今天跟大家伙儿唠唠我瞎折腾“langqun”的那些事儿。一开始我看到这个名字，脑子里一片空白，完全不知道是啥玩意儿。后来稍微查了查资料，才发现它跟最近挺火的大模型、AI啥的有点关系，于是就想着自己也上手试试，看看能不能搞出点啥名堂。
第一步：环境搭建，磨刀不误砍柴工
既然要搞，那肯定得先有个像样点的环境。我寻思着，反正就是玩玩，没必要搞太复杂的，直接用 Python 就行了。
我新建了一个虚拟环境，省得把我的系统环境搞乱了，这个习惯还是要有的。
然后，pip install 一大堆依赖包，什么 langchain，openai，requests，反正看着相关的都装上。这里有个坑，版本一定要注意，有时候版本不对，代码跑起来会报错，得一个个去试，贼烦。
把 OpenAI 的 API Key 搞到手，这玩意儿是调用 OpenAI 服务的钥匙，没它啥也干不了。
环境搭感觉就像是有了枪，就等着上战场了。
第二步：摸着石头过河，从 Demo 开始
刚开始，我对 langchain 的概念很模糊，就想着先跑几个官方的 Demo 看看效果。
我找到了 langchain 的官方文档，里面有很多例子，从最简单的问答到复杂的对话，应有尽有。
我照着文档，把代码复制下来，改了改 API Key，运行！
第一次运行，报错了，说是什么模块找不到。我靠，肯定是哪个依赖包没装对。于是我又回去检查依赖包，一个个对版本，折腾了半天才搞定。
Demo 跑起来了，效果还不错，能回答一些简单的问题，但是感觉有点傻，不太智能。
跑 Demo 的过程，让我对 langchain 有了初步的了解，知道它大概是怎么工作的，也知道它能做什么。
第三步：自己动手，丰衣足食
光看 Demo 没意思，得自己动手才能真正学会。我想着能不能用 langchain 做一个简单的聊天机器人，可以跟我聊天，还能回答一些专业问题。
我定义了一个 PromptTemplate，就是告诉 AI 我想要什么样的回答。比如，我说“你是一个专业的XX领域的专家，请你回答我的问题”，这样 AI 就会按照专家的口吻来回答。
然后，我用 langchain 的 LLMChain 把 PromptTemplate 和 OpenAI 的模型串起来，这样就可以把我的问题发送给 OpenAI，然后得到 AI 的回答。
我写了一个简单的 Web 界面，让用户可以输入问题，然后把问题发送给 LLMChain，把 AI 的回答显示出来。
我把代码部署到服务器上，就可以通过浏览器访问我的聊天机器人了。
第四步：踩坑无数，痛并快乐着
自己写代码的过程中，遇到了各种各样的坑。
比如，AI 的回答有时候很奇怪，明明问的是A，它回答的是B。后来我发现，是 PromptTemplate 写的不够没有明确告诉 AI 我想要什么样的回答。
再比如，AI 的回答速度很慢，要等好几秒才能出来。后来我发现，是 OpenAI 的模型太大了，需要优化一下。
还有，AI 的回答有时候会出错，比如会说一些不符合事实的话。后来我发现，是 OpenAI 的模型训练数据不够完善，需要自己补充一些数据。
解决这些问题的过程，让我对 langchain 和 AI 有了更深入的理解。
第五步：小有成就，继续努力
经过一番折腾，我的聊天机器人总算能用了，虽然还有很多不足，但是已经可以回答一些简单的问题，还能跟我聊天，我觉得挺有成就感的。
这回瞎折腾“langqun”，让我学到了很多东西。
我知道了 langchain 是一个强大的工具，可以用来构建各种各样的 AI 应用。
我也知道了 AI 并没有那么神秘，只要掌握了方法，人人都可以用 AI 做点有趣的事情。
更重要的是，我体会到了学习的乐趣，也体会到了解决问题的成就感。
以后，我还会继续折腾“langqun”，争取做出更牛逼的应用。
