一个实习生的 LangChain 学习日志

**时间**：2026 年 8 月 23 日 - 8 月 31 日（9 天）

**背景**：人工智能多模态实训 · LangChain 课程

**成果**：独立开发出「B站评论 AI 筛选助手」（LangChain + DeepSeek + Gradio）

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## 第一天（8/23）· 搭地基

关键词：Anaconda、PyCharm、conda、环境变量

今天开始接触 LangChain，第一课是装环境：

- 安装了 Anaconda（Python 包管家）和 PyCharm（代码编辑器）
- 学会了用 `conda create --name langchain1.2 python=3.13.12` 创建独立环境
- 搞懂了"环境"的概念：每个项目有自己的小房间，互不干扰
- 第一次在命令行敲命令，闹了笑话：把 `y` 粘到了版本号后面（`3.13.12y`）导致报错
- 差点误卸了 VS2010（以为那是 VS Code），好在及时取消了

**今天搞懂的**：

- conda = Python 世界的"物业管家"（盖房间、装包）
- pip = "快递员"（送 Python 包）
- LangChain = 给大模型装"记忆、工具、知识"的框架

**小成就**：PyCharm 项目建好了，环境配好了。

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## 第二天（8/24）· 装弹药

关键词：requirements.txt、pip install

老师发了一个 `requirements.txt`（依赖清单），要求全部装齐：

- 学会了 `pip install -r requirements.txt` 一键装 20+ 个包
- 第一次意识到"版本对齐"很重要（老师用 1.2.12，我用 1.3.14，后来统一了）
- 在 PyCharm 里验证 `import langchain` 成功，环境部分毕业

**今天搞懂的**：

- requirements.txt = "购物清单"
- 环境版本不一致会导致代码跑不起来

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## 第三天（8/25）· 配钥匙

关键词：LangSmith、API Key、.env

开始接触 LangSmith（LangChain 的调试追踪工具）：

- 注册了 LangSmith 账号（选了亚太区域）
- 创建了 API Key（lsv2_ 开头）
- 学会了配置 `.env` 文件（专门存放密钥的"钥匙箱"）
- 第一次接触 DeepSeek API

**今天搞懂的**：

- .env = 存放 API Key 等敏感配置
- LANGSMITH_TRACING / ENDPOINT / API_KEY 各管一摊

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## 第四天（8/26）· AI 开口说话

关键词：ChatDeepSeek、ChatOpenAI、init_chat_model、temperature

**今天是最激动的一天，AI 第一次回我话了！**

- 用 `ChatDeepSeek` 直连 DeepSeek，`llm.invoke("你好")` 返回了自我介绍
- 学会读取返回结果：`response.content` 才是 AI 说的话
- 学会用 `ChatOpenAI`（OpenAI 兼容接口）调 DeepSeek，一个"万能充电头"
- 认识 `init_chat_model("deepseek:deepseek-v4-flash")`，一个函数调所有模型
- 搞懂了 `temperature`（脑洞温度）：0 死板、0.7 正常、2 放飞
- 还测试了不同温度写诗，发现 AI 写诗都一个套路（东风、细雨、燕子）

**踩过的坑**：

- 把 `from` 写成 `form`（拼写错误）
- 忘了 `import os` 和 `from dotenv import load_dotenv`
- 变量名 `model` 和参数 `model` 撞车

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## 第五天（8/27）· 学调用方式

关键词：invoke、stream、batch、消息角色

- `invoke()`：等 AI 憋完再蹦（一次性）
- `stream()`：AI 一个字一个字蹦（打字机效果，聊天必备）
- `batch()`：一次问一堆（批量处理）
- 学会了"多轮对话"：把历史消息塞进 messages 列表，AI 就"记得"了
- 搞懂了三个角色：`system`（人设）、`user`（用户）、`assistant`（AI 历史）
- 学会了 `init_chat_model` + 字典消息列表的完整用法
- 知道"大模型本身没记忆，是外面那层应用在装记忆"

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## 第六天（8/28）· 返回值与消息对象

关键词：AIMessage、SystemMessage、HumanMessage

- 学会读 AIMessage 返回值：`.content`（AI 说的话）、`.response_metadata`（token 数）
- 学了"消息对象"写法：`SystemMessage`、`HumanMessage`、`AIMessage`（字典写法的"严谨版"）
- 知道了"字典列表够用，对象版等大项目再说"

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## 第七天（8/30）· 定项目

关键词：项目作业、评论筛选助手

老师布置了一周项目作业（自选项目，5 分钟 PPT 演示）：

- 我选了「评论筛选助手」：把评论区交给 AI，按我的要求筛出有用评论
- 放弃了"空洞骑士 mod"的想法（跟课程无关，留作业余爱好）
- 确定了技术路线：Gradio 本地网页版 + DeepSeek

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## 第八天（8/31）· 从空文件夹到完整应用

关键词：抓取、few-shot、Cookie、Gradio

**这是战斗的一天，从早上 8 点半干到下午 5 点：**

- `filter.py`：AI 筛选逻辑跑通（用 10 条测试评论）
- `fetch_comments.py`：调用 B 站公开 API 抓评论
- `main.py`：抓取 + 筛选合并成一条流水线
- `main_v2.py`：迭代筛选（多轮对话，一轮比一轮严格）
- `main_v3.py`：few-shot 示例引导，把"你觉得有用的评论"喂给 AI，AI 自动总结筛选标准（王牌功能）
- Cookie 进阶：从浏览器开发者工具复制 Cookie 加到 `.env`，抓取量从 3 条涨到 37 条
- `app.py`：Gradio 网页界面，浏览器打开 `127.0.0.1:7860` 就能用

**学到的新技能**：

- 函数封装（`def fetch_comments()` / `def filter_comments()`）
- 调用 B 站 API（BV 号转 aid，再取评论）
- 处理 Cookie 和访问限制（还闹过 Cookie 泄露，学会安全处理）
- Gradio 网页应用开发
- few-shot 少样本学习提示词工程

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## 最终成果

一个完整的「B站评论 AI 筛选助手」：

```
输入 B 站视频链接
  -> 自动抓取评论（含子评论）
  -> 按筛选要求 / 示例引导
  -> DeepSeek AI 逐条判断
输出 有用/无用 + 理由
```

**技术栈**：Python + LangChain + DeepSeek + requests + Gradio

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## 这 9 天最大的收获

1. 环境搭建不是恐怖故事，照着做就行，报错是常态
2. AI 应用 = 模型 + 提示词 + 工具，核心就这么简单
3. 大模型本身没记忆，记忆靠应用层传历史
4. 报错是最好的老师，错误信息里经常有答案
5. 做项目才是最快的学，3 小时项目胜过 3 天看 PPT

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*写于 2026 年 8 月 31 日 · 一个从零开始的 AI 开发初学者*
```

成果：独立开发出「B站评论 AI 筛选助手」（LangChain + DeepSeek + Gradio）

从零到「B站评论 AI 筛选助手

人工智能

编程语言

开发工具

2026年8月，一名实习生用9天时间从零搭建LangChain环境，最终开发出「B站评论AI筛选助手」。项目结合DeepSeek大模型、Gradio网页界面与B站API，实现评论自动抓取、AI智能筛选及few-shot示例引导，完整覆盖环境配置、API接入、多轮对话与项目实战全流程。

提示词工程

代码解释

LangChain

DeepSeek

Python

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