10分钟上手LLM应用开发：从API调用到智能知识库搭建

2026-02-05 05:17:05作者：温玫谨Lighthearted

llm-universe

项目地址：https://gitcode.com/GitHub_Trending/ll/llm-universe

你是否还在为大模型开发的复杂流程望而却步？是否想快速构建属于自己的智能应用？本文将带你从零开始，10分钟内完成从API调用到个人知识库助手的全流程开发，让你轻松迈入大语言模型应用开发的大门。

读完本文，你将掌握：

主流大模型API的快速接入方法
Prompt工程核心技巧与实战案例
基于LangChain的RAG架构搭建步骤
个人知识库助手的完整实现流程

一、核心概念快速入门

1.1 大语言模型（LLM）基础

大语言模型（LLM，Large Language Model）是一种能够理解和生成人类语言的人工智能模型，通常包含数百亿甚至数千亿参数。它们在海量文本数据上训练，能捕捉语言深层次的理解和模式。

常见的LLM模型分为开源和闭源两类。国内主流模型包括文心一言、讯飞星火、智谱GLM等，国外则以GPT系列、Claude、Gemini为代表。这些模型通过API接口或开源代码的形式提供服务，让开发者可以轻松集成到自己的应用中。

1.2 RAG技术架构

检索增强生成（RAG，Retrieval-Augmented Generation）是解决LLM幻觉问题、知识更新和领域适配的关键技术。它通过从知识库中检索相关信息，辅助模型生成更准确、可靠的回答。

RAG的工作流程包括四个阶段：数据处理、检索、增强和生成。相比传统的微调（Finetune）方法，RAG具有知识更新成本低、可解释性强、计算资源需求小等优势，特别适合快速开发个性化知识库应用。

二、LLM API调用实战

2.1 API选择与准备

根据不同需求，我们可以选择不同的LLM API：

ChatGPT：适合可科学上网的开发者，性能强大但需要付费
文心一言：百度开发的中文大模型，适合企业级应用
讯飞星火：新用户赠送tokens，适合免费用户体验
智谱GLM：清华大学技术转化，中文理解能力优秀

以讯飞星火为例，注册账号后可在控制台获取APPID、APISecret和APIKey，这些信息将用于API调用认证。

2.2 快速调用示例

以下是使用Python调用讯飞星火API的极简示例：

from sparkai.llm.llm import ChatSparkLLM
from sparkai.core.messages import ChatMessage

def get_completion(prompt):
    spark_llm = ChatSparkLLM(
        spark_api_url="wss://spark-api.xf-yun.com/v3.5/chat",
        spark_app_id="你的APPID",
        spark_api_key="你的APIKey",
        spark_api_secret="你的APISecret",
        spark_llm_domain="generalv3.5",
        temperature=0.1
    )
    messages = [ChatMessage(role="user", content=prompt)]
    resp = spark_llm.generate([messages])
    return resp.generations[0][0].text

# 测试调用
print(get_completion("你好，请介绍一下自己"))

完整的API调用指南和其他模型的使用方法，可以参考官方文档：docs/C2/C2.md

三、Prompt工程核心技巧

3.1 基础概念

Prompt是给LLM的输入，Completion是模型的输出。设计优质Prompt需要遵循两大原则：编写清晰、具体的指令和给予模型充足思考时间。

Temperature参数控制输出的随机性，取值范围0~1。低Temperature（如0.1）产生更确定的结果，适合知识性任务；高Temperature（如0.9）产生更多样化的结果，适合创意性任务。

3.2 实用技巧

3.2.1 使用分隔符

用```、"""或等符号分隔不同内容，避免混淆：

总结以下文本的主要观点：

大语言模型是人工智能领域的重要突破，它们能够理解和生成人类语言...

3.2.2 思维链提示

对于复杂推理问题，引导模型逐步思考：

解决这个数学问题：一个商店有30个苹果，卖出15个后又进货20个，现在有多少个苹果？
让我们一步步思考：
1. 初始苹果数量是多少？
2. 卖出后剩余多少？
3. 进货后最终数量是多少？

更多Prompt技巧可参考：[data_base/knowledge_db/prompt_engineering/2. 提示原则 Guidelines.md](https://gitcode.com/GitHub_Trending/ll/llm-universe/blob/d8e65806d5768b7fcb7b3938b0a5756953d1fa03/data_base/knowledge_db/prompt_engineering/2. 提示原则 Guidelines.md?utm_source=gitcode_repo_files)

四、基于LangChain构建RAG应用

4.1 LangChain简介

LangChain是一个强大的LLM应用开发框架，提供了模型输入/输出、数据连接、链、记忆、代理和回调六大核心组件。

使用LangChain可以快速构建RAG应用，将文档加载、文本分割、向量存储、检索和生成等步骤无缝衔接。

4.2 个人知识库助手实现步骤

4.2.1 环境准备

首先安装必要的依赖：

pip install langchain chromadb python-dotenv pypdf

4.2.2 完整实现代码

from langchain.document_loaders import TextLoader
from langchain.text_splitter import CharacterTextSplitter
from langchain.embeddings import HuggingFaceEmbeddings
from langchain.vectorstores import Chroma
from langchain.chains import RetrievalQA
from langchain.llms import SparkLLM

# 1. 加载文档
loader = TextLoader("你的文档路径.txt")
documents = loader.load()

# 2. 文本分割
text_splitter = CharacterTextSplitter(chunk_size=1000, chunk_overlap=0)
texts = text_splitter.split_documents(documents)

# 3. 创建向量存储
embeddings = HuggingFaceEmbeddings(model_name="moka-ai/m3e-base")
db = Chroma.from_documents(texts, embeddings)

# 4. 创建检索链
llm = SparkLLM(
    spark_api_url="wss://spark-api.xf-yun.com/v3.5/chat",
    spark_app_id="你的APPID",
    spark_api_key="你的APIKey",
    spark_api_secret="你的APISecret",
    spark_llm_domain="generalv3.5"
)
qa_chain = RetrievalQA.from_chain_type(llm=llm, chain_type="stuff", retriever=db.as_retriever())

# 5. 提问并获取回答
query = "你的问题"
result = qa_chain.run(query)
print(result)

详细的实现过程和代码解释，请参考：notebook/C4 构建 RAG 应用/C4.md

五、部署与优化

5.1 前端界面搭建

使用Streamlit可以快速构建交互界面：

import streamlit as st
from langchain.vectorstores import Chroma
from langchain.embeddings import HuggingFaceEmbeddings

# 页面配置
st.set_page_config(page_title="个人知识库助手", page_icon="📚")

# 加载向量库
@st.cache_resource
def load_db():
    embeddings = HuggingFaceEmbeddings(model_name="moka-ai/m3e-base")
    return Chroma(persist_directory="./chroma_db", embedding_function=embeddings)

db = load_db()

# 界面元素
st.title("📚 个人知识库助手")
query = st.text_input("请输入你的问题：")

if query:
    docs = db.similarity_search(query)
    st.write("### 相关知识：")
    for doc in docs:
        st.write(doc.page_content[:200] + "...")
    
    # 调用LLM生成回答（代码省略）