首先，我需要在Anaconda下安装配置LangChain环境，还不会搭建LangChain环境的小伙伴可以参考我之前写的文章：LangChain的环境准备及快速实战。

        在Anaconda的终端下搭建好LangChain环境后，在终端输入命令：jupyter notebook打开jupyter网页编辑界面。

        运行后自动跳转到如图界面：

        进入界面后，点击右上角New，新建文件并选择自己在conda中创建的内核。

        然后，我们需要下载大模型部署到本地。这里我使用LM Studio，LM Studio直接在官网里下就行了，接着在LM Studio中直接下载大模型，load就OK了！

        点击顶端的紫色框，搜索大模型即可。

        这里我下了一个Qwen3-0.6b的模型和一个Smaug Yi 34B的模型。然后点击最下方的Power User，再点击最上方的"Select a model to load"，选择一个模型load。

        接着我们打开jupyter编辑界面，看看怎么调用本地模型进行问答！

        好的，我先做个实践，通过 LangChain 框架调用本地部署的接口模型来回答 "请问 2 只兔子有多少条腿？" 这个问题。

        我们顺着"导入依赖->配置API密钥->初始化聊天模型->调用模型并获取回答"这条路线来进行吧！

        调用本地模型获取回答，运行后会输出类似内容，我们可以看到大模型回答的答案是2只兔子共有8条腿，完全正确！

        接着，我们试着使用提示词模板来让大模型生成一条营销短文。

        我们利用 LangChain 的 "链条（Chain）"功能，将 "提示模板→模型调用→结果解析" 三个步骤串联起来，实现了可复用的文本生成流程。通过更换提示模板和主题参数，可以灵活生成不同类型的内容；而invoke和stream两种调用方式，则满足了不同场景下的输出需求（一次性获取 vs 实时展示）。

        这里我构建了两条链条：

                1.生成娃哈哈酸奶的营销短文

                2.生成大模型培训课程的宣传文

        在第一条链条中首先进行核心组件导入，然后定义提示词模板，初始化输出解释器，接着构建链条（prompt | chat | output_parser），# "|"是LangChain中链条拼接的语法，代表数据的流转方向，最后调用链条：传入主题"娃哈哈酸奶"，生成结果。

        我想说明一下为什么要初始化输出解释器？

        输出解释器的核心目的是解决"模型原始输出"与"开发者实际需求"之间的格式不匹配问题，简单来说，就是把模型返回的"原始数据"处理成我们能直接使用的"干净结果"。

        当我们使用chain调用invoke时，首先将{"topic":"娃哈哈酸奶"}传入prompt，生成完整提示（如"请根据下面的主题写一篇营销的短文:娃哈哈酸奶"），然后将提示发送给chat模型（之前定义的本地大模型），最后用output_parser将模型返回的结果转为字符串并返回。

        当然，我们也可以使用stream来对输出结果进行处理。

        如上图所示，模型在生成内容时，会以"流式"方式逐段返回结果（而非等待全部生成完成），每一段称为一个chunk，通过循环遍历chunk并实时打印，可模拟类似"打字机"的动态输出效果。而且end=""可以确保打印时不自动换行，让内容连续输出。

        以上过程我使用文字流程图简单展示一下：

        在第二条链条中还是首先进行核心组件导入，然后定义提示词模板，初始化输出解释器，接着构建链条（prompt | chat | output_parser），最后调用链条：传入主题"大模型应用培训课程"，生成结果。

        我们试着再使用流式输出查看输出结果。

        如上图，和我们预期的效果完全一致！

        而且，我们在jupyter中运行的过程和结果都能够在LM Studio上显示出来。如下图所示。

        综上，我们实现了使用Jupyter在LangChain环境下调用本地开源大模型进行问答！

        后续我会继续更新相关内容，请大家持续关注呀！

        

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