如何搭建属于自己的私密机器人？只属于自己的聊天智能体？

本文介绍了如何快速搭建基于大模型的本地知识库系统。使用Python的Streamlit和Langchain框架实现前后端交互，通过阿里百炼API或本地DeepSeek-R1模型提供AI服务。核心步骤包括：1)用Langchain封装大模型调用逻辑；2)通过Streamlit构建Web界面实现对话交互；3)利用会话记忆体实现多轮对话。文章还探讨了商业化应用场景，如政务模型服务和电商客服机器人，并提示

GordoHu

354人浏览 · 2025-10-31 17:12:36

GordoHu · 2025-10-31 17:12:36 发布

这两天，有同事问我：

“那些市面上的AI聊天机器人太贵了，有啥平替吗？”

“我想让AI帮我处理点私密文件，但又怕数据泄露，咋办？”

“能不能搞个完全属于自己的AI，让它只听我的话？”

问得好！

说实话，现在市面上的AI工具，要么死贵，要么限制多，要么就是把你的数据当成它们的训练集

用起来总感觉不爽，像是被“包养”的，一点自由都没有。

今天，我就手把手教大家，怎么花1个小时，用最简单粗暴的方法，搭建一个只属于你自己的、私密的、想怎么玩就怎么玩的AI聊天机器人。

全程大部分代码都可以让AI（Cursor）帮你写，你只需要动动嘴、跑跑代码就行。

信我，这事儿比你想象的简单一百倍！

搞定“兵器谱”：我们需要哪些骚操作工具？

在开干之前，我们先亮一下我们的“兵器谱”，别被名字吓到，都是纸老虎：

1. **Cursor编程工具**：这玩意儿就是你的AI程序员，你用大白话跟它说想要啥，它直接帮你把代码敲出来。神器！

2. **Python**：胶水语言，不多说，就是把所有东西粘在一起的那个。

3. **Streamlit框架**：一个能让你用几行代码就变出一个漂亮网页的魔法工具。咱们的机器人就靠它长脸了。

4. **Langchain框架**：机器人的“大脑框架”，负责连接我们的大模型和记忆体，让机器人能记住你说过的话。

5. **一个大模型API KEY**：这就是机器人的“灵魂”了。文章里用的是阿里百炼的，你自己有别的也一样用，比如DeepSeek的。

今天来就来实践一下，记录一下普通人如何快速搭建起来

简单介绍一下

首先，需要会使用cursor编程工具，使用具体的大白话让cursor通过python语言来实现，具体很简单，使用streanlit ,Langchain框架，来完成前后端的工作，之前有说过如何使用ollama 来下载开源的LLM大模型，包括如何使用ollama来搭建属于自己本地的知识库。这一期可以融会贯通。

这一期直接使用阿里百炼的API_KEY（使用自己本地的DeepSeek-R1模型也是一样的）

当然了，如果你有兴趣的话，可以把你本地的模型提供API_KEY给其他的小伙伴，通过对秘钥算力token的数量来收费，是完全没有问题的，现在很多的公司再某些垂直领域是这么玩的，比如：某某威公司，通过自己封装的政务相关的大模型来提供硬件的支持，和软件api的服务费用。

也有一些电商行业的新的科技公司，给其他电商平台提供客服机器人。

当然了这里只是提供可行方案思路，具体细节还需要根据自身，或者客户的需求来进行打磨，这里的知识牵扯到很多，这里不展开赘述。

感兴趣的点个关注，后面会娓娓道来这里面的具体落地细节和可实操思路！

（包括如何让大模型处理更长的文本？如何对数据进行标签划分？微调过程中如何找到高效的方案？以及为什么LLM会产生幻觉问题）

废话不多说，直接开干。简单粗暴，先上源码（代码是最好的语言）：

第一步：先让机器人“有脑子”—搞定核心逻辑

让我们来完成最简单的通过Python调用模型：（全是cursor完成，我只负责运行）

# 这里写的是:核心业务逻辑，即:接收用户录入的_提示词(prompt)，调用模型，然后获取结果。

# 1、导包
from langchain_community.llms import Tongyi # 通义大语言模型
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate #提示词模板
from langchain_classic.chains import ConversationChain # 会话链，llm模型 + 记忆体
from langchain_classic.memory import ConversationBufferMemory # 会话记忆体

# 2、定义函数，根据用户录入的提示词，调用模型，获取结果
def get_response(prompt,memory,api_key):
    """
    该西数用于根据用户录入的提示词， 调用模型， 获取结果.
    :param prompt: 用户录入的提示词
    :param memory: 会话记忆体
    :param api_key:型API密钥
    :return: 模型返回的结果
    """

    # 3、创建模型对象
    llm = Tongyi(model = "qwen-max",dashscope_api_key = api_key)
    # 4、创建调用链
    chain = ConversationChain (llm=llm,memory=memory)
    # 5、调用会话链，获取结果
    responst = chain.invoke({'input':prompt})
    # 6、返回结果
    # return responst # 返回模型处理后的结果值
    return responst['response'] # 返回模型处理后的结果值


# 在main函数中测试代码
if __name__ == '__main__':
    # 1、创建提示词对象
    prompt = "世界上最高的人是谁？"

    # 2、创建会话记忆体
    memory = ConversationBufferMemory(return_messages=True)

    # 3、指定apiKey
    api_key = "sk-xxxxxxxxxx"

    # 4、调用函数
    result = get_response(prompt,memory,api_key)
    # 5、打印结果
    print(result)

说白了，就是定义了一个管道：**你的问题 → 管道（get_response函数）→ AI大脑 → 管道 → 答案**。咱们机器人的“脑子”就有了。

第二步：给机器人“一张脸”——用Streamlit画个网页

通过Python Streamlit 绘制页面

代码如下：

# 这里写的是: Python代码 ->通过Streamlit，绘制Web页面
# 导包

import streamlit as st
from langchain_classic.memory import ConversationBufferMemory
from utils import get_response

# 1、设置左侧的侧边栏
with st.sidebar:
    # 让用户输入自己的 api_key
    api_key = st.text_input("请输入平台的API KEY:",type="password")
    # 设置连接提示，用户点击后，会跳转到获取API_KEY的页面
    st.markdown('[获取大胡AI平台账号的API_KEY](https://bailian.console.aliyun.com/?apiKey=1#/api-key)')

# 2、设置标题
st.title("大胡说AI-GPT聊天机器人")

# 创建会话记忆体，即：会话保持对象，记录：聊天记录
if 'memory' not in st.session_state:
    # 第一次访问，创建记忆体，初始化信息
    st.session_state['memory'] = ConversationBufferMemory()
    st.session_state['messages'] = [{'role':'ai','content':'你好，我是你的AI助手，有什么可以帮助你的吗？'}
                                    # ,{'role':'human','content':'世界上最帅的人'}
                                    ]

# 如果不是第一次，则拉取历史信息
# 创建消息区，即：编辑会话记忆体中的所有聊天记录，并打印到消息区即可
for message in st.session_state['messages']:
    with st.chat_message(message['role']):#设置角色，即：显示消息来源
        st.write(message['content']) #显示消息内容

# 分割线
st.divider()

prompt = st.chat_input("请输入您要问的问题：")

# 判断用户录入的内容不为空
if prompt:
    if not api_key:
        st.warning("请先输入您的API_KAY")
        st.stop() #直接停止运行

    # 如果用户录入的内容不为空，就显示到：页面消息区
    # st.chat_message("human").markdown(prompt)
    st.session_state['messages'].append({'role':'human','content':prompt})
    #把用户录入的信息，打印到：消息区中
    st.chat_message('human').markdown(prompt)

    #调用自定义函数，获取AI回复的结果
    with st.spinner('稍等，思考中...'):
        content = get_response(prompt,st.session_state['memory'],api_key)

    #把AI回复的信息，添加到 会话记忆体中，并打印到：消息区中
    st.session_state['messages'].append({'role':'ai','content':content})
    st.chat_message('ai').markdown(content)

这段代码更简单，全是搭积木：

- `st.sidebar`：在旁边搞个侧边栏。

- `st.title`：放个标题。

- `st.chat_message`：显示一条聊天气泡。

- `st.chat_input`：在底下搞个输入框。