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网站制作的页面比例,国际外贸网络交易平台,seo的中文含义是,怎么做购物网站到Langchain-Chatchat在诗歌生成中的美学探索 在数字人文与人工智能交汇的今天#xff0c;我们正见证一场静默却深刻的创作革命——AI不再只是回答问题的工具#xff0c;而是开始参与那些曾被认为专属于人类灵魂的艺术表达。当一位诗人深夜伏案#xff0c;试图捕捉心头那一缕难…Langchain-Chatchat在诗歌生成中的美学探索在数字人文与人工智能交汇的今天我们正见证一场静默却深刻的创作革命——AI不再只是回答问题的工具而是开始参与那些曾被认为专属于人类灵魂的艺术表达。当一位诗人深夜伏案试图捕捉心头那一缕难以言说的情绪时他或许会打开一个本地运行的程序轻声问“如果李白写一首关于城市孤独的五言诗会是什么样子” 几秒钟后一行行带着盛唐气象却又映照现代心境的文字缓缓浮现。这不是科幻场景而是借助Langchain-Chatchat这类开源本地知识库系统即可实现的真实可能。它让大型语言模型LLM不仅能“知道”更能“懂得”某种风格、某位诗人、某一类情感的深层脉络并以高度可控的方式进行模仿与再创造。更重要的是这一切都发生在你的电脑上无需上传任何数据到云端。未发表的手稿、私密的日记、家族流传的诗句都可以成为AI学习的语料而不用担心被谁窥见。要理解这种技术如何重塑诗歌创作我们需要拆解它的三个核心支柱本地化知识库系统Langchain-Chatchat、模块化开发框架LangChain和内容生成引擎LLM。它们共同构成了一种新型的人机协同创作范式——既尊重艺术的独特性又释放机器的计算力。先从最底层说起。Langchain-Chatchat 本质上是一个为中文优化的本地问答系统但它不只是用来查文档的。当你把杜甫全集、李清照词选或北岛的现代诗手稿导入其中时它做的不是简单的关键词匹配而是将这些文本切片、向量化、存入本地数据库建立起一套“语义记忆”。这个过程就像教一个学生背诵并理解大量经典作品只为有一天让他能写出风格一致的新篇章。整个流程是这样的首先是文档加载与清洗。无论是TXT、PDF还是Word格式系统都能提取出纯文本内容。对于古籍扫描件还可以结合OCR工具预处理。接着进行分段和规范化比如统一繁体字、修正标点、去除页眉页脚等干扰信息。然后是文本分块。这是关键一步。如果直接把整本《全唐诗》喂给嵌入模型显然超出其最大输入长度。因此需要使用如RecursiveCharacterTextSplitter这样的策略按语义单元切割成256或512个token的小块。但这里有个讲究对古典诗歌而言最好以“一首诗”为单位分割避免把两首不同主题的作品混在同一chunk中导致语义污染。接下来是向量化与索引构建。这一步决定了AI是否“懂”风格。我们选用专门针对中文优化的嵌入模型例如 BAAI 推出的BGEBeijing AI Embedding系列尤其是bge-small-zh-v1.5或更大版本。这类模型在 MTEB 中文榜单上表现优异能够精准捕捉“孤舟”与“独钓”之间的意境关联而不只是字面相似。所有向量最终存入本地向量数据库如 FAISS 或 Chroma。FAISS 尤其适合离线部署检索速度快内存占用低非常适合个人创作者使用。最后进入生成阶段也就是 RAGRetrieval-Augmented Generation检索增强生成的核心逻辑当用户提出请求——“请模仿王维写一首描写秋山的五言绝句”——系统首先将该查询转化为向量在库中找出最相关的几段原文比如《山居秋暝》《鹿柴》中的片段然后把这些参考内容拼接成上下文送入大模型进行条件生成。这样一来输出就不再是凭空臆造而是有据可依的“仿作”。下面这段代码展示了整个链条的基本实现from langchain.document_loaders import TextLoader from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter from langchain.embeddings import HuggingFaceEmbeddings from langchain.vectorstores import FAISS from langchain.chains import RetrievalQA from langchain.llms import HuggingFaceHub # 1. 加载诗歌文本 loader TextLoader(poems_collection.txt, encodingutf-8) documents loader.load() # 2. 文本分块 text_splitter RecursiveCharacterTextSplitter( chunk_size256, chunk_overlap50 ) texts text_splitter.split_documents(documents) # 3. 初始化中文嵌入模型 embeddings HuggingFaceEmbeddings(model_nameBAAI/bge-small-zh-v1.5) # 4. 构建向量数据库 vectorstore FAISS.from_documents(texts, embeddings) # 5. 创建检索器 retriever vectorstore.as_retriever(search_kwargs{k: 3}) # 6. 连接本地LLM示例使用HuggingFaceHub实际可用llama.cpp、ChatGLM本地API llm HuggingFaceHub( repo_idTHUDM/chatglm3-6b, model_kwargs{temperature: 0.7, max_length: 512}, huggingfacehub_api_tokenyour_token ) # 7. 构建RAG链 qa_chain RetrievalQA.from_chain_type( llmllm, chain_typestuff, retrieverretriever, return_source_documentsTrue ) # 8. 提问示例 query 请写一首描写庐山云雾的五言律诗风格模仿李白 result qa_chain({query: query}) print(生成诗歌) print(result[result]) print(\n参考来源) for doc in result[source_documents]: print(f- {doc.metadata[source]} 中的片段: {doc.page_content})这段代码看似简单实则凝聚了多个工程权衡。比如为什么用RecursiveCharacterTextSplitter因为它在中文断句上比固定字符分割更智能能优先按段落、句子切分保留语义完整性。再比如温度设为0.7这是一个经验性的折中值太低会死板太高则容易跑偏格律。但真正让系统“像诗人”的其实是提示工程Prompt Engineering的设计。你可以不满足于一句模糊的“模仿李白”而是构造一个结构化的指令模板明确告诉模型你要什么。from langchain.prompts import PromptTemplate poetry_prompt_template 你是一位精通中国古代诗歌的诗人。请根据以下参考资料创作一首新的诗歌。 要求如下 - 题材{theme} - 形式{form}如五言律诗、七言绝句 - 风格模仿{style}的笔法 - 情感基调{tone} 参考资料 {context} 请仅输出诗歌本身不要解释。 PROMPT PromptTemplate( templatepoetry_prompt_template, input_variables[theme, form, style, tone, context] ) qa_chain RetrievalQA.from_chain_type( llmllm, chain_typestuff, retrieverretriever, chain_type_kwargs{prompt: PROMPT} ) result qa_chain({ query: , theme: 江边送别, form: 七言绝句, style: 王昌龄, tone: 苍凉悲壮, context: })通过这种方式你能精确控制输出的形式与气质。更重要的是由于上下文{context}是由检索模块自动填充的真实诗句片段模型很难完全脱离原作风格去胡编乱造。当然也不能高估当前技术的能力。LLM 仍然存在几个明显的短板一是幻觉问题。即使有检索支撑模型仍可能虚构不存在的典故或误用意象。例如让它写“陶渊明风格”的诗结果引用了宋代才出现的词汇。解决办法之一是设置更强的约束机制比如只允许使用检索结果中出现过的词语集合。二是格律偏差。大多数通用 LLM 并不具备内置的平仄检测能力。虽然可以通过提示词引导“押平声韵”“符合五律格式”但无法保证每句都合规。理想的做法是在生成之后加入一个规则校验模块比如调用专业的诗词格律分析库如pyglib或自定义规则引擎进行后处理。三是资源门槛。要在本地流畅运行一个 6B 或 13B 参数的中文模型至少需要一块拥有 12GB 显存的 GPU如 RTX 3060/4060。如果没有高端硬件可以采用量化技术比如使用 GGUF 格式的模型配合 llama.cpp实现 CPU 上的推理虽然速度慢些但足以支持日常创作辅助。那么这套系统到底能做什么想象这样一个工作流你是一位研究海子的学者手头有一批未公开的诗稿笔记。你将其整理成 TXT 文件导入 Langchain-Chatchat系统自动完成解析、分块、向量化建立专属的知识库你在前端输入“请以‘麦地’为主题用海子早期口语化风格写一段自由诗”AI 返回一首带有强烈个人印记的新作参考来源显示其主要依据的是《麦地》《亚洲铜》等真实文本你觉得结尾不够有力追加一句“加入死亡意象语气更决绝一些”系统结合之前的对话记忆可通过ConversationBufferMemory实现重新生成一版更贴近海子晚期风格的作品。这个过程已经不是单纯的“生成”而是一种迭代式共创。人类提供灵感与审美判断机器负责扩展表达与语言实验。两者互为镜像彼此激发。从系统架构上看完整的链条包括[用户界面] ↓ (输入查询/创作指令) [LangChain 应用层] ├── Document Loader → 解析诗人手稿、诗集PDF等 ├── Text Splitter → 分块处理 ├── Embedding Model → 向量化 └── Vector Store (FAISS) ← 建立本地语义索引 ↑ [检索模块] ↓ [LLM 生成引擎] ← 提示模板 检索结果 用户指令 ↓ [生成诗歌输出] ↓ [后处理模块] → 格律检查、押韵分析、人工评分接口每一环都可以独立优化。比如你可以换掉默认的 HuggingFaceEmbeddings换成自己微调过的中文诗意嵌入模型也可以把 LLM 替换为本地部署的 Qwen 或 InternLM甚至接入语音合成模块让生成的诗被朗读出来。在实践中我们也发现一些值得深入的设计考量文本分割策略对短诗宜整首保留对长篇叙事诗或散文诗则需滑动窗口重叠分块确保上下文连续。嵌入模型选择bge-large-zh虽然性能更强但加载慢、占内存多适合研究级应用普通用户用bge-small即可获得良好体验。评估机制建设除了 BLEU、ROUGE 等自动指标建议引入三人以上专家盲评从“意境契合度”“语言创新性”“风格一致性”三个维度打分形成闭环反馈。回到最初的问题AI 能写诗吗答案或许是它不能替代诗人但可以成为一个前所未有的创作伙伴。Langchain-Chatchat 所代表的技术路径其意义不仅在于实现了本地化、安全、可定制的内容生成更在于它重新定义了“创作”的边界。当我们能把一位诗人的全部精神遗产装进一台笔记本电脑让它随时回应我们的灵感召唤时那种感觉近乎于——让逝去的声音再次开口说话。而这也许正是技术通往美学的最近路径。创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考