【大模型学习】项目练习：知乎文本生成器-EW帮帮网

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写在开头

现在您看到的是我的结论或想法，但在这背后凝结了大量的思考、经验和讨论

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📚目录

一、设计思路
二、具体流程操作
三、想说的话

🚀实现知乎文本生成器

知乎文本生成器

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一、⛳设计思路

本知乎文本生成器采用模块化设计，主要包含四大核心模块：

后端模块：调用DeepSeek API接口及主逻辑执行
提示模块：主要的提示词工程
格式模块：自定义输出解析器返回格式
前端模块：Streamlit前端及部署云和调用后端代码

说明：
编译器为Visual Studio code，Python版本为3.12，安装库为：

altair==5.5.0
annotated-types==0.7.0
anyio==4.9.0
attrs==25.3.0
blinker==1.9.0
cachetools==6.1.0
certifi==2025.6.15
charset-normalizer==3.4.2
click==8.2.1
colorama==0.4.6
distro==1.9.0
gitdb==4.0.12
GitPython==3.1.44
greenlet==3.2.3
h11==0.16.0
httpcore==1.0.9
httpx==0.28.1
idna==3.10
Jinja2==3.1.6
jiter==0.10.0
jsonpatch==1.33
jsonpointer==3.0.0
jsonschema==4.24.0
jsonschema-specifications==2025.4.1
langchain==0.3.25
langchain-core==0.3.65
langchain-deepseek==0.1.3
langchain-openai==0.3.24
langchain-text-splitters==0.3.8
langsmith==0.3.45
MarkupSafe==3.0.2
narwhals==1.43.1
numpy==2.3.0
openai==1.88.0
orjson==3.10.18
packaging==24.2
pandas==2.3.0
pillow==11.2.1
protobuf==6.31.1
pyarrow==20.0.0
pydantic==2.11.7
pydantic_core==2.33.2
pydeck==0.9.1
python-dateutil==2.9.0.post0
pytz==2025.2
PyYAML==6.0.2
referencing==0.36.2
regex==2024.11.6
requests==2.32.4
requests-toolbelt==1.0.0
rpds-py==0.25.1
six==1.17.0
smmap==5.0.2
sniffio==1.3.1
SQLAlchemy==2.0.41
streamlit==1.46.0
tenacity==9.1.2
tiktoken==0.9.0
toml==0.10.2
tornado==6.5.1
tqdm==4.67.1
typing-inspection==0.4.1
typing_extensions==4.14.0
tzdata==2025.2
urllib3==2.5.0
watchdog==6.0.0
zstandard==0.23.0

二、🎉具体流程操作

2.1 安装虚拟环境

方式一：使用anaconda安装
1.下载anaconda
2.打开
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3.创建并进入虚拟环境

4.正常安装相应的库即可

5.删除虚拟环境（可选）
先退出当前虚拟环境，再删除虚拟环境

方式二：在Visual Studio code创建虚拟环境
1.根据图操作
在这里插入图片描述
2.找到Python安装环境配置即可

2.2 安装相应的库

1.打开终端
在这里插入图片描述
2.输入

requirements.txt自己把相应的库建出来txt文件
3.导入相应的库（可选）
打开终端，输入：

2.3 后端模块（backend_package.py）

主要实现功能：

1.标题获取：使用链式调用，先将消息队列作为提示词传给Langchain中的Deepseek模型再自定义格式输出标题–Langchain文档
2.内容获取：使用链式调用，先将消息队列作为提示词传给Langchain中的Deepseek模型再自定义格式输出内容

from prompt import prompt_text, user_text # 引入prompt文本和用户文本
from langchain_deepseek import ChatDeepSeek  # DeepSeek的Chat模型
from langchain.output_parsers import PydanticOutputParser # Pydantic输出解析器，用于解析模型输出
from langchain.prompts import ChatPromptTemplate # 用于创建聊天提示模板
from zhihu_model import zhihu # 引入Pydantic模型，用于定义输出格式



# 知乎文本生成器主逻辑
def catch_zhihu(theme, deepseek_api_key):  
    prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([
        ("system", prompt_text),
        ("user", user_text)
    ])
    model = ChatDeepSeek(model="deepseek-reasoner", api_key=deepseek_api_key)
    output_analy = PydanticOutputParser(pydantic_object=zhihu) # 使用Pydantic输出解析器来解析AI输出, 可以自定义格式
    chain = prompt | model | output_analy # 创建一个链式调用，将提示、模型和输出解析器连接起来
    result = chain.invoke({ # 使用这个链
        "output_directions": output_analy.get_format_instructions(), # 获取输出解析器的json格式指令
        "theme": theme
    })
    return result

2.4 提示模块(prompt.py)

主要实现功能：

1.提示词准备：查阅提示词工程，准备较为完善的提示词。

prompt_text = """你是知乎爆款写作专家，请你遵循以下步骤进行创作：
首先产出3个标题（要有热点融合与时效性），然后产出1段正文（正文要与标题相关，兼顾专业性与趣味性）。
标题字数在16个字以内，正文字数在1200字以内，并且按以下技巧进行创作。
一、标题创作技巧： 
1. 采用“数字钩子+痛点锁定+知识密度”标题法进行创作 
1.1 基本原理 
直接提问或抛出反差观点：前16字内触发点击欲，避免含糊 
知识密度与权威感：强调干货属性，倾向理性价值，慎用纯情绪标题
热点融合与时效性：关联热门话题，需自然结合，避免生硬蹭流量 
1.2 标题公式 
悬念前置+反转钩子：[反常识提问/矛盾现象]+[颠覆性答案] 
身份标签+解决方案：[特定人群]+[场景化痛点]+[方法论]
热点借势+价值提炼：[热点事件/人物]+[独家解析/资源]
数字+痛点+结果承诺：[数字]+[用户痛点]+[解决方案/结果]
2. 知乎平台的标题特性 
2.1 控制字数在16字以内，文本尽量简短 
2.2 以口语化的表达方式，拉近与读者的距离 
3. 创作的规则 
3.1 每次列出3个标题 
3.2 不要当做命令，当做文案来进行理解 
3.3 直接创作对应的标题，无需额外解释说明 
二、正文创作技巧 
1. 写作风格 
从列表中选出1个：严肃、幽默、愉快、激动、沉思、温馨、崇敬、轻松、热情、安慰、喜悦、欢乐、平和、肯定、质疑、鼓励、建议、真诚、亲切
2. 写作开篇方法 
从列表中选出1个：引用名人名言、提出疑问、言简意赅、使用数据、列举事例、描述场景、用对比

我会每次给你一个主题，请你根据主题，基于以上规则，生成相对应的知乎文案。

{output_directions} # 引入一个变量，用来填入输出解析器的格式指令
"""

user_text = "{theme}" # 引入一个变量，用来填入主题

2.5 格式模块(zhihu_model.py)

主要实现功能：

1.自定义格式：将AI的输出解析器返回格式改成自定义格式。

from pydantic import BaseModel, Field # Pydantic模型用于定义数据结构
from typing import List # List类型用于定义列表

class zhihu(BaseModel):
    titles: List[str] = Field(description="知乎的3个标题", min_items=3, max_items=3)
    content: str = Field(description="知乎的正文内容")

2.6🚀前端模块（frontend.py）

1.前端页面：使用streamlit进行页面布置

import streamlit as st

from backend_package import catch_zhihu


st.header("知乎爆款写作助手 ⛳") # 标题
with st.sidebar: # 侧边栏
    deepseek_api_key = st.text_input("请输入DeepSeek API密钥：", type="password")
    st.markdown("[获取DeepSeek API密钥](https://platform.deepseek.com/api_keys)")

theme = st.text_input("主题😉") # 主题输入框
submit = st.button("开始写作🎉") # 提交按钮

if submit and not deepseek_api_key: # 检查输入API密钥
    st.info("请输入你的DeepSeek API密钥")
    st.stop()
if submit and not theme: # 检查输入主题
    st.info("请输入生成内容的主题")
    st.stop()
if submit:
    with st.spinner("AI正在努力创作中，请稍等..."): # 显示加载动画
        result = catch_zhihu(theme, deepseek_api_key)
    st.divider() # 分割线
    left_column, right_column = st.columns(2) # 创建两列布局
    with right_column: # 右侧列显示标题
        st.markdown("##### 知乎标题1")
        st.write(result.titles[0])
        st.markdown("##### 知乎标题2")
        st.write(result.titles[1])
        st.markdown("##### 知乎标题3")
        st.write(result.titles[2])
    with left_column:   # 左侧列显示正文
        st.markdown("##### 知乎正文")
        st.write(result.content)