前言

在人工智能技术快速发展的今天，AI在各个领域都展现出了强大的能力。作为一名开发者，我一直在思考如何将现代AI技术与中华传统文化相结合，让技术为文化传承服务。于是，我开发了这款古文写作助手，它能够创作各种体裁的古文作品，包括散文、骈文、诗词、赋、记、序等，为古典文学的学习和创作提供智能化支持。

项目概述

🎯 项目特色

• 🎨 多种文体支持: 散文、骈文、诗词、赋、记、序等经典文体
• 🎭 多种语言风格: 典雅、豪放、婉约、庄重等不同风格
• 📏 灵活篇幅控制: 简短、中等、详细三种篇幅选择
• 🔍 RAG检索增强: 基于经典古文文档库提供参考资料
• ⚙️ 易于配置: 模块化设计，便于自定义提示词和参数
• 💬 交互式体验: 友好的命令行交互界面

🛠 技术栈

• 核心框架: LazyLLM - 优秀的大语言模型应用框架
• 大语言模型: 商汤SenseNova系列模型
• 检索增强: RAG (Retrieval-Augmented Generation)
• 环境管理: python-dotenv
• 开发语言: Python 3.8+

核心技术实现

1. 项目架构设计

lazyllm-test/
├── ancient_writing_assistant.py    # 主程序文件
├── setup_env.py                   # 环境配置工具
├── .env                           # 环境变量配置
├── .env.example                   # 环境变量模板
├── requirements.txt               # 项目依赖
├── docs/                          # 文档资料库
└── README.md                      # 项目文档

2. 核心类设计

class AncientWritingAssistant:
    def __init__(self):
        """初始化古文写作助手"""
        # 初始化嵌入模型和文档检索
        self.embed_model = OnlineEmbeddingModule(source="sensenova")
        self.doc = Document(dataset_path="./docs", embed=self.embed_model)
        self.retriever = Retriever(
            self.doc, group_name="FineChunk", similarity="cosine", topk=3
        )
        
        # 初始化大语言模型
        self.llm = lazyllm.OnlineChatModule(source="sensenova", model="DeepSeek-V3-1")
        
        # 设置基础提示词
        self.set_prompt()

3. 提示词工程设计

这是整个项目的核心部分。我设计了分层的提示词体系：

基础系统提示词

BASE_SYSTEM_PROMPT = """你是一位精通古文写作的文学大师，具有深厚的古代文学功底和丰富的文言文创作经验。

你的核心能力：
1. 深谙古代文学传统，熟悉各种文体风格
2. 精通文言文语法，能够运用典雅的古文词汇
3. 擅长运用各种修辞手法和文学技巧
4. 能够创造意境深远、富有美感的古文作品

写作原则：
- 语言典雅优美，用词精确恰当
- 句式灵活多变，长短句相互映衬
- 适当引用典故，增加文学底蕴
- 注重意境营造，体现古典美学
- 严格遵循古文语法和表达习惯"""

4. RAG检索增强实现

def write(self, request):
    """根据需求创作古文"""
    # 检索相关资料
    doc_node_list = self.retriever(query=request)
    context = "".join([node.get_content() for node in doc_node_list])
    
    # 生成作品
    result = self.llm({
        "query": request,
        "context_str": context,
    })
    return result

通过RAG技术，系统能够从经典古文库（如《前赤壁赋》、《岳阳楼记》等）中检索相关内容，为创作提供参考。

5. 环境变量安全管理

采用.env文件管理敏感信息：

# 尝试加载 .env 文件
try:
    from dotenv import load_dotenv
    load_dotenv()
    print("✅ 已加载 .env 文件")
except ImportError:
    print("⚠️  未安装 python-dotenv，请运行: pip install python-dotenv")

# 安全获取API密钥
api_key = os.getenv('LAZYLLM_SENSENOVA_API_KEY')
if not api_key:
    print("❌ 错误：未找到API密钥环境变量")
    exit(1)

功能展示

支持的文体类型

文体	特点	适用场景
散文	形散神聚，语言流畅	抒情、写景、议论
骈文	对偶工整，辞藻华丽	正式场合、颂扬
诗词	格律严谨，意境深远	抒发情感、咏物言志
赋	铺陈渲染，气势恢宏	描写事物、表达志向
记	记叙为主，寓意深刻	记事、游记、传记
序	逻辑清晰，升华主题	序言、前言、引言

使用示例

输入需求: “描写春日山水之美，表达对自然的热爱”

AI生成作品:

春日和煦，山川如画。青山含黛，碧水如镜，万物复苏，生机盎然…

技术亮点与创新

1. 分层提示词体系

• 基础系统提示词 + 文体特化提示词
• 动态组合生成最终的完整提示词
• 确保生成内容的质量和一致性

2. RAG检索增强

• 基于经典古文作品建立知识库
• 根据用户需求检索相关内容作为创作参考
• 提升生成内容的文学价值和准确性

3. 安全的环境管理

• 使用.env文件管理敏感信息
• 提供配置工具简化环境设置
• 避免硬编码敏感数据

部署与使用

快速开始

1. 克隆项目

git clone https://github.com/14790897/ancient-writing-assistant.git
cd ancient-writing-assistant

2. 安装依赖

pip install -r requirements.txt

3. 配置API密钥

cp .env.example .env
# 编辑 .env 文件，填入您的API密钥

4. 运行程序

python ancient_writing_assistant.py

应用场景

1. 教育辅助

• 古文学习的辅助工具
• 帮助学生理解不同文体的特点
• 提供古文写作练习的参考

2. 文化传承

• 协助传统文化工作者创作
• 为古典文学研究提供工具支持
• 推广古典文学的现代化应用

3. 创意写作

• 为现代创作提供古典元素
• 辅助影视、游戏等文化产品的文案创作
• 个人兴趣爱好的古文创作

未来展望

技术优化方向

1. 多模型支持: 集成更多大语言模型，提供模型选择
2. Web界面: 开发用户友好的Web界面
3. 批量处理: 支持批量生成和处理功能
4. 质量评估: 添加作品质量自动评估功能

功能扩展计划

1. 音韵分析: 添加古诗词格律检测功能
2. 典故检索: 集成典故知识库，提供典故使用建议
3. 书法集成: 与书法生成AI结合，提供完整的古文艺术作品
4. 多语言支持: 支持古文翻译为现代汉语、英语等

技术挑战与解决方案

1. 古文语法准确性

挑战: 确保生成的古文符合语法规范
解决方案:

• 构建专门的古文语法检查模块
• 使用经典古文作品作为训练和参考数据
• 多层次的提示词设计确保语法正确性

2. 文学价值保证

挑战: 生成内容需具备真正的文学价值
解决方案:

• RAG技术引入经典作品参考
• 精心设计的提示词强调文学修辞和意境
• 支持用户自定义和调优

3. 性能优化

挑战: 检索和生成过程的性能优化
解决方案:

• 优化文档嵌入和检索算法
• 合理设置检索参数（topk等）
• 异步处理和缓存机制

总结

古文写作助手项目是AI技术与传统文化结合的一次有益探索。通过LazyLLM框架和商汤大模型的强大能力，结合精心设计的提示词工程和RAG技术，我们实现了一个能够创作多种文体古文作品的智能助手。

这个项目不仅展示了AI在文学创作领域的应用潜力，也为传统文化的数字化传承提供了新的思路。希望这个项目能够为古典文学的学习、研究和传播贡献一份力量。

开源地址: GitHub - Ancient Writing Assistant

欢迎大家关注、使用和贡献！让我们一起用AI的力量传承和发扬中华古典文学之美。

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关于作者: 热爱传统文化的AI开发者，致力于用技术为文化传承服务。

技术标签: #AI #大语言模型 #LazyLLM #古文 #传统文化 #RAG #Python

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