本文介绍了在Anaconda环境下搭建LangChain框架并调用本地大模型的完整流程。首先配置LangChain环境并启动Jupyter Notebook，然后通过LMStudio下载并加载开源大模型（如Qwen3-0.6b）。重点演示了如何利用LangChain的Chain功能，将提示模板、模型调用和结果解析串联，实现营销文本生成。文章详细说明了输出解释器的作用，并对比了invoke批量获取和

本文介绍了在Anaconda环境下搭建LangChain框架并调用本地大模型的完整流程。首先配置LangChain环境并启动Jupyter Notebook，然后通过LMStudio下载并加载开源大模型（如Qwen3-0.6b）。重点演示了如何利用LangChain的Chain功能，将提示模板、模型调用和结果解析串联，实现营销文本生成。文章详细说明了输出解释器的作用，并对比了invoke批量获取和

有时候调用OpenAI和DeepSeek的API_KEY会很慢，我们可以调用阿里云百炼里的模型。这里的base_url是阿里云百炼里的基础url，openai_api_key是阿里云百炼里的API密钥。我们先自定义提示词模板，然后根据自己的需求在固定提示词模板prompt中添加自己的内容，最后调用模型，将自定义的提示词放入invoke中，将内容输出出来。为了简化之前的代码，langchain对op

本文介绍了如何使用conda环境配置LangChain开发环境，包括创建虚拟环境、安装核心依赖包（LangChain、Jupyter等）和注册内核。配置完成后，通过VSCode进行快速实战：设置Langsmith环境变量（可选），使用LangChain的chat_model访问OpenAI等大模型，并演示了通过invoke方法实现与大模型的交互。文章为后续深入使用LangChain奠定了基础，并预

本文介绍了如何使用conda环境配置LangChain开发环境，包括创建虚拟环境、安装核心依赖包（LangChain、Jupyter等）和注册内核。配置完成后，通过VSCode进行快速实战：设置Langsmith环境变量（可选），使用LangChain的chat_model访问OpenAI等大模型，并演示了通过invoke方法实现与大模型的交互。文章为后续深入使用LangChain奠定了基础，并预