我仅用 10 行代码使用 LangChain 构建了一个 Mini ChatGPT（第 1 部分）

Source: Dev.to

每个人都想构建一个 AI 助手——聊天机器人、个人代理、客服机器人或微型 GPT。
初学者常误以为必须拥有复杂的架构、微调模型、强大的 GPU、RAG 流水线、向量数据库或高级提示工程才能开始。事实上，你只需使用 LangChain，用不到 10 行 Python 代码就能构建一个可运行的对话式 AI——迷你 ChatGPT。它能够记住上下文、流畅响应，并为任何真实的 AI 应用提供坚实的基础。

我们要构建的东西（Mini ChatGPT）

这个迷你聊天机器人具备：

• 对话式响应
• 自动记忆
• 上下文保留
• 持续交互
• 干净且可扩展的架构
• 完全从单个 Python 文件运行

from langchain.llms import OpenAI
from langchain.chains import ConversationChain

llm = OpenAI(openai_api_key="YOUR_API_KEY")
chat = ConversationChain(llm=llm)

while True:
    message = input("You: ")
    print("Bot:", chat.run(message))

示例交互

You: hey there
Bot: Hello! How can I help you today?

You: remember my name is Ashish
Bot: Got it! Nice to meet you, Ashish.

You: what's my name?
Bot: You just told me your name is Ashish.

机器人能够理解上下文并在没有任何显式状态机代码的情况下存储记忆。

组件

不需要数据库、嵌入、向量存储或微调——只需干净的对话式 AI。

扩展 Mini ChatGPT

语音

• 语音转文字：Whisper
• 文本转语音：gTTS、ElevenLabs
• 前端：Streamlit、FastAPI 或 React UI

代理

• 框架：LangGraph、自定义 Tools
• 支持多步推理和工具调用

自定义人格

• 提示模板
• 系统消息
• LoRA 微调以调整风格

这些扩展可以让 10 行的基础演进为完整的 AI 产品。

扩大规模

当基本聊天机器人可用后，你可以添加：

• 记忆后端：ConversationBufferMemory、Redis、SQLite 等
• 检索：使用 FAISS 或 ChromaDB 的嵌入，以及 RetrievalQA 链

应在功能验证 之后 再加入复杂度。

下一步（第 2 部分）

接下来将展示如何使用检索增强生成（RAG）将此 Mini ChatGPT 转变为 PDF 问答机器人。

如果你想要该教程，请评论 “PDF BOT”。如果你需要以下版本，请告诉我：

• 在 WhatsApp 或 Telegram 上运行
• 将记忆存储在数据库中
• 使用本地开源 LLM
• 拥有网页 UI
• 支持语音

我会为你编写下一版。