准备环境：

操作系统 ：Windows 11

开发工具：VsCode

安装Conda

我的python运行在Conda里面，Conda 是一个开源的包管理系统 + 环境管理系统；下载地址：Download Anaconda Distribution | Anaconda，选择好对应系统的安装包，我的系统安装的是这个包：，里面已经集成了python环境，所以不用单独去安装python了，根据提示，把安装包安装好。

下面是常用的Conda命令：

操作	命令
创建环境	conda create -n myenv python=3.10
激活环境	conda activate myenv
退出环境	conda deactivate
查看所有环境	conda env list
删除环境	conda remove -n myenv --all
安装包	conda install numpy pandas
更新包	conda update --all
导出环境	conda env export > environment.yml

申请大模型访问Key

大模型可以是下载下来部署在本地的（这个后面再讲）

现在先使用网上的，这里以通义为例，在通义官网申请一个账号，去申请一个key，如下图所示：

记录下这个访问的key，新用户会赠送一些Token，方便我们测试使用。

第一个简单程序

打开VsCode，新建一个目录，目录下新建一个.ipynb文件（我这边是方便调试使用，ipynb可以在一个文件中写多个py），你也可以建.py文件；

（1）安装对应的环境包：在vscode 的终端，依次执行以下命令：

#创建一个Conda环境（agent_env是环境名称，3.10是对应的python版本，可以通过python --version查看自己对应的版本）
conda create -n agent_env python=3.10

#激活环境
conda active agent_env 

#安装langchain
pip install langchain-community

#安装dashscope
pip install dashscope  

（2）写第一个测试程序，如下：

from langchain_community.llms import tongyi

key = '你自己申请的key'
llm = tongyi.Tongyi(api_key=key)

# test
info = llm.invoke("中国有哪些5A景区？")

print(info)

点击执行，如何环境没有问题，可以看到大模型返回的结果会打印到控制台。如果要使用其它的模型，可以参考langchain的官网：使用 LCEL 构建一个简单的 LLM 应用 | LangChain中文网

按照官网的说明，安装对应的包即可。

使用智谱大模型

我们再申请一个智谱的Api key，同理，去智谱官网申请一个账号，创建一个Api key；

参考网站：ZHIPU AI | LangChain中文网

安装包：

pip install pyjwt     

代码如下：

# 智谱AI
key = '你自己申请的api key'
from langchain_community.chat_models import ChatZhipuAI
from langchain_core.messages import AIMessage, HumanMessage, SystemMessage
import os

os.environ["ZHIPUAI_API_KEY"] = key
chat = ChatZhipuAI(
    model="glm-4",
    temperature=0.5, #模型温度（0-1之间，值越小，随机性越低，随机性即模型的发散思维）
)
messages = [
    AIMessage(content="Hi."),
    SystemMessage(content="你是一个助手，请用中文回复"),
    HumanMessage(content="中国有哪些5A景区？"),
]

response = chat.invoke(messages)
print(response.content) 

点击运行，输出结果。

这样，我们的基本使用就ok了，后面我们接着介绍使用提示词模板、输出格式化等方面的应用。