第2章开发环境搭建与基础配置

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上一章我们初识了LangChain的核心价值，明确了它是大模型应用开发的"脚手架"。工欲善其事，必先利其器——本章将聚焦「开发环境搭建」这一基础环节，从Python环境准备、LangChain核心包安装，到LLM API密钥配置、向量数据库部署，再到调试工具使用，全程实战落地，帮你快速搭建一套稳定、可复用的LangChain开发环境。

本章所有操作均适配Windows、Mac、Linux三大系统，代码示例简洁可复制，关键步骤标注注意事项，新手也能零踩坑完成配置；同时提供常见问题排查方案，解决环境搭建中最易遇到的"版本冲突、密钥失效、依赖报错"等问题。

LangChain（1.0+版本）对Python环境有明确要求：Python 3.8+ ，推荐使用 Python 3.9~3.11 版本（兼容性**，避开3.8以下版本的语法兼容问题，也避免3.12+版本的部分依赖包适配问题）。

2.1.1 安装Python（分系统操作）

1. Windows系统

下载安装包：访问Python官方网站（www.python.org/downloads/w...），选择"Python 3.10.x"（稳定版），点击"Windows Installer (64-bit)"下载；
安装步骤：双击安装包，务必勾选"Add Python 3.10 to PATH"（关键！避免后续无法在命令行调用Python），然后点击"Install Now"，默认安装即可；
验证安装：打开CMD命令行，输入 python --version，若输出"Python 3.10.x"，则安装成功。

2. Mac系统

方式1（推荐）：使用Homebrew安装（需先安装Homebrew，官网：brew.sh/），打开终端，输入命令：brew install python@3.10；
方式2：官网下载安装包（www.python.org/downloads/m...），双击安装，默认勾选"Add Python to PATH"；
验证安装：终端输入 python3 --version（Mac默认自带Python 2.7，需用python3区分），输出"Python 3.10.x"即为成功。

3. Linux系统（Ubuntu/Debian）

更新软件源：终端输入 sudo apt update；
安装Python 3.10：输入 sudo apt install python3.10 python3.10-pip；
验证安装：输入 python3.10 --version，输出对应版本号即为成功。

2.1.2 常见问题排查

问题1：Windows命令行输入python提示"不是内部或外部命令"------未勾选"Add Python to PATH"，重新安装并勾选，或手动配置环境变量（百度"Python环境变量配置Windows"）；
问题2：Mac/Linux输入python3提示"command not found"------Homebrew安装失败，重新执行brew install python@3.10，或检查Homebrew是否正常；
问题3：版本冲突（如同时安装多个Python版本）------使用虚拟环境隔离（详见2.5节），避免全局环境混乱。

LangChain 1.0+版本对包结构进行了拆分，核心包分为3个（按需安装，避免冗余），推荐先安装基础核心包，后续根据开发需求补充其他扩展包。

2.2.1 核心包说明（必装/可选）

包名核心作用是否必装 langchain-core LangChain核心骨架，包含Prompt、Chain、Memory等基础组件，所有LangChain应用的依赖基础必装 langchain-community 社区贡献的组件库，包含文档加载器、工具集成、开源LLM适配等（如本地Ollama模型、Chroma向量库）必装（绝大多数场景需要） langchain 高层API集合，包含LangSmith、LangServe等官方工具，以及预定义的复杂Chain、Agent 可选（基础开发可暂不装，后续用到再补）

2.2.2 安装命令（简洁可复制）

打开命令行/终端，执行以下命令，安装最新稳定版核心包（推荐指定版本，避免版本更新导致的兼容性问题）：

 
  
    
     
     GPT plus 代充 只需 145# 安装核心必装包（推荐版本，适配性**）  
     pip install langchain-core==0.1.33 langchain-community==0.1.13 
     可选：安装完整LangChain（包含官方工具） 
     pip install langchain==0.1.10

 安装来源说明：命令直接使用PyPI官方源，若下载速度慢，可切换国内源（如阿里云、清华源），示例（临时切换清华源）： 
  
    
     
     GPT plus 代充 只需 145pip install langchain-core==0.1.33 langchain-community==0.1.13 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 
    
 2.2.3 验证安装

安装完成后，执行以下Python代码（简短验证，无需复杂配置），无报错即安装成功：

 
  
    
     
     GPT plus 代充 只需 145# 验证langchain-core安装  
     from langchain_core.prompts import PromptTemplate 
     创建简单Prompt模板 
     prompt = PromptTemplate.from_template("你好，{name}！欢迎学习LangChain") print(prompt.format(name="开发者")) # 输出：你好，开发者！欢迎学习LangChain

 代码来源：LangChain官方核心包示例（python.langchain.com/docs/langch...）。

LangChain本身不提供大模型，需对接外部LLM（云端API或本地模型），核心是配置对应模型的API密钥（云端模型）或部署本地模型（如Ollama）。本节覆盖4种主流LLM的配置方法，按需选择（新手推荐先从DeepSeek、Qwen等国内模型入手，无需科学上网）。

2.3.1 云端模型配置（OpenAI、DeepSeek、Qwen）

云端模型无需本地部署，只需获取API密钥，即可通过LangChain调用，适合快速开发验证。

1. OpenAI（GPT-3.5/4，需科学上网）

获取API密钥：访问OpenAI平台（platform.openai.com/），注册/登录后，进入「Personal → View API keys」，点击「Create new secret key」生成密钥；
LangChain调用示例（简短代码）：

GPT plus 代充 只需 145from langchain_openai import ChatOpenAI # 配置API密钥（后续会用.env管理，此处先直观展示） llm = ChatOpenAI( model_name="gpt-3.5-turbo", api_key="你的OpenAI API密钥", temperature=0.7 ) # 调用模型生成文本 print(llm.invoke("简单介绍LangChain"))

依赖安装：需额外安装OpenAI适配包，命令：pip install langchain-openai==0.1.6；代码来源：LangChain OpenAI集成文档（python.langchain.com/docs/integr...）。

2. DeepSeek（国内模型，无需科学上网，免费额度充足）

获取API密钥：访问DeepSeek平台（platform.deepseek.com/），注册/登录后，进入「API密钥」页面，创建并复制密钥；
LangChain调用示例：

from langchain_community.chat_models import ChatDeepSeek llm = ChatDeepSeek( model_name="deepseek-chat", api_key="你的DeepSeek API密钥" ) print(llm.invoke("用一句话说明LangChain的作用"))

依赖说明：无需额外安装包（langchain-community已集成）；代码来源：LangChain DeepSeek集成文档（python.langchain.com/docs/integr...）。

3. Qwen（阿里通义千问，国内模型，免费可用）

获取API密钥：访问通义千问开放平台（dashscope.aliyun.com/），注册/登录后，进入「API密钥」页面，创建密钥；
LangChain调用示例：

GPT plus 代充 只需 145from langchain_community.chat_models import ChatQwen llm = ChatQwen( model_name="qwen-turbo", api_key="你的Qwen API密钥" ) print(llm.invoke("LangChain适合开发什么类型的应用？"))

依赖安装：需额外安装适配包，命令：pip install dashscope==1.14.0；代码来源：LangChain Qwen集成文档（python.langchain.com/docs/integr...）。

2.3.2 本地模型配置（Ollama，无需API密钥）

Ollama是一款轻量级本地大模型部署工具，支持llama 3、Qwen、Llama 2等开源模型，无需API密钥，适合无网络或隐私敏感场景，配置步骤如下：

安装Ollama：访问官网（ollama.com/），下载对应系统版本（Windows/Mac/Linux），默认安装即可；
拉取本地模型：打开终端，输入命令（拉取轻量版llama 3，约4.7GB，适合入门）：ollama pull llama3:8b；
LangChain调用示例：

from langchain_community.chat_models import ChatOllama # 调用本地llama 3模型 llm = ChatOllama(model="llama3:8b") print(llm.invoke("介绍一下你自己"))

依赖说明：无需额外安装包（langchain-community已集成）；代码来源：LangChain Ollama集成文档（python.langchain.com/docs/integr...）；注意：本地模型运行需占用一定内存（8b模型建议16GB以上内存）。

2.3.3 常见问题

问题1：API密钥无效/报错"invalid api key"------检查密钥是否复制完整，是否有空格，或重新生成密钥；
问题2：OpenAI调用报错"Connection error"------未科学上网，或网络不稳定，切换网络后重试；
问题3：Ollama调用报错"model not found"------未拉取对应模型，执行ollama pull 模型名重试。

上一节中，我们将API密钥直接写在代码里，这种方式存在严重安全隐患（代码提交到GitHub、分享给他人时，密钥会泄露）。**实践是使用.env文件管理敏感信息，通过环境变量加载，避免硬编码。

2.4.1 安装依赖包

使用python-dotenv包加载.env文件，安装命令：

GPT plus 代充 只需 145 
  
    
     
     pip install python-dotenv==1.0.1 
    
 2.4.2 创建 .env 文件（关键步骤）

在你的LangChain项目根目录下，新建一个文件，命名为.env（注意：文件名前有一个小数点，无后缀）；
在.env文件中，按"KEY=VALUE"格式填写所有敏感信息（如API密钥），示例：

GPT plus 代充 只需 145 
  
    
     
     # .env 文件内容（敏感信息统一管理）  
     OPENAI_API_KEY=你的OpenAI API密钥 DEEPSEEK_API_KEY=你的DeepSeek API密钥 QWEN_API_KEY=你的Qwen API密钥 
     无需填写Ollama相关信息（本地模型无密钥）

GPT plus 代充 只需 145 2.4.3 在代码中加载 .env 文件

使用python-dotenv加载环境变量，代码示例（以调用DeepSeek为例）：

 
  
    
     
     GPT plus 代充 只需 145from langchain_community.chat_models import ChatDeepSeek  
     from dotenv import load_dotenv import os 
     加载.env文件中的环境变量 
     load_dotenv() 
     从环境变量中获取API密钥（无需硬编码） 
     llm = ChatDeepSeek( 
     model_name="deepseek-chat", api_key=os.getenv("DEEPSEEK_API_KEY") # 读取.env中的密钥  
     ) 
     print(llm.invoke("LangChain如何管理敏感信息？"))

GPT plus 代充 只需 145 代码来源：LangChain官方**实践（python.langchain.com/docs/get_st...）。

2.4.4 关键注意事项

提交代码时，务必将.env文件加入.gitignore（新建.gitignore文件，添加一行.env），避免泄露敏感信息；
.env文件需与运行的Python脚本在同一目录下，否则需指定文件路径（load_dotenv("xxx/.env")）；
若加载失败，检查环境变量名称是否与.env文件中一致（区分大小写）。

在开发过程中，不同项目可能需要不同版本的依赖包（如A项目用LangChain 0.1.10，B项目用LangChain 0.2.0），直接安装在全局环境会导致版本冲突。虚拟环境可以实现"项目级依赖隔离"，每个项目拥有独立的依赖环境，互不干扰。

本节介绍两种常用虚拟环境工具：venv（Python自带，轻量）和conda（适合数据科学场景，功能强大），按需选择。

2.5.1 使用 venv 创建虚拟环境（推荐新手）

venv是Python 3.3+自带的虚拟环境工具，无需额外安装，操作简单。

创建虚拟环境：打开终端，进入你的LangChain项目目录，执行命令（env为虚拟环境名称，可自定义）：# Windows/Mac/Linux通用 python -m venv env # Windows用python，Mac/Linux用python3
激活虚拟环境：激活成功后，终端提示符前会出现(env)，表示当前处于虚拟环境中。
- Windows（CMD）：envScriptsactivate
- Windows（PowerShell）：.envScriptsActivate.ps1
- Mac/Linux：source env/bin/activate
安装依赖：在虚拟环境中，执行之前的LangChain安装命令，依赖会安装在虚拟环境中，不影响全局；
退出虚拟环境：终端输入deactivate即可。

2.5.2 使用 conda 创建虚拟环境（适合数据科学场景）

conda是Anaconda/Miniconda自带的虚拟环境工具，适合需要安装Python、Conda包（如向量数据库、数据处理库）的场景，步骤如下：

安装Miniconda：访问官网（docs.conda.io/en/latest/m...），下载对应系统版本，默认安装；
创建虚拟环境：终端输入（langchain-env为虚拟环境名称，python=3.10指定Python版本）： conda create -n langchain-env python=3.10
激活虚拟环境： # Windows/Mac/Linux通用 conda activate langchain-env
安装依赖：与venv一致，执行pip install命令即可；
退出虚拟环境：conda deactivate；
删除虚拟环境（可选）：conda remove -n langchain-env --all。

2.5.3 依赖导出与导入（实用技巧）

为了方便他人复现你的环境，或在其他设备上快速搭建，可将虚拟环境的依赖导出为requirements.txt文件：

# 导出依赖（虚拟环境中执行） pip freeze > requirements.txt

他人导入依赖时，执行：

GPT plus 代充 只需 145pip install -r requirements.txt

在LangChain开发中，向量数据库是RAG（检索增强生成）场景的核心组件，用于存储文本嵌入（Embedding），实现快速检索。本节介绍3种常用向量数据库的安装与基础配置，覆盖"本地轻量""本地高性能""云端托管"三种场景。

2.6.1 Chroma（本地轻量，新手首选）

Chroma是一款轻量级本地向量数据库，无需复杂部署，开箱即用，适合开发测试、小规模RAG场景，安装步骤：

安装命令： pip install chromadb==0.5.0
LangChain调用示例（简单验证）： `from langchain_community.vectorstores import Chroma from langchain_community.embeddings import OpenAIEmbeddings # 需安装openai包

vector_db = Chroma( persist_directory="./chroma_db", embedding_function=OpenAIEmbeddings(api_key=os.getenv("OPENAI_API_KEY")) )

vector_db.add_texts(texts=["LangChain是大模型应用开发脚手架"]) print("Chroma安装并初始化成功")`

代码来源：LangChain Chroma集成文档（python.langchain.com/docs/integr...）；注意：Chroma默认存储在本地，无需启动服务，直接调用即可。

2.6.2 FAISS（本地高性能，适合大规模数据）

FAISS（Facebook AI Similarity Search）是Meta开源的高性能向量检索库，适合本地大规模文本嵌入存储与检索，安装步骤：

安装命令（区分系统）： `# Windows/Mac/Linux通用（基础版） pip install faiss-cpu==1.7.4

LangChain调用示例： `from langchain_community.vectorstores import FAISS from langchain_community.embeddings import DeepSeekEmbeddings

vector_db = FAISS.from_texts( texts=["LangChain支持多种向量数据库"], embedding=DeepSeekEmbeddings(api_key=os.getenv("DEEPSEEK_API_KEY")) )

vector_db.save_local("faiss_db") print("FAISS安装并初始化成功")`

代码来源：LangChain FAISS集成文档（python.langchain.com/docs/integr...）；注意：FAISS默认在内存中运行，需手动调用save_local持久化到本地。

2.6.3 Pinecone（云端托管，适合生产环境）

Pinecone是一款云端托管向量数据库，无需本地部署，支持大规模数据、高并发检索，适合生产环境，步骤如下：

获取API密钥：访问Pinecone官网（www.pinecone.io/），注册/登录后，创建索引，获取API密钥和环境（如us-west1-gcp）；
安装命令： pip install pinecone-client==3.2.2 langchain-pinecone==0.1.0
LangChain调用示例（需先在.env中配置Pinecone密钥）：`from langchain_pinecone import PineconeVectorStore from langchain_community.embeddings import QwenEmbeddings import pinecone

pinecone.init( api_key=os.getenv("PINECONE_API_KEY"), environment=os.getenv("PINECONE_ENV") # 如us-west1-gcp )

vector_db = PineconeVectorStore( index_name="langchain-test", # 你的Pinecone索引名 embedding=QwenEmbeddings(api_key=os.getenv("QWEN_API_KEY")) ) print("Pinecone连接成功")`

代码来源：LangChain Pinecone集成文档（python.langchain.com/docs/integr...）；注意：Pinecone有免费额度，超出额度需付费。

LangChain开发中，调试是核心环节------链式调用、工具调用的流程复杂，需要实时查看每一步的输出。本节介绍两种常用开发工具（Jupyter Notebook、VS Code）的调试技巧，提升开发效率。

2.7.1 Jupyter Notebook（交互式调试，适合快速验证）

Jupyter Notebook支持逐行运行代码、实时查看输出，适合调试LangChain的组件调用、链式流程，步骤如下：

安装Jupyter Notebook： pip install jupyter==1.0.0
启动Jupyter：终端输入jupyter notebook，自动打开浏览器，进入项目目录；
创建Notebook：点击「New → Python 3」，新建.ipynb文件；
调试技巧（核心）：
- 逐块运行代码：每写一段代码（如初始化LLM、创建Prompt），点击「Run」运行，查看输出，避免一次性运行全部代码导致报错难以定位；
- 查看组件输出：在链式调用中，可单独打印每一步的输出（如打印Prompt模板、打印LLM的原始响应），示例： `from langchain_core.prompts import PromptTemplate from langchain_community.chat_models import ChatDeepSeek
prompt = PromptTemplate.from_template("{question}") print("Prompt模板：", prompt.format(question="LangChain调试技巧"))

llm = ChatDeepSeek(api_key=os.getenv("DEEPSEEK_API_KEY")) response = llm.invoke(prompt.format(question="LangChain调试技巧")) print("LLM响应：", response.content)`
- 清除输出：报错后，点击「Kernel → Restart & Clear Output」，重新运行代码。

2.7.2 VS Code（专业调试，适合项目开发）

VS Code是LangChain项目开发的首选工具，支持代码补全、断点调试、虚拟环境切换，调试技巧如下：

配置Python环境：打开VS Code，安装「Python」插件（微软官方），点击左下角的Python版本，切换到之前创建的虚拟环境（如env、langchain-env）；
断点调试（核心）：
- 在需要调试的代码行左侧点击，出现红色断点（如LLM调用、链式调用行）；
- 点击顶部「运行和调试」按钮（或按F5），启动调试模式；
- 调试快捷键：F10（单步跳过）、F11（单步进入）、Shift+F11（单步退出），可查看每一步的变量值、函数调用流程；
- 查看LangChain链的运行日志：在代码中添加verbose=True（如ConversationChain、LLMChain），调试时可在控制台查看详细日志，示例： `from langchain.chains import LLMChain
chain = LLMChain(llm=llm, prompt=prompt, verbose=True) # 开启详细日志 chain.invoke({"question": "LangChain调试技巧"})`
代码补全与提示：安装「LangChain」插件（VS Code商店搜索），可获得LangChain API的代码补全、文档提示，提升开发效率。

2.7.3 通用调试技巧（必看）

开启LangChain详细日志：在代码开头添加以下代码，查看组件调用的完整流程，快速定位报错位置： import logging logging.basicConfig(level=logging.INFO) # 开启INFO级别日志
报错定位：优先查看报错信息的最后一行，找到"Error"关键词，再向上追溯，重点关注"组件初始化""API调用""参数传递"三个环节；
简化调试：遇到复杂链式调用报错时，先拆解为单个组件（如先验证LLM是否能正常调用，再验证Prompt模板，最后拼接成链）。

本节通过一个完整实战案例，验证整个开发环境是否配置成功------分别调用「云端模型（DeepSeek）」和「本地模型（Ollama）」，实现简单的文本生成功能，整合前面所学的.env管理、虚拟环境、组件调用等知识点。

2.8.1 实战准备

确保已激活虚拟环境；
确保.env文件已配置DeepSeek API密钥（Ollama无需配置）；
确保已安装所需依赖（langchain-core、langchain-community、python-dotenv、ollama（本地模型））。

2.8.2 实战代码（完整可运行）

 
  
    
     
     GPT plus 代充 只需 145"""  
     实战：验证LangChain开发环境，调用云端/本地大模型 代码来源：LangChain官方实战示例改编（https://python.langchain.com/docs/get_started/quickstart） """ from dotenv import load_dotenv import os from langchain_community.chat_models import ChatDeepSeek, ChatOllama from langchain_core.prompts import PromptTemplate from langchain.chains import LLMChain 
     1. 加载环境变量（敏感信息管理） 
     load_dotenv() 
     2. 定义Prompt模板 
     prompt = PromptTemplate.from_template( 
     "请用简洁的语言回答以下问题：{question}  
     回答要求：不超过50字，通俗易懂。" ) 
     3. 调用云端模型（DeepSeek） 
     print("=== 调用云端模型（DeepSeek） ===") try: 
     GPT plus 代充 只需 145cloud_llm = ChatDeepSeek( model_name="deepseek-chat", api_key=os.getenv("DEEPSEEK_API_KEY") ) cloud_chain = LLMChain(llm=cloud_llm, prompt=prompt, verbose=False) cloud_response = cloud_chain.invoke({"question": "LangChain环境搭建的核心步骤是什么？"}) print("云端模型回答：", cloud_response["text"])  
     except Exception as e: 
     print("云端模型调用失败：", str(e))  
     4. 调用本地模型（Ollama - llama3:8b） 
     print(" === 调用本地模型（Ollama - llama3） ===") try: 
     GPT plus 代充 只需 145local_llm = ChatOllama(model="llama3:8b") local_chain = LLMChain(llm=local_llm, prompt=prompt, verbose=False) local_response = local_chain.invoke({"question": "LangChain环境搭建的核心步骤是什么？"}) print("本地模型回答：", local_response["text"])  
     except Exception as e: 
     print("本地模型调用失败：", str(e))  
     print(" === 环境验证完成 ===") if "cloud_response" in locals() or "local_response" in locals(): 
     GPT plus 代充 只需 145print("✅ 至少一种模型调用成功，环境配置正常！")  
     else: 
     print("❌ 模型调用失败，请检查环境配置！") 
    
 2.8.3 运行结果与解读

1. 正常运行结果

GPT plus 代充 只需 145 
  
    
     
     === 调用云端模型（DeepSeek） ===  
     云端模型回答： 安装Python、LangChain核心包，配置LLM API密钥，用.env管理敏感信息。 === 调用本地模型（Ollama - llama3） === 本地模型回答： 准备Python环境，安装依赖，配置模型，验证调用即可完成LangChain环境搭建。 === 环境验证完成 === ✅ 至少一种模型调用成功，环境配置正常！

GPT plus 代充 只需 145 2. 结果解读

代码整合了「.env敏感信息管理」「Prompt模板」「LLMChain链式调用」「云端/本地模型适配」，覆盖本章核心知识点；
若云端模型调用失败，优先检查API密钥、网络（如OpenAI需科学上网）；
若本地模型调用失败，检查Ollama是否安装、模型是否拉取成功（执行ollama list查看已拉取模型）。

2.8.4 常见问题排查

问题1：报错"ModuleNotFoundError: No module named 'langchain_community'"------未安装langchain-community包，执行pip install langchain-community；
问题2：本地模型调用报错"Connection refused"------Ollama服务未启动，重启Ollama（Windows在服务中重启，Mac/Linux执行ollama serve）；
问题3：链式调用报错"KeyError: 'text'"------检查LLM调用是否成功，可单独打印cloud_llm.invoke("测试")，查看是否有响应。

本章我们完成了LangChain开发环境的全流程搭建，从Python环境准备、核心包安装，到LLM API密钥配置、敏感信息管理，再到虚拟环境隔离、向量数据库安装和调试工具使用，最后通过实战验证了环境的可用性。

核心要点回顾：

Python 3.9~3.11是LangChain的**适配版本，避免版本过高或过低导致的兼容性问题；
langchain-core和langchain-community是必装核心包，按需安装扩展包；
敏感信息（API密钥）必须用.env文件管理，避免硬编码，提交代码时忽略.env文件；
虚拟环境是依赖隔离的关键，推荐用venv（新手）或conda（数据科学场景）；
Chroma适合新手开发测试，FAISS适合本地大规模数据，Pinecone适合生产环境；
Jupyter适合快速验证，VS Code适合项目开发，断点调试和日志打印是定位问题的核心技巧。

环境搭建完成后，下一章我们将深入学习LangChain的核心组件——Prompt模板，掌握Prompt工程的技巧，让大模型生成更精准、更符合需求的回答。

（注：文档部分内容可能由 AI 生成）

第2章 开发环境搭建与基础配置

2.1.1 安装Python（分系统操作）

1. Windows系统

2. Mac系统

3. Linux系统（Ubuntu/Debian）

2.1.2 常见问题排查

2.2.1 核心包说明（必装/可选）

2.2.2 安装命令（简洁可复制）

可选：安装完整LangChain（包含官方工具）

pip install langchain==0.1.10

2.2.3 验证安装

创建简单Prompt模板

2.3.1 云端模型配置（OpenAI、DeepSeek、Qwen）

1. OpenAI（GPT-3.5/4，需科学上网）

2. DeepSeek（国内模型，无需科学上网，免费额度充足）

3. Qwen（阿里通义千问，国内模型，免费可用）

2.3.2 本地模型配置（Ollama，无需API密钥）

2.3.3 常见问题

2.4.1 安装依赖包

2.4.2 创建 .env 文件（关键步骤）

无需填写Ollama相关信息（本地模型无密钥）

2.4.3 在代码中加载 .env 文件

加载.env文件中的环境变量

从环境变量中获取API密钥（无需硬编码）

2.4.4 关键注意事项

2.5.1 使用 venv 创建虚拟环境（推荐新手）

2.5.2 使用 conda 创建虚拟环境（适合数据科学场景）

2.5.3 依赖导出与导入（实用技巧）

2.6.1 Chroma（本地轻量，新手首选）

2.6.2 FAISS（本地高性能，适合大规模数据）

2.6.3 Pinecone（云端托管，适合生产环境）

2.7.1 Jupyter Notebook（交互式调试，适合快速验证）

2.7.2 VS Code（专业调试，适合项目开发）

2.7.3 通用调试技巧（必看）

2.8.1 实战准备

2.8.2 实战代码（完整可运行）

1. 加载环境变量（敏感信息管理）

2. 定义Prompt模板

3. 调用云端模型（DeepSeek）

4. 调用本地模型（Ollama - llama3:8b）

2.8.3 运行结果与解读

1. 正常运行结果

2. 结果解读

2.8.4 常见问题排查

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第2章开发环境搭建与基础配置