LangChain实战：老喻干货店社交网络Agent一

如果您也在准备AIGC前端全栈，LangChain是最成熟的AI应用开发框架。欢迎点赞收藏，一起学习AI。

LangChain 一 hello LLM

LangChain 二模型

LangChain 三 Data Connections

LangChain 四 Prompts

LangChain 五输出解析器

LangChain 六链

LangChain 七 Memory

前言

在了解LangChain各个模块后，我打算用它来实战一下。最好的方式就是在自己熟悉的业务场景中，使用LangChain和LLM，先开发一款效率工具。老喻干货店开门(微博、抖音）营业，需要一款社交网络工具。开干！

社交网络工具

项目需求

老喻干货店一直以来通过微信、抖音、小红书等自媒体宣传推广，流量还可以。网销团队计划在微博结合一些节日、食补效用来提升品牌公众形象，想联系一些大V。

AIGC开发部门着手开发一个社交网络工具，帮助网销团队在微博上找到适合做干货推广的大V, 再由网销同学联系跟进。

技术分析

利用LangChain的搜索Chain, 找到微博中对干货、食补有兴趣的大V,返回UID。
写爬虫爬取大V公开信息，以JSON格式输出。

结合爬虫内容，让LLM写一篇热烈的干货店介绍邀请大V合作。这里会用到LangChain的PromptTemplate。

给大V的合作邀请结构是一样的，内容由LLM生成并替换模板占位符。

基于Flask 将以上功能交付给网销部门使用。

查找大V

我们来编写代码，找到大V的微博UID

python 复制代码

# 环境变量设置
import os
os.environ['OPENAI_API_KEY'] = ''
os.environ['SERPAPI_API_KEY'] = ''
# 正则模块
import re 
# 核心开发一个weibo_agent find_v方法
from agents.weibo_agent import find_V

if __name == "__main__":
    response_UID = find_v(food_type="助眠")
    print(response_UID)
    # 从返回结果中正则所有的UID数字
    UID = re.findall(r'\d+', response_UID)[0]
    print("这位大V的微博ID是", UID)

weibo_agent

我们如何在微博中找到合适的UID呢？一起来编写find_V方法吧。

ini 复制代码

# tools_search_tool后面会编写
from tools_search_tool import get_UID
# 模板
from langchain.prompts import PromptTemplate
from langchain.chat_models import ChatOpenAI
# 准备定制Agent
from langchain.agents import initialize_agent, Tool
from langchain.agents import AgentType

def find_V(food_type: str):
    llm = ChatOpenAI(temperature=0,model_name="gpt-3.5-turbo")
    template = """given the {food} I want you to get a related 微博 UID.
    Your answer should contain only a UID.
    The URL always starts with https://weibo.com/u/
    for example, if https://weibo.com/u/3659536733 is her 微博, then 3659536733 is him UID This is only the example don't give me this, but the actual UID
    """
prompt_template = PromptTemplate(
    input_variables=["food"],
    template=template
)
tools = [
    Tool(
        name="Crawl Google for 微博 page",
        func=get_UID,
        description="useful for when you need get the 微博UID"
    )
]

agent = initialize_agent(
    tools,
    llm,
    agent=AgentType.ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION,
    verbose=True
)

ID = agent.run(prompt_template.format_prompt(food=food_type))
return ID

我们在上面的代码里定义了一个agent, 只需要提供食补的类型，就可以拿到agent返回的UID。怎么才能创建自定义的agent呢？langchain.agents提供了initialize_agent和Tool, 第一个参数tools,里面会使用SERPAPI 搜索Google 里面关于某食补类型的内容；第二个参数是llm,这里用的是gpt-3.5-turbo

getUID 基于SerpAPI

我们来编写getUID方法，Serapi还是很好用的。

python 复制代码

# langchain 集成了 SerpAIWrapper
from langchain.utilities import SerpAIWrapper
def get_UID(food: str):
    """Searches for Weibo Page."""
    search = SerpAPIWrapper()
    res = search.run(f"{food}")
    return res

我们拿到UID是3659536733。

爬虫爬取大V信息

我们想通过爬虫爬取该博主的更多消息，然后交给LLM,写出来更贴合该博主的信。

scss 复制代码

import tools.scraping_tool import get_data

person_info=get_data(UID)
print(person_info)

我们去scraping_tool文件编写get_data方法。

python 复制代码

import json     # json解析
import requests #发送请求
import time #时间

def scrape_weibo(url: str):
    '''爬取相关博主的资料'''
    # 请求头 User-Agent 是浏览器， referer 模拟从weibo来的请求
    headers = { "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/89.0.4389.82 Safari/537.36", "Referer": "https://weibo.com" }
    cookies = { "cookie": '''XSRF-TOKEN=jCAr102IQXscTQRd7oiWJHNd; _s_tentry=weibo.com; Apache=6810542648902.247.1705544482842; SINAGLOBAL=6810542648902.247.1705544482842; ULV=1705544482874:1:1:1:6810542648902.247.1705544482842:; login_sid_t=4db8114a45221d16e8b2e6615dfe87b6; cross_origin_proto=SSL; WBStorage=267ec170|undefined; wb_view_log=1536*8641.5625; appkey=; ALF=1708172494; SUB=_2A25IrWeeDeRhGeFG4loX9ibNzT2IHXVrw-VWrDV8PUJbkNANLVf4kW1NeEJzgg-RTtGReh4uqIEtPdRGyaHrY8kr; SUBP=0033WrSXqPxfM725Ws9jqgMF55529P9D9WFvfQyx9vEP24qqLWHkWI.e5JpX5KzhUgL.FoMR1KncSonpSo22dJLoIp7LxKML1KBLBKnLxKqL1hnLBoMN1h.RSoqReKqp; WB_register_version=2024011820; PC_TOKEN=1e81ac50e2; geetest_token=c721c191b12c41ef9109dbf095409a17; WBPSESS=msnmVvfK_YdwWssvCXfqySIcW3p-MeD70Q_UYKlHyE5MFdGotEm-s9R7CJhhLso-3Byf6VVu-zl7eoyYKpYLyiw_Yb8Gq9FPyrEe8NCIFDAPC3ycBpeLw_o7C5zaC4VUWv1pe-kTvTKYlHVpFfPCwQ=='''
response = requests.get(url, headers=headers,cookies=cookies)
time.sleep(2) # 加上2秒的延时 防止被反爬
return response.text

def get_data(id):
    url = "https://weibo.com/ajax/profile/detail?uid={}".format(id)
    html = scrape_weibo(url)
    response = json.loads(html)
    return response

我们可以通过https://weibo.com/ajax/profile/detail?uid=3659536733页面查找博主的信息，返回的格式为json。

爬虫代码也比较简单，我们使用了headers来模拟了浏览器请求，带上了cookies模拟登录状态，从而获取需要权限的内容。

这样我们就获取了博主的信息，我们再移除一些不重要的内容，等下AIGC需要的是中文，所以非中文可以移除。

python 复制代码

import re

def contains_chinese(s):
    return bool(re.search('[\u4e00-\u9fa5]', s))

def remove_non_chinese_fields(d):
    if isinstance(d, dict):
        to_remove = [key for key, value in d.items() if isinstance(value, (str, int, float, bool)) and (not contains_chinese(str(value)))]
        for key in to_remove:
            del d[key]
        
        for key, value in d.items():
            if isinstance(value, (dict, list)):
                remove_non_chinese_fields(value)
    elif isinstance(d, list):
        to_remove_indices = []
        for i, item in enumerate(d):
            if isinstance(item, (str, int, float, bool)) and (not contains_chinese(str(item))):
                to_remove_indices.append(i)
            else:
                remove_non_chinese_fields(item)
        
        for index in reversed(to_remove_indices):
            d.pop(index)

总结

今天我们完成了查找适合推广食疗干货的大V微博UID, 并且爬取了大V的资料。下篇文章我们将继续生成邀请内容，方便营销同学联系大V，提高其工作效率。

我们使用到了一下LangChain组件:

PromptTemplate
LLM
Chain
Agent
定制Agent Tool

参考资料

黄佳老师的LangChain课