话题引入

AI大模型赋能科研，热度很高，课程很多。 B站：图情充电站，就更新了很多内容，涉及从选题、到论文撰写辅助、再到定量研究等等。

最近看了一篇论文，涉及将AI大模型应用于文本分析。

文章验证了将AI大模型应用于主题挖掘、文本分类、文本预处理、情感分析等过程的可用性和良好效果。

既然效果这么好，咱必须得学起来。恰好我看到一个公众号发布的课程内容，其中的关键内容是关于《基于大模型的文本分析》。我就好奇了，这是怎么实现的？

然后，就在网上找呀找，找到一个南洋理工大学教授的PPT，恰好题目就是使用LLM开展人文社科文本分析。

整个PPT包含了三部分共十个章节内容，涉及Python环境配置，API调用，以及进行的科研实践，包括自动摘要、情感分析、主题识别、文本分类以及结构化信息提取。

不过PPT中演示的模型是ChatGPT、Claude等国外大模型的API，对于很多人文社科的小伙伴，用起来比较麻烦。

国产的DeepSeek、豆包效果也很好。

所以就把内容重新修改了，做了国内模型的切换和修改。

那么DeepSeek的API如何申请？请看如下图。

申请到API key之后，就可以通过代码与DS进行交互。 DS提供了示例代码。

# Please install OpenAI SDK first: `pip3 install openai`

from openai import OpenAI

client = OpenAI(api_key="<DeepSeek API Key>", base_url="https://api.deepseek.com")

response = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-chat",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant"},
        {"role": "user", "content": "Hello"},
    ],
    stream=False
)

print(response.choices[0].message.content)

我们会看到message中有两个身份，一个是system，另一个是user。 这两个身份对于我们实现基于大模型的文本分析非常重要。 给小伙伴一些提示，目前除了大模型微调外，其他直接基于通用大模型的方法实现，都是基于提示工程完成的。

而提示工程实质上就是提示词，你需要设计不同文本分析任务的提示词，扔给user，然后执行代码调用AI大模型的能力。

如果上述文字表述不清楚。我们在B站发布了完整视频。

• https://www.bilibili.com/video/BV1a33rzjEDd/

今天《基于大模型的文本分析》系列第一篇，小伙伴先安装好环境，下载后openai库，后面我们一步步来揭示基于AI大模型的文本分析。

安装openai库后，调用这个库时报错：ImportError: cannot import name ‘OpenAI‘ from ‘openai‘。解决办法为：

pip install urllib3==1.25.11
pip install openai==1.7.0

 

 如何学习AI大模型？

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第一阶段： 从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；

第二阶段： 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；

第三阶段： 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；

第四阶段： 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；

第五阶段： 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；

第六阶段： 以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；

第七阶段： 以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。

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• 能够利用大模型解决相关实际项目需求： 大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。因此，掌握大模型应用开发技能，可以让程序员更好地应对实际项目需求；

• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；

• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。

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