学习大模型RAG与Agent智能体基础知识day1

开头

各位好啊！
如你所见博主是个新手，新到这是我第一次发博客。
现在是2026.5.20的凌晨（哦情人节到了…），前几周刚刚学完langchain的基础知识，跟着教程做了个前后端（前端因为没学所以代码直接搬教程的）的AI私厨管家，借助阿里云成功在本地网络上跑起来了。

把前后端代码打包放到GitHub后，我开始下一段旅程：RAG知识的学习
学了一两天，我突然想到，或许把遇到的问题和有趣的事情写在博客里可以帮到别人，我自己也能当个错题本（有的错误不是第一次犯了）

所以，就是这样啦，我不擅长写文章，能看到这里真的很谢谢你！

对了，如果你真的想看看那个AI私厨的代码，到这个网址：
https://github.com/QHzzy035/AI_PrivateKitchen

接下来是日志部分！

代码一览

# 导入依赖fromopenaiimportOpenAIfromdotenvimportload_dotenvimportos#导入环境变量load_dotenv()# 获取openai对象openai_object=OpenAI(base_url=os.getenv("DASHSCOPE_BASE_URL"),api_key=os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"),)# 定义模型response=openai_object.chat.completions.create(model="qwen3.5-plus",messages=[{"role":"system","content":"你是一个python编程专家，而且话很多。"},{"role":"assistant","content":"好的，我是python编程专家，很高兴见到你，你要问什么？"},{"role":"user","content":"使用python编程技术输出1-10。"}],stream=True)# 流式输出forchunkinresponse:ifchunk.choicesandchunk.choices[0].delta.content:print(chunk.choices[0].delta.content,end="",flush=True)

日志1：导入dotenv

不要忘记导入dotenv中的load_dotenv并运行load_dotenv，除非你的环境变量都在高级系统设置中配置好了：（这是第二次犯错了）

fromdotenvimportload_dotenvimportos

如果没有导入这个，调用openai模型时会显示超时（没找到base_url，自动换成了openai官网的url，普通网络打不开）

日志2：流式输出

流式输出存在一些奇怪的地方，我一开始在输出部分写了这些代码：

forchunkinresponse:print(chunk.choices[0].delta.content,end="",flush=True)

结果输出就一直蹦出NoneNoneNone（后来发现其实运行一段时间后就正常吐字了），然后我改成了：

forchunkinresponse:ifchunk.choices[0].delta.content:print(chunk.choices[0].delta.content,end="",flush=True)

有了检测后None不再蹦出来了，结果运行到最后报错：IndexError: list index out of range

根据网上给的资料：

因为 if chunk.choices[0].delta.content: 会先执行 chunk.choices[0]，如果 choices 是空列表，就会 IndexError。
所以我又加上了判断chunk.choices非空的代码：

forchunkinresponse:ifchunk.choicesandchunk.choices[0].delta.content:print(chunk.choices[0].delta.content,end="",flush=True)

好啦，这下解决了！

日志3：messages警告

等下，messages那块，一直警告：

应为类型 ‘Iterable[ChatCompletionDeveloperMessageParam | ChatCompletionSystemMessageParam | ChatCompletionUserMessageParam | ChatCompletionAssistantMessageParam | ChatCompletionToolMessageParam | ChatCompletionFunctionMessageParam]’，但实际为 ‘list[dict[str, str]]’

问了AI告诉我是：

OpenAI SDK 的 messages 参数在类型系统中被定义为多种特定消息类型的联合（如 ChatCompletionSystemMessageParam、ChatCompletionUserMessageParam 等），每个类型有严格的字段要求（例如 role 必须是特定字面量，content 必须存在）。而你直接使用了通用的 list[dict[str, str]]，类型检查器无法确认这些字典是否真的符合 API 所需的精确结构。

简单说就是：openai的消息有专门给用户消息，系统消息，AI回复消息，这三类设计的函数，按照SDK设计应该这样改：

fromopenai.types.chatimportChatCompletionSystemMessageParam,ChatCompletionUserMessageParam,ChatCompletionAssistantMessageParam messages=[ChatCompletionSystemMessageParam(role="system",content="..."),ChatCompletionAssistantMessageParam(role="assistant",content="..."),# 注意拼写ChatCompletionUserMessageParam(role="user",content="...")]

嗯，有点类似之前学lanngchain写的HumanMessage？但是不太一样，HumanMessages用在键值对中与"messages"相对的值位置：

response=agent.stream({"messages":[HumanMessage(content="宝宝，出去玩怎么样？不要老是坐在家里嘛。")]},stream_mode="messages")

（嗯，请无视文本）

后面我可能会换成SDK的方法，毕竟这个警告太烦了！

结语

好了，今天遇到的问题就这些，如果我写的没错的话，希望可以帮到你。

最后，可以给个赞吗？（装可爱）