Qwen3-0.6B实战项目：做一个会写诗的AI机器人-平芜编程栈

Qwen3-0.6B实战项目：做一个会写诗的AI机器人

1. 引言：让AI学会诗意表达

你有没有想过，一个参数量只有0.6B的语言模型，也能写出打动人心的诗句？今天我们要做的，不是简单地调用大模型API，而是亲手打造一个会写诗的AI机器人——它不仅能理解意境、押韵和节奏，还能根据你的提示即兴创作。

这个项目基于阿里开源的新一代通义千问模型Qwen3-0.6B。虽然它的体积小巧（仅6亿参数），但在诗歌生成这类创意任务上表现惊人。更重要的是，它可以在普通笔记本电脑甚至远程Jupyter环境中轻松运行，无需高端GPU支持。

通过本文，你将学会：

如何快速启动并调用Qwen3-0.6B
构建一个专精“写诗”的AI代理
设计有效的提示词（prompt）来引导诗歌风格
实现流式输出，让AI一边思考一边“吟诵”

整个过程不超过20行代码，适合所有对AI创作感兴趣的开发者、文学爱好者或教育工作者。

2. 环境准备与模型调用

2.1 启动镜像并进入Jupyter

首先，在CSDN星图平台或其他支持的AI开发环境中，选择预置的Qwen3-0.6B镜像，启动后自动跳转至Jupyter Notebook界面。

确保服务地址正确（通常为https://gpu-podxxxxxx-8000.web.gpu.csdn.net），端口为8000，这是后续调用的关键。

2.2 使用LangChain调用本地部署的Qwen3

我们使用langchain_openai模块来对接本地部署的模型服务。尽管名字叫“OpenAI”，但它也兼容任何遵循OpenAI API格式的服务。

from langchain_openai import ChatOpenAI import os # 配置模型连接 chat_model = ChatOpenAI( model="Qwen-0.6B", temperature=0.7, # 控制创造性，值越高越自由发挥 base_url="https://gpu-pod694e6fd3bffbd265df09695a-8000.web.gpu.csdn.net/v1", api_key="EMPTY", # 因为是本地服务，不需要真实密钥 extra_body={ "enable_thinking": True, # 开启思维链模式 "return_reasoning": True, # 返回推理过程（可用于调试） }, streaming=True, # 流式输出，模拟“边想边说” )

说明：temperature=0.7是诗歌生成的理想设置——既保留一定规律性，又允许适度跳跃联想。太低会呆板，太高则杂乱。

现在你可以测试一下模型是否正常工作：

response = chat_model.invoke("你是谁？") print(response.content)

你应该能看到类似“我是通义千问Qwen3，由阿里巴巴研发……”的回答。

3. 打造专属写诗AI：从零到一首诗

3.1 定义角色与能力

为了让AI专注于写诗，我们需要在提示词中明确它的“身份”和“任务”。这就像给演员设定剧本和人设。

我们不直接问“写首诗”，而是构建一个完整的上下文环境：

poetry_prompt = """ 你是一位精通古典诗词与中国现代诗的AI诗人，擅长七言绝句、五律、宋词小令以及自由体新诗。 请根据用户提供的主题或场景，创作一首富有意境、语言凝练、情感真挚的中文诗歌。 要求： 1. 使用标准中文，避免生僻字； 2. 注意押韵和平仄（古体诗）； 3. 若为现代诗，注重意象组合与留白； 4. 每次只输出诗歌本身，不要解释； 5. 可适当融入哲思或人生感悟。 示例输入：“秋夜思乡” 示例输出： 月落乌啼霜满天， 孤灯照壁忆当年。 故园东望三千里， 一夜西风一鬓斑。 """

3.2 封装成可复用的写诗函数

接下来我们将这个提示固化为系统消息，并封装成一个简洁的函数：

def write_poem(theme): messages = [ ("system", poetry_prompt), ("human", theme) ] response = chat_model.invoke(messages) return response.content

试试看：

print(write_poem("春日赏花"))

你可能会得到这样的结果：

春风拂面柳轻摇， 桃李争妍映小桥。 蝶舞芳丛寻旧梦， 一枝红杏出墙娇。

是不是已经有几分韵味了？

4. 提升诗歌质量：优化提示工程

4.1 细化风格控制

如果你想让AI模仿特定风格，比如李白的豪放、李清照的婉约，或者北岛的现代主义，只需修改 system prompt 即可。

例如，切换到“李清照式婉约词风”：

style_li_qingzhao = """ 你是一位宋代女词人，文风细腻哀婉，善用白描手法抒发离愁别绪。 请以《如梦令》或《声声慢》格律为基础，创作一首短词，描写孤独、思念或时光流逝之感。 语言要含蓄深情，多用自然意象（如雨、雁、残花、黄昏）。""" def write_lyric(theme, style="default"): prompt = style if style != "default" else poetry_prompt messages = [("system", prompt), ("human", theme)] return chat_model.invoke(messages).content

调用：

print(write_lyric("雨夜独坐", style_li_qingzhao))

输出可能如下：

细雨敲窗声渐悄， 孤影对灯昏晓。 往事几回肠断处， 唯有寒更漏。 欲寄锦书无雁过， 庭院空锁春草。 梦里相逢君不见， 泪湿罗衣早。

4.2 支持多种诗歌类型

我们可以进一步扩展功能，让用户指定诗歌类型：

POETRY_TYPES = { "gushi": "创作一首五言或七言古诗，讲究对仗与意境。", "jueju": "写一首七言绝句，四句二十八字，押平声韵。", "ci": "按《浣溪沙》词牌填词，上下阕各三句。", "xiandai": "写一首现代自由诗，强调意象与情绪张力。" } def write_poem_advanced(theme, genre="jueju"): instruction = POETRY_TYPES.get(genre, POETRY_TYPES["jueju"]) full_prompt = f"{poetry_prompt}\n\n特别要求：{instruction}" messages = [ ("system", full_prompt), ("human", theme) ] return chat_model.invoke(messages).content

使用方式：

print(write_poem_advanced("登高望远", "gushi")) print("\n---\n") print(write_poem_advanced("初恋回忆", "xiandai"))

你会发现，不同体裁下AI的表现截然不同：古诗工整典雅，现代诗则更具象征性和开放解读空间。

5. 实战案例：做一个互动式诗歌机器人

5.1 加入流式输出体验

前面我们设置了streaming=True，但还没真正利用它。我们可以借助 LangChain 的回调机制，实现“逐字输出”，仿佛看到AI在纸上一笔一划写下诗句。

from langchain_core.callbacks import StreamingStdOutCallbackHandler # 重新定义支持实时打印的模型 streaming_model = ChatOpenAI( model="Qwen-0.6B", temperature=0.7, base_url="https://gpu-pod694e6fd3bffbd265df09695a-8000.web.gpu.csdn.net/v1", api_key="EMPTY", callbacks=[StreamingStdOutCallbackHandler()], # 实时输出到终端 streaming=True ) def interactive_poem(theme, genre="jueju"): instruction = POETRY_TYPES.get(genre, POETRY_TYPES["jueju"]) full_prompt = f"{poetry_prompt}\n\n特别要求：{instruction}" messages = [ ("system", full_prompt), ("human", theme) ] return streaming_model.invoke(messages)

当你运行interactive_poem("月下散步")时，你会看到文字像打字机一样一个个出现，带来强烈的沉浸感。

5.2 构建简易交互循环

最后，我们可以加一个简单的命令行交互，让它成为一个真正的“诗歌机器人”：

def poetry_bot(): print("🌸 欢迎使用AI诗歌机器人！输入‘退出’结束对话。\n") while True: user_input = input("请输入诗歌主题（如：秋思、江南春色）：").strip() if user_input in ["退出", "quit", "exit"]: print("感谢使用，愿诗意常伴左右。") break genre = input("选择诗体（gushi/ jueju/ ci/ xiandai，默认jueju）：").strip() or "jueju" print("\n 正在为你创作...\n") try: result = interactive_poem(user_input, genre) print(f"\n\n 完成！以下是为你写的诗：\n{'='*40}") print(result.content) print("="*40 + "\n") except Exception as e: print(f"生成失败：{str(e)}") # 启动机器人 # poetry_bot()

运行效果如下：

🌸 欢迎使用AI诗歌机器人！输入‘退出’结束对话。 请输入诗歌主题（如：秋思、江南春色）：夏夜听蝉 选择诗体（gushi/ jueju/ ci/ xiandai，默认jueju）：xiandai 正在为你创作... 夏夜听蝉...

随后逐字输出：

树影婆娑，热浪未歇， 一声蝉鸣划破长夜。 它唱着灼烧的夏天， 也唱着无人倾听的告别。

6. 总结：小模型也能有大情怀

通过这个实战项目，我们完成了一个完整闭环：
从环境搭建 → 模型调用 → 提示设计 → 功能封装 → 交互实现，最终打造出一个能写诗、懂风格、会表达的AI机器人。

6.1 关键收获回顾

轻量级模型也能胜任创意任务
Qwen3-0.6B 虽然只有6亿参数，但在经过良好提示引导后，完全能够生成符合审美规范的诗歌作品。
提示工程决定AI表现上限
我们没有训练模型，也没有微调权重，仅靠精心设计的 system prompt 就让它“变身”为专业诗人。这就是提示工程的力量。
流式输出提升用户体验
结合streaming=True和回调函数，可以让AI响应更具人性化，仿佛真的在“思考”和“书写”。
可扩展性强，易于集成
这个框架可以轻松迁移到网页应用、微信机器人、智能音箱等场景，成为AI文艺助手的核心模块。