在軟體開發的快速演進中，效率與創新是永恆的追求。然而，傳統的開發流程往往伴隨著耗時的重複性任務、潛在的錯誤以及緩慢的上市時間。如今，AI編碼技術的崛起正以前所未有的方式重塑開發工作流程。這不僅僅是關於讓程式碼編寫得更快，更是關於一種全新的開發範式。從自動化代碼生成、智能調試，到優化整個開發生命週期，AI輔助開發工作流程正在成為提升開發效率、釋放團隊潛能的關鍵。本文將深入探討AI在編碼技術中的應用，分析其為開發團隊帶來的實際效益，並展望這項變革性技術的未來趨勢。

AI編碼技術如何重塑開發流程

AI編碼技術已不再是科幻小說中的概念，而是正在實際應用於軟體開發的各個環節。從早期概念驗證到最終部署，AI正扮演著越來越重要的角色，幫助開發團隊克服傳統的瓶頸。隨著AI模型的進步，其能力已從簡單的程式碼補全，擴展到能夠理解複雜的程式碼邏輯、識別潛在的錯誤，甚至生成整個應用程式的雛形。根據最新的行業數據，高達84%的開發者正在使用AI工具，其中51%的專業開發者更是每日依賴AI。這顯示出AI在開發工作流程中的滲透率正以前所未有的速度增長。

AI的引入，極大地改變了開發者的工作模式。以往需要數小時甚至數天完成的任務，現在可能在幾分鐘內就能透過AI輔助完成。這不僅僅是速度的提升，更是開發者能夠將更多精力投入到更高層次的思考、創新設計和複雜問題解決中的關鍵。許多研究指出，AI輔助工具可以將開發者的生產力提升高達30-60%，並在處理複雜知識工作時提供21%的效率提升。這些數據表明，AI編碼技術正成為推動軟體開發效率和創新能力躍升的強大引擎。

AI輔助開發工作流程的核心優勢

AI輔助開發工作流程的核心價值在於其能夠顯著提升開發效率、代碼質量，並加速產品上市時間。這種變革性的影響遍及開發生命週期的各個階段：

• 自動化程式碼生成與補全：AI工具如GitHub Copilot和Tabnine，能夠根據開發者的上下文和意圖，即時提供程式碼建議，甚至生成完整的程式碼塊。這大大減少了開發者編寫樣板程式碼的時間，使他們能專注於核心邏輯。
• 智能偵錯與除錯：AI能夠分析程式碼，識別潛在的錯誤、語法問題和邏輯缺陷，並提供修復建議。這不僅縮短了除錯時間，還能預防錯誤進入生產環境，從而提高產品的穩定性。
• 優化程式碼重構與審查：AI工具可以協助進行程式碼重構，改善程式碼結構、可讀性和效能，同時也能自動執行程式碼審查，檢查潛在的安全漏洞和遵循最佳實踐。這使得程式碼更加乾淨、維護性更高。
• 加速測試自動化：AI在測試自動化領域也展現出巨大潛力，能夠自動生成測試案例、執行測試並分析結果，甚至實現測試腳本的自我修復。這極大地提高了測試效率和覆蓋率。
• 提升開發預測與估計準確性：透過分析歷史專案數據，AI可以更精確地預測專案時間表、資源需求和潛在風險，協助開發團隊做出更明智的決策。

這些優勢共同作用，不僅能顯著降低開發成本，還能使企業更快地將創新產品推向市場，從而在競爭激烈的市場中取得優勢。

實戰應用：將AI融入開發工作流程

將AI編碼技術融入現有的開發工作流程，可以是一個循序漸進的過程。以下是一些實際應用策略與建議：

• 選擇合適的AI工具：市場上有眾多AI開發工具，如GitHub Copilot、ChatGPT、Tabnine、CodeGPT等。選擇時，應考量團隊的技術棧、專案需求、預算以及工具的整合性。許多工具提供免費試用或入門級方案，可供初步評估。
• 逐步導入，從小規模開始：建議團隊從單一專案或特定任務開始試用AI工具，例如使用AI輔助編寫單元測試或生成API文件。這有助於團隊成員熟悉AI的運作方式，並評估其效益，同時降低導入風險。
• 培養AI協作技能：AI工具是協作者，而非替代品。開發者需要學習如何撰寫有效的提示（Prompts），以引導AI生成所需的程式碼或解決方案。這被稱為「提示工程」（Prompt Engineering），是未來開發者關鍵的技能之一。
• 建立AI輔助的開發標準：隨著AI生成程式碼的增加，建立明確的程式碼審查和測試流程至關重要。團隊應設定標準，確保AI生成的程式碼符合品質、安全和效能要求。AI也能輔助程式碼審查，但最終決策仍需由人類開發者確認。
• 持續學習與適應：AI技術發展迅速，新的工具和模型不斷湧現。鼓勵團隊成員持續關注行業動態，學習新的AI應用，並根據專案需求調整AI的使用策略。

例如，一位開發者可以利用AI工具快速生成專案的基礎架構程式碼，然後再由自己進行細節的修改和完善。或者，AI可以協助分析大量日誌數據，預警潛在的系統問題，讓DevOps團隊能夠及時介入。透過這些實踐，AI能夠真正成為開發團隊的增效器。

AI編碼技術的未來展望與挑戰

AI編碼技術的發展勢頭強勁，預計未來將更加深入地融入軟體開發的各個層面。我們可以預見，AI將不僅僅是輔助工具，更有可能演變成能夠自主完成複雜開發任務的智能體（AI Agents）。這將進一步模糊人類與機器在程式設計中的界限，促使開發者的角色轉向更高層次的架構設計、品質控管與AI協作。預計到2025年，90%的開發者將廣泛採用AI，並有超過80%的開發者回報生產力顯著提升。

然而，AI編碼技術的發展也面臨著一些挑戰。其中最顯著的包括：

• 信任與準確性問題：儘管AI工具使用率很高，但許多開發者對其輸出的準確性仍持懷疑態度。根據Stack Overflow 2025年開發者調查，高達46%的開發者不信任AI輸出的準確性。AI生成的程式碼可能存在隱藏的漏洞或不符合預期，這使得人類的審查和驗證依然不可或缺。
• 資料品質與偏見：AI模型依賴於訓練資料，若資料存在偏差或品質不佳，可能導致AI生成帶有偏見或錯誤的程式碼。
• 安全與隱私風險：AI工具的廣泛使用也帶來了潛在的安全漏洞和數據隱私問題，特別是當敏感程式碼被用於訓練模型時。
• 技能差距與適應性：開發者需要學習新的技能來有效利用AI工具，這對現有團隊提出了適應性挑戰。
• 成本與複雜性：高品質AI工具的開發與部署可能涉及高昂的成本和技術複雜性，尤其是在大型企業級應用中。

儘管存在這些挑戰，AI在軟體開發領域的潛力依然巨大。未來的開發將是人類與AI協同作業的時代，透過不斷的迭代和優化，AI編碼技術必將持續推動軟體開發進入一個更智能、更高效的新紀元。

結論：擁抱AI，驅動開發未來

AI編碼技術與AI輔助開發工作流程的興起，標誌著軟體開發領域的一場深刻變革。AI工具不僅能夠自動化重複性任務、提升程式碼品質，更能加速產品上市，為開發團隊帶來前所未有的效率提升。從程式碼生成、偵錯，到測試自動化，AI正全方位地優化開發生命週期，使開發者能夠將更多精力投入到創新和解決複雜問題上。

擁抱AI並非意味著取代人類開發者，而是賦予他們更強大的能力，讓他們能夠扮演更具策略性和創造性的角色。正如「我不會被AI取代，我會被使用AI的人取代」這句話所言，掌握AI輔助開發工作流程的開發者將在未來的技術浪潮中佔據更有利的地位。然而，成功整合AI也需要謹慎面對其帶來的挑戰，包括信任問題、安全考量以及對新技能的需求。透過策略性的導入、持續的學習和對品質的嚴格把控，開發團隊可以最大化AI的效益，並在快速變化的技術環境中保持競爭力。

想要深入了解如何運用尖端技術加速您的開發項目，掌握AI賦能的開發新模式？立即探索我們的專門課程，讓您走在技術革新的前沿！

探索AI驅動的開發與創業加速課程

在快速演進的技術浪潮中，軟體開發者正經歷一場前所未有的變革。AI編碼技術與AI輔助開發工作流程（AI-assisted development workflow）的興起，不僅是工具的革新，更是開發模式的根本性轉變。這些先進技術正以前所未有的速度，重塑程式碼的編寫、除錯、測試與交付，為開發者帶來前所未有的效率提升與創新潛力。本篇文章將深入剖析AI編碼技術的最新趨勢，探討AI如何優化開發流程，並提供實用的策略，協助開發者與團隊掌握這股不可逆轉的趨勢，從而釋放潛能，迎接軟體開發的下一個黃金時代。

AI編碼技術的崛起：效率與創新的催化劑

AI編碼技術，尤其是大型語言模型（LLM）的進步，正在以前所未有的方式影響著軟體開發。根據Statista的數據，全球AI編碼工具市場預計將從2024年的49.1億美元增長到2032年的301億美元，年複合成長率高達27.1%。這種爆炸性的增長反映了AI在提升開發效率和加速創新方面的巨大潛力。開發者們正積極擁抱這些工具：Stack Overflow的2024年開發者調查顯示，76%的開發者正在使用或計劃使用AI工具，其中62%已實際應用，而專業開發者更是每日依賴AI輔助。這股趨勢顯示AI已從實驗性工具轉變為開發流程中不可或缺的一部分。

AI編碼助手，如GitHub Copilot，正透過上下文感知的程式碼建議，顯著減少開發者所需編寫的程式碼量，甚至能自動生成複雜的程式碼片段。研究表明，使用AI輔助工具的開發者，在完成特定任務時可節省高達55.8%的時間。這不僅是效率的提升，更是讓開發者能將更多精力投入到解決複雜問題、系統架構設計以及產品創新等高價值活動中。AI也開始在程式碼品質保證方面發揮關鍵作用，透過自動化程式碼審查、漏洞檢測，甚至生成單元測試，有效降低錯誤率並提升軟體可靠性。

AI輔助開發工作流程：革新開發的每個階段

AI輔助開發工作流程（AI-assisted development workflow）的影響力，已深入軟體開發生命週期的每一個環節。從概念驗證到最終部署，AI正提供多面向的支援，重塑開發團隊的工作模式。

加速程式碼生成與優化

AI編碼工具最直觀的應用便是加速程式碼的生成。GitHub Copilot、Tabnine等工具能根據開發者的意圖，提供即時的程式碼建議、自動完成函式，甚至生成整個程式碼區塊。這不僅減少了重複性勞動，也讓開發者能更快地將想法轉化為可執行的程式碼。此外，AI還能協助進行程式碼重構與優化，識別潛在的效能瓶頸，並提出改進建議，確保程式碼的品質與效率。例如，AI工具能透過分析現有程式碼，提出更簡潔、更具可讀性的寫法，或自動化部分重構任務。

提升除錯與測試效率

除錯一直是開發過程中耗時且具挑戰性的環節。AI工具能夠即時識別程式碼中的錯誤和潛在的漏洞，並提供修復建議，顯著縮短除錯時間。同時，AI也能自動生成測試案例，甚至能根據程式碼變更自動執行測試，確保程式碼的穩定性與可靠性。一些研究指出，AI能協助自動化多達30%的測試時間。這使得開發團隊能更快地進行迭代，並更有信心地發布高品質的軟體。

簡化文件撰寫與知識共享

程式碼文件撰寫常被視為開發中的「苦差事」，但AI工具的出現改變了這一局面。AI能根據程式碼自動生成文件、註解，甚至撰寫README檔案，大幅減輕開發者的負擔，並確保文件與程式碼的同步更新。這對於團隊協作和新成員的上手至關重要，能更快地傳遞專案知識，降低溝通成本。

智能專案管理與協作

AI不僅在程式碼層面提供協助，也開始滲透到專案管理的層面。AI驅動的工具能協助分析專案進度、預測潛在風險，並優化資源分配。在協作方面，AI能充當「虛擬協作者」，輔助團隊成員理解彼此的程式碼，或在開發環境中提供即時的協作建議。此外，AI也能為初級開發者提供指導，縮短學習曲線，加速團隊整體能力的提升。

實際應用與最佳實踐

為了最大化AI編碼技術與AI輔助開發工作流程的效益，採取策略性的方法至關重要。以下是一些實用的最佳實踐：

• 提供清晰的上下文與指令：AI工具的表現很大程度上取決於輸入的品質。提供詳細的專案背景、明確的任務指示，以及準確的提示（Prompts），能幫助AI生成更符合需求的程式碼。
• 將AI視為協作夥伴，而非自動駕駛儀：AI應被視為開發過程中的輔助工具，而非完全取代人類的決策。對AI生成的程式碼進行嚴格的審查、測試和驗證，確保其品質、安全性和符合專案架構。
• 迭代式開發與小步快跑：避免一次生成大量程式碼。建議採取小步快跑的方式，每次生成一小部分程式碼，並立即進行測試與審查，這樣能更容易發現並修正錯誤。
• 整合至現有工作流程：選擇能夠無縫整合進現有IDE（如VS Code）或開發工具的AI助手，減少工具切換的開銷，提升工作效率。
• 持續學習與適應：AI技術發展迅速，新的工具與功能不斷湧現。開發者應保持學習的態度，持續關注AI領域的最新動態，並嘗試將新的AI能力融入工作流程。
• 關注數據安全與隱私：在使用AI工具時，特別是處理敏感企業數據時，務必了解工具的數據隱私政策，並確保符合相關的安全規範。

未來展望：AI與開發者共創的無限可能

AI在軟體開發領域的演進並未止步。預計未來將出現更為先進的AI代理（AI Agents），它們不僅能執行指令，更能主動規劃、執行，甚至獨立完成更複雜的開發任務。「Vibe Coding」（意指透過自然語言與AI進行更直觀的互動，引導AI生成程式碼）的概念也將更加普及。開發者的角色將從單純的程式碼編寫者，轉變為「AI協調者」或「品質監督者」，負責定義目標、審核AI產出、確保架構一致性與安全性。

儘管AI帶來了前所未有的機遇，但也伴隨著挑戰，例如數據品質、倫理偏見、以及對AI過度依賴的風險。然而，這些挑戰也正是驅動AI技術持續進步的動力。透過持續的學習、適應與策略性的應用，AI編碼技術與AI輔助開發工作流程將為開發者開啟無限的可能，提升效率，激發創新，並最終推動整個軟體產業的持續發展。為掌握這股趨勢，不斷學習與實踐是關鍵。

準備好迎接AI驅動的開發革命了嗎？立即探索如何將AI融入您的開發流程，提升效率與開創性思維。進一步了解如何駕馭AI的力量，提升您的編碼技能與創業思維，請點擊下方連結，探索我們為您精心準備的解決方案：

立即探索AI編碼與創業的無限可能！

在瞬息萬變的市場中，創業者最大的挑戰之一是如何確保其產品能夠精準擊中目標客戶的需求，並在競爭中脫穎而出。僅有創新想法已不足夠，更需要系統性的驗證策略。本文將深入探討「產品市場契合度驗證」、「MVP開發流程」及「PoC概念驗證」，為創業者提供一套實戰指南，助您降低風險、優化資源，邁向成功。究竟，如何才能在投入大量資源前，準確驗證你的產品概念？

為何產品市場契合度驗證至關重要？

產品市場契合度（Product-Market Fit, PMF）是創業成功的基石。它意味著你的產品找到了忠實的用戶群，他們不僅認同產品價值，更願意付費並持續使用。CB Insights的研究指出，高達42%的初創公司失敗原因在於市場對其產品沒有需求。因此，在全面開發前，驗證PMF是降低風險的第一步。

理解不同階段的驗證：PoC、原型與MVP

產品開發早期，有幾個關鍵的驗證方法：

1. PoC (Proof of Concept) 概念驗證：核心在於驗證「技術上的可行性」。它針對產品的關鍵技術或核心功能進行實驗，旨在證明技術能實現預期效果，降低技術風險。PoC不關注外觀或用戶體驗，目標是快速回答「這件事在技術上做得出來嗎？」。
2. 原型(Prototype)：介於PoC與MVP之間，更側重產品設計與功能。原型提供具體的產品模型，有助於優化設計、用戶流程，並收集早期對外觀和基本功能的直觀反饋。
3. MVP (Minimum Viable Product) 最小可行產品：開發具備最核心功能、能解決用戶主要痛點的產品版本，並快速推向市場收集真實用戶反饋。MVP重點在於「驗證市場需求」和「用戶接受度」，而非追求完美。例如，Airbnb最初的MVP版本僅包含基本預訂功能，以測試市場反應。

MVP 開發流程：從想法到市場驗證

一個有效的MVP開發流程，能幫助創業者在最低成本下驗證市場假設，並快速迭代。以下為關鍵步驟：

1. 明確核心問題與假設：在開發MVP前，必須釐清產品要解決的核心問題，以及為解決此問題所做的關鍵商業假設，例如「目標用戶是否願意為解決特定痛點付費」。
2. 市場研究與用戶定義：深入了解目標市場，識別潛在用戶群體及其痛點。透過問卷、訪談等方式，了解用戶真實需求。例如，Segment最初的產品因未能找到PMF，後調整目標受眾，聚焦SaaS開發者而成功。
3. 定義MVP核心功能：精準篩選出能驗證核心價值主張、解決用戶最基本痛點的功能。需透過價值/努力矩陣等工具進行優先排序。
4. 快速開發MVP：以最少資源、最短時間完成MVP。可考慮使用無程式碼工具，或專注於最關鍵的功能。
5. 推出與收集反饋：將MVP推向真實用戶，透過數據（留存率、活躍度）及定性訪談收集反饋。
6. 分析數據與迭代優化：評估MVP表現，決定下一步策略：是繼續迭代、調整方向（pivot），還是放棄。

PoC 概念驗證：降低技術風險的關鍵

PoC 主要用於驗證一項技術或想法在「技術上是否可行」。它不是一個產品，而是一個實驗。成功的PoC有明確的目標，例如：

• 定義目標：明確要驗證的技術、功能或商業模式。
• 快速測試：以最小範圍、最短時間完成，聚焦於驗證關鍵假設。
• 數據驅動：設定具體的驗證標準，用客觀數據評估結果。
• 控制成本與時間：確保PoC在預算和時程內完成，避免資源浪費。

PoC的挑戰在於範圍過大、過於理想化或溝通不足。成功的PoC關鍵在於目標清晰、資源充足、利益相關方參與及數據驅動。

案例分析：從驗證到產品落地

許多成功企業，如Airbnb和Dropbox，都始於簡單的MVP。Dropbox透過一個演示影片驗證市場需求，獲得巨大迴響。Airbnb則從提供氣墊床的網頁開始，驗證共享住宿概念。這些早期驗證不僅節省了大量開發成本，更為產品後續發展奠定了堅實基礎。 Segment的成功轉型，也證明了調整目標受眾的重要性。

邁向產品市場契合度的未來

創新的產品開發是一段持續學習與迭代的旅程。透過嚴謹的PoC和MVP流程，創業者能夠在投入大規模資源前，有效驗證技術可行性與市場需求，降低失敗風險。隨著AI技術的發展，自動化測試、數據分析等都將進一步加速這一過程。

下一步行動：加速您的創業步伐

為您的創新想法找到正確的市場方向，是創業成功的關鍵。透過系統性的產品市場契合度驗證、MVP開發流程與PoC概念驗證，您可以更精準地投入資源，加速產品落地，並在競爭激烈的市場中取得領先地位。立即探索如何將您的創業藍圖轉化為成功的現實！

準備好將您的創新想法付諸實踐了嗎？我們提供一系列專業指導與實戰課程，助您掌握從概念到市場的關鍵步驟。立即報名，開啟您的創業成功之路：

深入了解我們的創業課程與資源！

在快速變遷的數位時代，開發人員不斷尋找能加速創新、提升應用智慧化的方法。Langchain與OpenAI的集成，正成為建構下一代AI驅動應用的關鍵技術。然而，將這些強大的模型部署到雲端，並確保其高效、穩定運行，卻是許多開發團隊面臨的挑戰。本文將深入探討Langchain OpenAI集成的核心概念、最新的雲端部署策略，以及實用的教學步驟，旨在為尋求實踐AI應用於企業解決方案的開發人員提供一份權威指南。

隨著生成式AI技術的爆炸式發展，企業對能夠理解、生成並與人類互動的應用程式需求日益增長。Langchain作為一個開源框架，極大地簡化了與大型語言模型（LLMs）如OpenAI的GPT系列模型互動的過程。它提供了模組化的組件，讓開發者能夠輕鬆地串聯不同的LLM功能、數據源和工具，構建複雜的AI工作流程。這種組合能力，使得客製化問答系統、內容生成工具、智能助手等應用成為可能。根據最新的行業分析，預計到2028年，全球AI市場規模將達到驚人的數千億美元，其中，能夠快速將AI能力整合並部署到實際業務中的開發者，將掌握關鍵的競爭優勢。因此，理解如何有效地進行Langchain OpenAI集成，並將其順利部署到雲端環境，已不再是可選項，而是必修課。

Langchain與OpenAI集成：開啟智慧應用新紀元

Langchain框架的核心價值在於其強大的抽象能力和靈活性。它將LLMs、提示管理、記憶體、代理（Agents）以及鏈（Chains）等概念標準化，讓開發者能夠以聲明式的方式構建複雜的AI應用。通過Langchain，開發者可以輕鬆地將OpenAI強大的GPT模型整合到他們的應用程式中，實現更自然、更具洞察力的用戶體驗。

Langchain的主要組成部分：

• 模型（Models）： 封裝了與不同LLMs（包括OpenAI的GPT系列）互動的介面。
• 提示（Prompts）： 負責管理和優化輸入到模型的文本，確保生成期望的輸出。
• 鏈（Chains）： 允許將多個組件（如LLMs、提示、其他鏈）串聯起來，形成更複雜的執行流程。
• 記憶體（Memory）： 使鏈或代理能夠記住先前互動的資訊，以實現連貫的對話或任務。
• 代理（Agents）： 能夠根據用戶的輸入，動態地決定採取哪個工具或鏈來完成任務，展現出更高級的推理能力。

OpenAI提供的API，尤其是GPT-3.5和GPT-4，為Langchain提供了強大的語言理解和生成能力。兩者的結合，使開發者能夠以前所未有的速度和效率，構建能夠處理複雜任務的AI應用。這種集成的便捷性，顯著降低了開發AI應用的門檻，推動了AI技術的普及化。

雲端部署策略：確保AI應用穩定與擴展

將Langchain與OpenAI集成的AI應用部署到雲端，是實現規模化應用和服務的關鍵步驟。選擇合適的雲端平台和部署策略，對於應用的性能、成本效益和可維護性至關重要。目前主流的雲端服務提供商，如Amazon Web Services (AWS)、Microsoft Azure和Google Cloud Platform (GCP)，都提供了強大的基礎設施和服務，以支持AI應用的部署。

關鍵考量因素：

• 計算資源： LLM的推理過程可能需要大量的GPU或CPU資源。選擇能夠提供高性能計算實例的雲端服務是首要考量。
• 容器化部署： 使用Docker等容器技術，可以將應用程式及其依賴項打包，確保在不同環境中的一致性，並簡化部署流程。Kubernetes等容器編排工具，則能進一步實現自動擴展和高可用性。
• API管理與安全： OpenAI API密鑰需要妥善管理，避免硬編碼，並考慮使用雲端服務提供的秘密管理工具。同時，需要規劃API的速率限制和流量控制，以應對高併發請求。
• 數據存儲與處理： AI應用通常需要與數據庫、向量存儲等進行交互。雲端平台提供的多樣化數據存儲服務，如Amazon S3、Azure Blob Storage、Google Cloud Storage，以及專門的向量數據庫，都能滿足不同的需求。
• 監控與日誌記錄： 部署後，實時監控應用性能、資源利用率和潛在錯誤至關重要。利用雲端服務提供的監控和日誌工具，可以及時發現並解決問題。

近年來，Serverless架構也成為一種越來越受歡迎的雲端部署方式，它能夠根據實際請求自動擴展和縮減資源，有效降低閒置成本，尤其適合處理間歇性或突發性的AI推理需求。

Langchain OpenAI集成與雲端部署教學實踐

本節將提供一個基礎的Langchain OpenAI集成與雲端部署的實踐框架。假設我們希望構建一個簡單的基於GPT-4的聊天機器人，並將其部署在AWS上。

步驟一：環境設置與Langchain安裝

首先，確保您已安裝Python和pip。然後，安裝Langchain及OpenAI相關庫：

pip install langchain openai python-dotenv

創建一個`.env`文件，並在其中存儲您的OpenAI API密鑰：

OPENAI_API_KEY='YOUR_OPENAI_API_KEY'

步驟二：編寫Langchain應用代碼

創建一個Python文件（例如 `chatbot.py`），編寫以下基本代碼：

from langchain_openai import ChatOpenAI from langchain.schema import HumanMessage, SystemMessage import os from dotenv import load_dotenv load_dotenv() chat = ChatOpenAI(model_name=