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🔥 NLP实战项目集（3个分级项目）

⚠️ 时效性说明：本章涉及前沿模型/价格/榜单等信息，可能随版本快速变化；请以论文原文、官方发布页和 API 文档为准。

项目1：文本分类与情感分析（入门级，2周）

技术栈

BERT/RoBERTa + Hugging Face Transformers + LoRA + FastAPI

核心代码

Python
from transformers import AutoModelForSequenceClassification, AutoTokenizer, Trainer

model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("bert-base-chinese", num_labels=3)
trainer = Trainer(model=model, args=training_args, train_dataset=train, eval_dataset=val)
trainer.train()

交付物

  • 微调BERT模型(F1>0.85)
  • 数据清洗+增强Pipeline
  • FastAPI分类服务 + Gradio Demo

项目2：RAG知识问答系统（进阶级，3周）

技术栈

LangChain/LlamaIndex + Milvus/Chroma + BGE Embedding + Qwen/GPT-4o

架构

Text Only
文档(PDF/MD) → 分块(RecursiveTextSplitter) → Embedding(BGE-M3)
→ 向量库(Milvus) → 检索(Hybrid: Dense+BM25) → Rerank(BGE-Reranker)
→ LLM生成(带引用) → Streamlit界面

关键实现

Python
# LangChain导入说明：
# - langchain_community: 新版社区集成包（推荐）
# - 旧版路径如 `from langchain.vectorstores` 已废弃，请使用 langchain_community
from langchain_community.vectorstores import Milvus
from langchain.chains import create_retrieval_chain  # 替代已废弃的 RetrievalQA

# 混合检索
retriever = EnsembleRetriever(
    retrievers=[vector_retriever, bm25_retriever], weights=[0.7, 0.3]
)

# Rerank
from sentence_transformers import CrossEncoder
reranker = CrossEncoder("BAAI/bge-reranker-v2-m3")

交付物

  • 文档处理Pipeline(PDF/MD/HTML)
  • 向量检索服务(Recall@5 > 0.9)
  • RAG问答服务(Faithfulness评分)
  • Streamlit交互界面(带引用标注)

项目3：多Agent协作系统（高级，4周）

技术栈

LangGraph/OpenAI Agents SDK + MCP + Tool Calling + Memory

架构

Text Only
用户输入 → Orchestrator Agent(任务分解)
  ├→ Researcher Agent(搜索+RAG)
  ├→ Coder Agent(代码生成+执行)
  ├→ Writer Agent(报告生成)
  └→ Reviewer Agent(质量审查)
→ 结果综合 → 用户输出

关键实现

Python
from langgraph.graph import StateGraph

# 定义Agent状态和转换
workflow = StateGraph(AgentState)
workflow.add_node("researcher", researcher_agent)
workflow.add_node("coder", coder_agent)
workflow.add_node("reviewer", reviewer_agent)
workflow.add_conditional_edges("orchestrator", route_to_agent)

交付物

  • 4个Agent的Prompt设计+Tool定义
  • MCP Server(2-3个自定义工具)
  • LangGraph工作流编排
  • Memory(短期+长期)管理
  • 评估报告(任务完成率/成本/延迟)

最后更新：2026年2月