Qwen3-1.7B新闻摘要生成：NLP任务落地实战案例

随着大语言模型在自然语言处理（NLP）领域的广泛应用，高效、轻量级的模型逐渐成为实际业务场景中落地的关键。本文将围绕Qwen3-1.7B模型，结合 LangChain 框架，完整演示如何实现一个面向新闻文本的自动摘要生成系统。文章涵盖环境配置、模型调用、提示工程设计、摘要生成逻辑及优化建议，是一篇典型的实践应用类技术博客。

1. 背景与技术选型

1.1 Qwen3 系列模型简介

Qwen3（千问3）是阿里巴巴集团于2025年4月29日开源的新一代通义千问大语言模型系列，涵盖6款密集模型和2款混合专家（MoE）架构模型，参数量从0.6B至235B。该系列模型在多个基准测试中表现出色，尤其在中文理解、推理能力、代码生成等方面具备显著优势。

其中，Qwen3-1.7B是一款参数规模为17亿的轻量级密集模型，具备以下特点：

高响应速度：适合低延迟场景，如实时摘要、对话系统。
低资源消耗：可在单张消费级GPU上部署，显著降低运维成本。
强泛化能力：继承Qwen系列优秀的中文语义理解能力，适用于新闻、客服、教育等多领域任务。

因此，在需要快速部署且对推理成本敏感的应用中，Qwen3-1.7B 成为理想选择。

1.2 为什么选择 LangChain？

LangChain 是当前主流的大语言模型应用开发框架，其核心价值在于：

提供统一接口调用不同 LLM（本地或远程）
支持链式调用、记忆机制、工具集成
内置 PromptTemplate、OutputParser 等组件，提升开发效率

我们将使用langchain_openai模块来调用 Qwen3-1.7B，尽管它并非 OpenAI 模型，但由于其兼容 OpenAI API 协议，可通过base_url和api_key实现无缝接入。

2. 环境准备与模型调用

2.1 启动镜像并打开 Jupyter

本文基于 CSDN 提供的 GPU 镜像环境运行。操作步骤如下：

在 CSDN AI 开发平台创建 Qwen3 相关镜像实例。
启动容器后，通过浏览器访问 Jupyter Notebook 地址（通常为http://<instance-ip>:8000）。
上传或新建.ipynb文件，准备编写代码。

注意：确保端口号为8000，且网络策略允许外部访问。

2.2 使用 LangChain 调用 Qwen3-1.7B

由于 Qwen3-1.7B 服务暴露了兼容 OpenAI 的 RESTful 接口，我们可借助ChatOpenAI类进行调用。以下是初始化模型的核心代码：

from langchain_openai import ChatOpenAI import os chat_model = ChatOpenAI( model="Qwen3-1.7B", temperature=0.5, base_url="https://gpu-pod69523bb78b8ef44ff14daa57-8000.web.gpu.csdn.net/v1", # 替换为实际Jupyter服务地址 api_key="EMPTY", # 当前服务无需真实API Key extra_body={ "enable_thinking": True, "return_reasoning": True, }, streaming=True, # 启用流式输出，提升用户体验 )

参数说明：

参数	说明
`model`	指定调用模型名称，需与后端注册名一致
`temperature`	控制生成随机性，0.5 适合摘要任务（平衡创造性和稳定性）
`base_url`	指向运行 Qwen3 的推理服务地址
`api_key`	兼容性设置，部分服务设为`"EMPTY"`表示免认证
`extra_body`	扩展字段，启用“思维链”（Thinking Process）和中间推理返回
`streaming`	开启流式响应，前端可逐字显示生成内容

调用测试：

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

预期输出应包含类似“我是通义千问3，由阿里云研发的大语言模型”的回应，表明连接成功。

3. 新闻摘要生成系统实现

3.1 任务定义与数据准备

目标：输入一篇中文新闻文本，输出一段简洁、准确的摘要，长度控制在100~150字之间。

示例原文（节选自某科技新闻）：

近日，阿里巴巴发布全新一代大语言模型Qwen3，包含从0.6B到235B共八款模型。新版本在数学推理、代码生成、多语言支持方面取得显著进步，并全面开源。官方表示，此举旨在推动AI democratization，助力中小企业和开发者低成本接入先进AI能力。

我们将构建一个结构化流程完成摘要生成。

3.2 构建提示模板（Prompt Template）

良好的提示词设计是保证摘要质量的关键。我们采用“角色+指令+格式要求”的三段式结构：

from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate prompt_template = ChatPromptTemplate.from_messages([ ("system", "你是一名专业的新闻编辑，擅长提炼关键信息。请根据用户提供的新闻内容，生成一段100-150字的中文摘要。要求：语义完整、逻辑清晰、不添加主观评论。"), ("human", "{news_content}") ])

该模板的优势：

明确角色定位（专业编辑），增强模型责任感
设定输出长度范围，避免过长或过短
强调“不添加主观评论”，防止幻觉扩展

3.3 完整摘要生成流程

将模型、提示词、解析器组合成可执行链（Chain）：

from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser # 构建处理链 summary_chain = prompt_template | chat_model | StrOutputParser() # 输入新闻内容 news_text = """ 近日，阿里巴巴发布全新一代大语言模型Qwen3，包含从0.6B到235B共八款模型。 新版本在数学推理、代码生成、多语言支持方面取得显著进步，并全面开源。 官方表示，此举旨在推动AI democratization，助力中小企业和开发者低成本接入先进AI能力。 此外，Qwen3还增强了对视觉、语音等多模态任务的支持，未来将逐步开放相关模型。 """ # 生成摘要 result = summary_chain.invoke({"news_content": news_text}) print("【生成摘要】\n", result)

示例输出：

阿里巴巴近日发布了新一代大语言模型Qwen3，涵盖0.6B至235B共八款模型，全面开源。新版本在数学推理、代码生成和多语言支持方面表现优异，并加强了对视觉、语音等多模态任务的支持。此举旨在推动人工智能普惠化，帮助中小企业和开发者低成本使用先进AI技术。

符合预期：信息完整、语言规范、无冗余表达。

4. 实践问题与优化建议

4.1 常见问题及解决方案

问题	原因分析	解决方案
返回内容为空或截断	流式传输中断或超时	增加`timeout`参数，检查网络稳定性
摘要偏离主题	提示词引导不足	加强 system prompt 中的角色约束
输出过长	缺乏硬性长度限制	在 prompt 中加入“不得超过XX字”明确指令
推理耗时高	启用了 thinking 模式	生产环境可关闭`enable_thinking`以提速

4.2 性能优化建议

批处理优化：若需批量处理大量新闻，建议使用summary_chain.batch()方法，减少HTTP往返开销。
缓存机制：对重复新闻内容启用 Redis 或内存缓存，避免重复调用。

异步调用：结合asyncio实现并发请求，提升吞吐量：

import asyncio from langchain_core.runnables import RunnableConfig async def generate_summary_async(text): return await summary_chain.ainvoke( {"news_content": text}, config=RunnableConfig(timeout=30) )