目录案例简介案例目标技术栈与核心依赖编程语言核心框架与库依赖清单 (requirements.txt)项目配置1. Ollama模型配置2. 模型参数配置3. 数据文件配置项目结构核心代码实现1. 数据加载模块2. 提示模板设计3. LangChain处理链4. 随机抽牌逻辑5. Streamlit用户界面运行与测试环境准备启动应用使用流程预期输出示例实现思路与扩展建议核心设计思想1. 知识驱动AI2. LangChain链式处理3. 本地模型优先扩展建议1. 功能扩展2. 技术优化3. 用户体验4. 数据增强注意事项完整源码app.pyhelpers/help_func.pyrequirements.txtdata/tarots.csv (前10行示例)案例简介本项目是一个创新的AI驱动塔罗牌解读应用，将人工智能的强大能力与塔罗牌的神秘智慧相结合。通过自然语言交互，用户可以获得基于传统塔罗牌含义的个性化洞察和建议。核心亮点：使用本地AI模型(phi4)，保护隐私，无需联网支持自然语言输入，交互友好基于78张塔罗牌的完整知识库结合心理学知识提供深度解读案例目标本案例旨在展示如何构建一个完整的AI驱动应用，具体目标包括：自然语言理解：理解用户的问题和背景，提供相关的塔罗牌解读知识库集成：将结构化的塔罗牌知识(78张牌的含义)与AI模型结合随机抽牌机制：实现真实的塔罗牌抽取体验，包括正位和逆位可视化展示：直观展示抽取的塔罗牌图片和解读结果本地AI推理：使用Ollama运行本地模