本项目旨在为用户提供多场景的智能交互服务,解决用户在代码开发、文案创作和日常沟通中的效率问题。通过切换不同模式,用户可以获得针对性的 AI 辅助,尤其适合开发者、内容创作者和普通用户,提升工作和沟通效率。在日常办公中,用户可通过 “代码助手” 模式快速生成代码片段或排查问题;在内容创作时,“文案助手” 模式可辅助生成文案、优化表达;在日常沟通中,“日常聊天” 模式则提供轻松的互动体验,满足多样化的智能交互需求。
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本项目旨在为用户提供多场景的智能交互服务,解决用户在代码开发、文案创作和日常沟通中的效率问题。通过切换不同模式,用户可以获得针对性的 AI 辅助,尤其适合开发者、内容创作者和普通用户,提升工作和沟通效率。在日常办公中,用户可通过 “代码助手” 模式快速生成代码片段或排查问题;在内容创作时,“文案助手” 模式可辅助生成文案、优化表达;在日常沟通中,“日常聊天” 模式则提供轻松的互动体验,满足多样化的智能交互需求。
网页交互界面:提供用户输入框和聊天历史记录区,区分机器人头像和用户头像,界面清晰美观,支持滚动查看历史对话。
多模式切换:支持 “代码助手”“文案助手”“日常聊天” 三种模式,满足不同场景下的需求,模式切换后机器人响应风格自动适配。
上下文对话:调用大模型 API 实现上下文理解,支持连贯对话,可基于历史对话内容进行深度交互,提升交互体验。
历史管理:支持一键清空对话历史,方便用户开启新的对话,避免历史信息干扰后续交互。
我负责前后端全栈开发。使用 Flask 构建后端服务,通过调用大模型 API 实现智能响应,同时编写模拟响应逻辑确保本地可运行;前端使用 JavaScript 实现交互和界面渲染,优化响应速度和用户体验。代码中包含详细的 API 调用注释和示例,便于后续扩展和维护。在实现过程中,重点解决了上下文对话的连贯性问题,通过存储对话历史实现多轮交互,同时优化了界面加载速度,确保用户操作流畅,最终实现了一个响应快速、功能丰富的 AI 聊天机器人。




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