AI 聊天应用开发实战：从构思到上线的全栈开发指南

最新推荐文章于 2025-08-29 09:45:00 发布

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最新推荐文章于 2025-08-29 09:45:00 发布 · 604 阅读

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#人工智能 #前端 #React

"你说我们能不能开发一个类似 ChatGPT 的应用？"上个月,一位创业朋友找到我,想做一个垂直领域的 AI 助手。作为一个经常和 AI API 打交道的全栈开发者,这个想法立刻勾起了我的兴趣。不过说实话,从零开始构建一个 AI 应用,还是让我有点小紧张。

经过一个月的开发迭代,我们成功上线了第一个版本,用户反馈出奇的好。今天就来分享这个过程中的技术选型、架构设计和实战经验。

技术选型

首先面临的是技术栈的选择。考虑到实时性、性能和开发效率,我们最终选定了这套技术栈：

// 项目技术栈
const techStack = {
  frontend: {
    framework: 'Next.js 14', // App Router + React Server Components
    ui: 'Tailwind CSS + Shadcn UI',
    state: 'Zustand',
    realtime: 'Server-Sent Events'
  },
  backend: {
    runtime: 'Node.js',
    framework: 'Next.js API Routes',
    database: 'PostgreSQL + Prisma',
    cache: 'Redis'
  },
  ai: {
    provider: 'OpenAI API',
    framework: 'Langchain',
    vectorStore: 'PineconeDB'
  }
}

核心功能实现

1. 流式响应的实现

最关键的是实现打字机效果的流式响应：

// app/api/chat/route.ts
import { OpenAIStream } from '@/lib/openai'
import { StreamingTextResponse } from 'ai'

export async function POST(req: Request) {
  const { messages } = await req.json()

  // 调用 OpenAI API 获取流式响应
  const stream = await OpenAIStream({
    model: 'gpt-4',
    messages,
    temperature: 0.7,
    stream: true
  })

  // 返回流式响应
  return new StreamingTextResponse(stream)
}

// components/Chat.tsx
function Chat() {
  const [messages, setMessages] = useState<Message[]>([])
  const [isLoading, setIsLoading] = useState(false)

  const handleSubmit = async (content: string) => {