0基础跟练!代码小白也能搭建自己的专属 AI 聊天助手

相信大家在此之前都有过这样的经历:在下载或者浏览相关 AI 网页时,会发现在我们的应用下载 APP 里面,有非常多如下图所示的套壳软件

类似功能的 AI 产品是如何制作出来的?零基础代码小白也能运用豆包MarsCode,搭建自己的专属 AI 聊天搭子,开辟副业新道路!

 现在就跟着我们一起看看课程回顾吧👇

课前准备

安装豆包MarsCode

在启动编码工作前,我们需要先下载安装豆包MarsCode 编程助手。

以在 Visual Studio Code 中为例,需要先打开 VSCode 扩展窗口,在搜索框搜索MarsCode,找到豆包MarsCode 后单击 「install」,完成安装,登录后即可使用豆包MarsCode 编程助手。

获取代码

复制如下链接:

https://gitcode.com/langgptai/aichat.git

并输入以下指令即可下载代码。

 git clone https://gitcode.com/langgptai/aichat.git

接下来就让我们一起开启 AI 大模型探索之旅~ 

课程跟练 

配置大模型

首先我们需要申请 API 密钥,这一步可以通俗理解为给 AI 发身份证,并获得 AI 使用前提。

  • 打开火山引擎官网(免费赠送每个模型50万tokens推理额度!)

  • 访问:https://sourl.cn/azHNDf

  • 创建并保存API Key(它长这样:2dxxf933-xxxx-x-a0xxx3c-04fxxxxaxxx)

接下来需要设置接入点(告诉 AI 在哪里等你)

  • 访问:https://sourl.cn/7fLrC9

  • 选择模型并复制接入点ID(格式如:ep-2xxxxxx-2xxxx)

搭建 AI 应用

搭建一个最简单的 AI 机器人

首先我们需要安装 Python 环境(具体如何安装 Python 可以问直接询问 AI 助手)

然后配置 Python 环境:

pip install 'volcengine-python-sdk[ark]'

复制链接至网页可查看模型调用使用文档:

https://www.volcengine.com/docs/82379/1302008

参照官方文档配置 API Key 和接入点:

搭建一个网页 AI 助手

配置 Python 环境

pip install streamlit

打开豆包MarsCode AI,输入提示词:

这段代码展示了怎样调用一个大模型,请把这个大模型的调用封装成一个 streamlit 应用,教我该怎么实现

streamlit run test.py

运行如上代码即可获得如下图效果:

设置 AI 助手的名字

打开豆包MarsCode AI,输入提示词:

不修改配置信息,我想要修改大模型对外展示的名字,叫最牛AI 

 再次运行代码即可获得如下效果:

升级为小红书文案助手

可参考如下小红书提示词模版:

你是小红书爆款写作专家,请你用以下步骤来进行创作,首先产出5个标题(含适当的emoji表情),其次产出1个正文(每一个段落含有适当的emoji表情,文末有合适的tag标签)
一、在小红书标题方面,你会以下技能:1. 采用二极管标题法进行创作2. 你善于使用标题吸引人的特点3. 你使用爆款关键词,写标题时,从这个列表中随机选1-2个4. 你了解小红书平台的标题特性5. 你懂得创作的规则
二、在小红书正文方面,你会以下技能:1. 写作风格2. 写作开篇方法3. 文本结构4. 互动引导方法5. 一些小技巧6. 爆炸词7. 从你生成的稿子中,抽取3-6个seo关键词,生成#标签并放在文章最后8. 文章的每句话都尽量口语化、简短9. 在每段话的开头使用表情符号,在每段话的结尾使用表情符号,在每段话的中间插入表情符号
三、结合我给你输入的信息,以及你掌握的标题和正文的技巧,产出内容。请按照如下格式输出内容,只需要格式描述的部分,如果产生其他内容则不输出:一. 标题[标题1到标题5][换行]二. 正文[正文]标签:[标签]

输入提示词:

读取 prompts.txt 文件中的内容作为 system content,修改代码

再次运行即可获得如下效果:

打造聊天界面

现在将我们与 AI 对话的界面打造成与微信聊天相似的有来有回的形式。

输入以下 prompt:

请添加多轮对话功能,人和AI的对话记录让和AI对话记录分栏显示,像微信聊天一样

 即可得到如下图效果:

代码进阶优化

打开如下网址跟随指引即可下载代码

git clone https://gitcode.com/langgptai/aichat.git

修改代码,即可实现以下效果:

网站部署- Streamlit 应用部署

前期准备

1. GitHub 账号准备

  • 确保你有一个 GitHub 账号

  • 如果没有,请在 GitHub 注册一个账号

2. 必要文件准备

  • 你的 Streamlit 应用主文件(例如 app.py)

  • requirements.txt 文件(列出项目依赖)

  • 其他项目相关文件

部署步骤

1. 创建 GitHub 仓库

  • 登录 GitHub

  • 点击右上角 "+" 按钮,选择 "New repository"

  • 填写仓库名称(如 my-streamlit-app)

  • 选择公开(Public)仓库

  • 点击 "Create repository"

2. 准备项目文件

确保你的项目结构如下:

my-streamlit-app/├── app.py                # 主应用文件├── requirements.txt      # 依赖文件└── .gitignore  

3. 上传代码到 GitHub

在终端中执行:

git initgit add .git commit -m "Initial commit"git branch -M maingit remote add origin https://github.com/你的用户名/my-streamlit-app.gitgit push -u origin main

4. 在 Streamlit Cloud 上部署

首先访问 https://share.streamlit.io/,然后需要使用 GitHub 账号登录,点击 "New app" 按钮之后即可选择你的仓库、分支和主文件:

  • Repository: 选择你的仓库

  • Branch: 选择 main 分支

  • Main file path: 输入 app.py

  • 点击 "Deploy" 按钮

5. 部署后配置

  • 环境变量设置(如果需要):

在应用设置中找到 "Secrets" 部分,添加需要的环境变量,格式为:

KEY=VALUE
  • 资源配置(如果需要):

可以在高级设置中调整内存限制并设置 Python 版本。

到这里我们就成功得到了自己的专属 AI 助手,大家赶快动手尝试一下吧!

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