用react搞定一个大模型对话效果

本文介绍了如何在React中实现类似文心一言的逐字对话效果,包括处理前后端交互、使用useState和useCallback管理状态以及实现动态加载的技巧。

怎么用react实现一个类似文心一言那样的对话效果呢?

最近AI盛行,关注几个大模型网站都能发现,跟AI对话的时候,返回的文本是逐字展示的,就给人一种AI边解析边返回的感觉(不知道是为了装X还是真的需要这样)。正好部门内也有这么个需求,那就开干呗。
先看看效果:

在这里插入图片描述
ok
由于我这边后端返回是一次性返回所有回复,而天煞的产品经理要求做出逐字展示效果,于是我只能纯前端控制展示。
废发不多梭,开始搞代码。
先上个图,看看页面结构
在这里插入图片描述
列表的的格式是这样:

const [list, setList] = useState([
    {
      id: -1,
      type: 1,
      content: <Introduction chooseChatType={(v) => chatInit(v)} />,  // 渲染对象
    },
  ]); // 对话列表, type: 1 机器人, type: 2 用户 -1 初始介绍 -2 loading

整体编码过程不难,有几个细节需要注意:
1.发送消息后到后端返回消息钱,需要展示一个loading过渡
2.后端返回字符串后,需要逐字切割展示。这里我注意考虑两个方案,
第一个:用个定时器,把时差设置为变量delay,每次都随机生成delay,固定展示三个字符,直到展示完全。简单来讲就是,速度不固定,每次展示长度固定
第二个:速度固定,每次展示不同长度内容

这里我选用的第一种方案。

需要注意的是每

在数据挖掘中结合使用 React大模型可以遵循以下步骤来实现: ### 环境搭建 首先需要搭建开发环境,安装 Node.js 和 npm(Node 包管理器),这是运行 React 应用的基础。可以通过以下命令创建一个新的 React 项目: ```bash npx create-react-app data-mining-app cd data-mining-app ``` ### 选择大模型 选择合适的大模型,如 OpenAI 的 GPT 系列等。使用时,需要注册并获取相应的 API 密钥。以 OpenAI 为例,在项目中安装 OpenAI 的 Node.js 库: ```bash npm install openai ``` ### 集成大模型 API 在 React 项目中创建一个服务文件来处理与大模型的交互。以下是一个简单的示例: ```javascript // src/services/openaiService.js import { Configuration, OpenAIApi } from 'openai'; const configuration = new Configuration({ apiKey: process.env.REACT_APP_OPENAI_API_KEY, }); const openai = new OpenAIApi(configuration); export const getCompletion = async (prompt) => { try { const response = await openai.createCompletion({ model: 'text-davinci-003', prompt: prompt, max_tokens: 150, }); return response.data.choices[0].text; } catch (error) { console.error('Error getting completion:', error); return null; } }; ``` ### 创建 React 组件 在 React 中创建一个组件来处理数据挖掘任务。以下是一个简单的示例,用户输入问题,然后调用大模型获取答案: ```jsx // src/components/DataMiningComponent.js import React, { useState } from 'react'; import { getCompletion } from '../services/openaiService'; const DataMiningComponent = () => { const [input, setInput] = useState(''); const [output, setOutput] = useState(''); const handleSubmit = async () => { const result = await getCompletion(input); if (result) { setOutput(result); } }; return ( <div> <input type="text" value={input} onChange={(e) => setInput(e.target.value)} placeholder="Enter your data mining question" /> <button onClick={handleSubmit}>Submit</button> <div>{output}</div> </div> ); }; export default DataMiningComponent; ``` ### 集成到应用 将创建的组件集成到 React 应用中: ```jsx // src/App.js import React from 'react'; import DataMiningComponent from './components/DataMiningComponent'; const App = () => { return ( <div className="App"> <h1>Data Mining with React and Big Model</h1> <DataMiningComponent /> </div> ); }; export default App; ``` ### 数据处理与挖掘策略 在使用大模型进行数据挖掘时,可以根据不同的任务设计合适的提示(prompt)。例如,如果要进行文本分类,可以这样构造提示: ```javascript const classificationPrompt = `Classify the following text: "${input}" into categories: category1, category2, category3`; ``` ### 安全与性能考虑 在实际应用中,需要考虑 API 调用的安全性和性能。可以使用缓存机制减少不必要的 API 调用,同时对用户输入进行验证和过滤,防止恶意输入。 ### 持续优化 根据实际使用情况,不断优化提示和模型参数,以提高数据挖掘的准确性和效率。
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