构建高效智能对话前端:基于Ant Design X 的deepseek对话应用

文章目录

实现的效果

  • 待机页面

  • 等待页面

  • 完成页面

前言

随着人工智能技术的飞速发展,大模型对话系统已成为许多应用的核心组件。为了提供一个高效、智能且用户友好的对话界面,我们开发了一款基于 Vite、React 和 Ant Design X 的大模型对话前端页面。该系统能够实时与后端的大模型进行通信,为用户提供流畅的对话体验。

本文主要介绍前端页面部分,后端大模型 DeepSeek 的对接请移步至深度集成 DeepSeek 大模型

Ant Design X

Ant Design X 是一个遵循 Ant Design 设计体系的 React UI 库,专为构建由 AI 驱动的界面而设计,支持一键接入智能对话组件与 API 服务。

  • 源自企业级 AI 产品的最佳实践:基于 RICH 交互范式,提供卓越的 AI 交互体验。
  • 灵活多样的原子组件:覆盖绝大部分 AI 对话场景,助力快速构建个性化 AI 交互页面。
  • 开箱即用的模型对接能力:轻松对接符合 OpenAI 标准的模型推理服务。
  • 高效管理对话数据流:提供好用的数据流管理功能,让开发更高效。
  • 丰富的样板间支持:提供多种模板,快速启动 LUI 应用开发。
  • TypeScript 全覆盖:采用 TypeScript 开发,提供完整类型支持,提升开发体验与可靠性。
  • 深度主题定制能力:支持细粒度的样式调整,满足各种场景的个性化需求。

添加欢迎组件

在用户首次访问时,显示欢迎组件以介绍应用。

jsx 复制代码
<Welcome
  icon="https://mdn.alipayobjects.com/huamei_iwk9zp/afts/img/A*s5sNRo5LjfQAAAAAAAAAAAAADgCCAQ/fmt.webp"
  title="Hello, I'm Ant Design X"
  description="Based on Ant Design, AGI product interface solution, create a better intelligent vision~"
/>

创建对话气泡

使用 Bubble 组件来存储和渲染对话历史。

存储对话历史

对话历史以对象数组的形式存储,每个对象包含 contentrole 属性。

js 复制代码
// 存储对话历史
// 内容格式为 { content: '', role: 'assistant' } / { content: '', role: 'user' }
const [history, setHistory] = useState([]);

渲染对话气泡

根据消息的角色(用户或助手)渲染不同的对话气泡。

jsx 复制代码
{
  history.map((item, index) => {
    if (item.role === 'user') {
      return (
        <Bubble
          key={index}
          style={{ marginBottom: 8 }}
          placement="end"
          content={item.content}
          messageRender={renderMarkdown}
          avatar={{ icon: <UserOutlined />, style: fooAvatar }}
        />
      );
    } else if (item.role === 'assistant') {
      return (
        <Bubble
          key={index}
          loading={(index === history.length - 1) && loading}
          style={{ marginBottom: 8, maxWidth: '80%' }}
          placement="start"
          content={item.content}
          messageRender={renderMarkdown}
          avatar={{ icon: <RobotOutlined />, style: robotAvatar }}
        />
      );
    }
  })
}

输入组件

使用 Sender 组件来处理用户输入和消息发送。

jsx 复制代码
<Sender
  loading={loading}
  value={inputMsg}
  style={{ position: 'absolute', bottom: '10px', right: '10px', left: '10px', width: 'auto' }}
  onChange={(v) => {
    setInputMsg(v);
  }}
  onSubmit={() => {
    setHistory((prevHistory) => [...prevHistory, { content: inputMsg, role: 'user' }]);
    sendMsg();
    setInputMsg('');
    setLoading(true);
  }}
  onCancel={() => {
    // 取消发送消息时的处理逻辑(如果有需要)
  }}
/>

WebSocket 连接

使用 WebSocket 协议与后端的大模型进行实时通信。当用户发送消息时,前端通过 WebSocket 将消息发送到后端,并接收 DeepSeek 通过后端 Python 代码返回的对话内容。

代码示例:

js 复制代码
const sendMsg = () => {
  // 创建一个新的 WebSocket 连接
  const socket = new WebSocket('ws://localhost:8765');

  // 初始化结果对象,用于存储助手的回复内容
  let result = {
    content: '',
    role: 'assistant'
  };

  // WebSocket 连接打开时的处理逻辑
  socket.onopen = () => {
    console.log('WebSocket connection established');
    console.log(inputMsg);
    // 发送用户输入的消息到后端
    socket.send(JSON.stringify({
      "user_input": inputMsg
    }));
    // 在对话历史中添加一个新的助手消息占位符
    setHistory((prevHistory) => [...prevHistory, { content: '', role: 'assistant' }]);
  };

  // WebSocket 接收到消息时的处理逻辑
  socket.onmessage = (event) => {
    try {
      // 检查消息是否为结束标志
      if (event.data === 'end') {
        // 处理结束逻辑(如果有需要)
      } else {
        // 解析接收到的消息
        const msg = JSON.parse(event.data);
        console.log(msg);
        // 累加助手的回复内容
        result.content += msg.content;
        // 更新对话历史中的最后一个助手消息内容
        setHistory((prevHistory) => {
          const newHistory = [...prevHistory];
          newHistory[newHistory.length - 1].content = result.content;
          console.log(newHistory[newHistory.length - 1].content);
          return newHistory;
        });
      }
    } catch (error) {
      console.error('Error parsing WebSocket message:', error);
    }
  };

  // WebSocket 连接关闭时的处理逻辑
  socket.onclose = () => {
    console.log('WebSocket connection closed');
    setLoading(false);
  };

  // WebSocket 连接发生错误时的处理逻辑
  socket.onerror = (error) => {
    console.error('WebSocket error:', error);
    setLoading(false);
  };
};

总结

本项目不仅实现了基本的实时对话功能,还充分考虑到了性能及用户体验方面的问题。借助 Vite、React 和 Ant Design X 的优势,我们得以在较短时间内完成高质量的产品交付。希望这篇文章能给正在探索类似项目的朋友们带来一些启发。

源码下载地址

相关推荐
维元码簿9 分钟前
Claude Code 深度拆解:Agent 执行内核 3 — 从 API 调用到安全退出
ai·agent·claude code·ai coding
JQLvopkk12 分钟前
C# 工业级上位机:交互实战
开发语言·c#·交互
marsh020614 分钟前
39 openclaw持续集成实践:自动化构建与部署流程
运维·ci/cd·ai·自动化·编程·技术
活跃的煤矿打工人23 分钟前
【星海出品】防止大模型强依赖(二)
ai·gpu算力
小超同学你好25 分钟前
Transformer 31. ALBEF:Align before Fuse,用「先对齐、再融合」解决图文交互难学的问题
深度学习·transformer·交互
AI刀刀31 分钟前
手机AI怎么导出pdf
人工智能·ai·智能手机·pdf·deepseek·ds随心转
皆过客,揽星河43 分钟前
如何在 Edge 浏览器中使用 Deepsider 插件调用 GPT-Image-2.0
gpt·ai·ai作画·硬件工程·ai提示词·gpt-image-2.0·最新gpt版本体验
GoAI1 小时前
《深入浅出Agent》:项目深度解析Autoresearch
人工智能·深度学习·大模型·llm·agent
风无雨1 小时前
一、环境搭建与准备阶段(第 3–4 周)
ai
明月(Alioo)1 小时前
Agent 自主学习记忆:让 AI 从经验中成长的闭环系统
人工智能·ai