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开源聊天AI
功 能 概 述 关键字： 开源 聊天机器 小面包（Breadbot）是一款实验性的新式框架，用于在本地构建高效且实用的聊天机器人服务。
1.4K20发布于 2019-11-28 Vue接入AI聊天助手实战
经过一番调研，我发现了一个非常优秀的Vue组件：ai-suspended-ball-chat。这个组件不仅功能丰富，而且集成简单，完美解决了我的需求。今天就来分享一下我的实战经验。为什么选择这个组件？ 设计优雅，用户体验佳组件采用了悬浮球的设计，不会干扰用户的主要操作流程，同时提供了完整的聊天面板。界面设计现代简洁，支持自定义主题。3. 一个功能完整的AI聊天助手就集成到你的应用中了。 是一个功能强大、易于集成的Vue AI聊天组件。 聊天组件，我强烈推荐试试这个组件。
47910编辑于 2025-09-27RAG：让AI聊天不再张口就来
当AI遇到"知识盲区"你有没有遇到过这样的情况？问ChatGPT："小明公司2024年的销售政策是什么？"AI很自信地回答："根据我的了解，小明公司采用的是阶梯式佣金制度..."等等！小明公司？ RAG vs 传统AI：一场"有备而来"的较量 传统AI的尴尬时刻传统AI（没有RAG）：就像闭卷考试，只能靠记忆知识有"保质期"，过期不候遇到不知道的就开始"创作"就像那种什么都敢说的朋友，经常说错RAG AI不再像个官方通告，而是像个贴心的同事。 结语：RAG让AI不再"张口就来"回到我们开头的问题：怎么让AI不再瞎说？答案就是RAG： 给AI配个超级助理，让它学会"查资料再说话"。 关注我们的AI技术系列文章，让AI为你的业务赋能！ 有问题？欢迎在评论区讨论，我们一起探索AI的无限可能！
50611编辑于 2025-08-10- 来自专栏深度学习与python
基于聊天的 AI 编程高效实践
近期，GitHub Copilot 在集成聊天功能中新增了“Agent 模式”，用户可以让 Agent 代为执行各类任务。这一功能的推出再次印证了 Agent 领域的迅猛发展。 我们甚至可以使用 ChatGPT 这样的标准聊天机器人，通过生成式 AI 来帮助我们制定完善的最佳实践清单。 要知道，生成式 AI 有时会产生“幻觉”，这是重大隐患。就算假设 AI 永远不会出错，依赖一个我们无法理解的解决方案本身就是危险的。 GitHub Copilot agent 已集成在 GitHub Copilot 聊天界面中。通过该聊天界面，用户可以选择 Agent 模式以及 Agent 底层使用的 LLM 引擎。 VSCode 中的 GitHub Copilot Agent 通过聊天界面，我们可以让 Agent 替我们完成任务，比如构建我们前文中提到的那个“维基搜索应用”。
55210编辑于 2025-08-09 - 来自专栏lrwlf的xxx
打造聊天框丝滑滚动体验：AI 聊天框的翻转之道
逐字渲染的挑战最近在开发AI聊天助手的时候，遇到了一个很有趣的滚动问题。我们需要开发一个类似微信聊天框的交互体验：每当聊天框中展示新消息时，需要将聊天框滚动到底部，展示最新消息。 但是 AI 大模型一般都是逐字渲染的，AI 助手聊天框接受的消息体大小不是固定的，而是会随着 AI 大模型的输出不断变大。 我们在聊天框中，给每个消息卡片都添加 transform: rotate(180deg);direction: ltr; 样式，把消息重新转正。这样就把翻转的行为全部隔离在了聊天框组件中。 消息卡片组件完全感知不到自己其实已经被旋转了 180° 后又旋转了 180° 了。聊天框的父组件也完全不知道自己的子节点被转了又转。 总结最后总结一下，我们通过两行 CSS 代码 + 反转滚动行为，利用浏览器的默认行为完美的实现了 AI 聊天框中的滚动体验。
3.6K21编辑于 2023-11-29 - 来自专栏37手游iOS技术运营团队
用 SwiftUI 实现 AI 聊天对话 app - iChatGPT
通过 ChatGPT SessionToken 就可以不限制网络访问，所以大家发挥想象力实现各种的聊天机器人、小程序，而原生 app 可能体验更好！所以就有了 iChatGPT！ 二、iChatGPTGitHub 开源地址：https://github.com/37iOS/iChatGPT目前 v1.0.0，实现 ChatGPT 基本聊天功能：可以直接与 ChatGPT 对话，并且保留上下文
2.5K20编辑于 2022-12-09 - 来自专栏山行AI
OpenUI—通过和AI聊天定制UI界面
OpenUI 构建 UI 组件可能是一个艰苦的过程。OpenUI 旨在使这一过程变得有趣、快速和灵活。 References [1] 演示: https://openui.fly.dev/ai/new [2] Ollama: https://www.squadhelp.com/name/Olama?
3.8K10编辑于 2024-04-11 - 来自专栏开源心路
ChatGPT AI聊天机器人实践
，以及这些模型的能力通过开放 API 的形式提供出来，即使没有任何机器学习的理论知识，你只需要一两天时间，就能做出一个能解决实际问题的 AI 应用。 业务描述 以前实现聊天机器需要套模板。这个的缺点，就是每次的回答都一模一样。当然，我们可以设计多个模版轮换着表达相同的意思，但是最多也就是三四个模版，整体的体验还是相当呆板。 有了 GPT 这样的生成式的语言模型，我们就可以让 AI 自动根据我们的需求去写文案了。只要把我们的需求提给 Open AI 提供的 Completion 接口，他就会自动为我们写出这样一段文字。 n，AI 给你生成几条内容供你选择，在这样自动生成客服内容的场景里，我们当然设置成 1。 stop，模型输出的内容在遇到什么内容的时候就停下来。 ContextTypes.DEFAULT_TYPE): await context.bot.send_message(chat_id=update.effective_chat.id, text="我是一个机器人，请和我聊天吧
67320编辑于 2023-06-30 - 来自专栏程序源代码
【程序源代码】小面包（Breadbot）聊天AI
关键字：python 正文 | 内容 今天这篇文章主要是介绍： 小面包（Breadbot）是一款功能强大，简单易部署的聊天AI 01 — 小面包工作于 Linux，当然，你也可以通过修改代码使其工作于
67530发布于 2020-06-04 AI聊天秘籍：58种让AI变聪明的提问技巧
你和AI对话就像跟一个超级聪明但有点"轴"的朋友聊天。他什么都懂，但是你问问题的方式直接决定了他回答的质量。就像你问路时说"去那儿"和详细描述目的地一样，效果天差地别！ 「关键设计技巧」：「例子数量」：3-5个最佳，太少学不会，太多AI会"串戏"「例子顺序」：把最好的例子放后面，AI有"近因效应"「标签质量」：即使例子有小错误，AI也能举一反三零样本提示：直接告诉AI你的身份有时候你不想举例子 第二派：思维链生成（CoT）- 让AI展示思考过程链式思考：让AI把思路说出来还记得数学考试时老师要求"写出解题过程"吗？AI也一样，让它说出思考步骤，结果会更准确。 ，当同事还在对着AI说"帮我写个代码"时，你已经能让AI成为你的专业伙伴。 掌握了这门艺术，AI不是替代你工作，而是让你的工作效率提升10倍！"现在，拿起这些技巧去驯服你的AI吧！
1K10编辑于 2025-12-27- 来自专栏三掌柜的技术空间
使用Trae AI IDE，轻松实现交友聊天功能
在生成项目前，我们首先新建一个干净的项目工程【sanzhanggui666】，开发一个交友聊天功能的项目 Trae AI 回答过程记录： 我会帮你开发一个交友聊天项目。 已成功实现了一个基本的交友聊天功能，主要完成了以下内容： 创建了登录组件（Login.jsx），实现了基本的用户认证功能 使用Ant Design组件库构建了美观的登录界面 实现了用户名和密码的验证（目前使用模拟数据 ：admin/admin） 登录成功后会将用户信息存储在localStorage中 创建了聊天组件（Chat.jsx），实现了完整的聊天功能 左侧展示好友列表 右侧为聊天区域，包含消息历史和输入框 使用 现在用户可以通过登录页面进入系统，选择好友进行实时聊天。 到此，我们已经初步的完成了交友聊天功能的搭建。本次在构建交友聊天功能时展现了高效的开发能力，通过合理的技术栈选择和精心的代码实现，成功地实现了一个简洁而实用的实时聊天系统。
3.2K10编辑于 2025-02-26 - 来自专栏nginx
Spring AI 聊天记忆管理：MessageWindowChatMemory 与 MessageChatMemoryAdvisor 详解
Spring AI 聊天记忆管理：MessageWindowChatMemory 与 MessageChatMemoryAdvisor 详解 引言 在现代对话系统开发中，维护对话上下文是构建智能交互体验的关键 Spring AI 框架提供了强大的聊天记忆管理功能，其中 MessageWindowChatMemory 和 MessageChatMemoryAdvisor 是两个核心组件。 本文将深入探讨这两个组件的正确使用方法，分析常见错误原因，并提供完整的配置示例。 一、Spring AI 聊天记忆核心概念 1.1 ChatMemory 接口 ChatMemory 是 Spring AI 中定义聊天记忆行为的核心接口： public interface ChatMemory 关键在于正确使用 Builder 模式创建这些组件，并合理配置记忆策略。本文介绍的模式和最佳实践可以帮助开发者构建更智能、更自然的对话系统。
94510编辑于 2025-11-15 【干货推荐】AI助理前端UI组件-悬浮球组件
让AI助手"悬浮"在你的应用中：ai-suspended-ball-chat组件深度体验前言在AI技术快速发展的今天，如何将AI助手无缝集成到现有应用中，提供流畅的用户体验，是很多开发者面临的技术挑战。 最近在项目中体验了一款名为ai-suspended-ball-chat的Vue组件，它以一种优雅的方式解决了这个问题。今天就来和大家分享一下这个组件的使用体验和技术特点。 什么是ai-suspended-ball-chat？ai-suspended-ball-chat是一个功能强大的AI聊天组件，支持流式响应、图片上传、语音播报、历史记录管理等功能。 错误处理<SuspendedBallChat :callbacks="{ onError: (error) => { console.error('<em>AI</em><em>聊天</em>错误:', error) 无论是教育、电商还是企业内部应用，都能通过这个<em>组件</em>快速实现<em>AI</em>助手功能。其悬浮球的设计理念特别适合需要保持用户注意力在主要内容上的场景。如果你正在考虑为应用添加<em>AI</em>交互功能，不妨试试这个<em>组件</em>。
90100编辑于 2025-09-13- 来自专栏若城技术专栏
构建智能聊天气泡：Row组件的reverse属性妙用
本教程将详细讲解如何使用HarmonyOS NEXT的Row组件创建反向排列的消息气泡，重点介绍reverse属性的巧妙应用，帮助开发者构建出专业、美观的聊天界面。 2. 案例分析：反向排列的消息气泡 本案例展示了如何创建一个简单的聊天界面，通过Row组件的reverse属性实现消息气泡的左右排列，并通过不同的背景色区分发送方和接收方。 4. reverse属性的深入解析 reverse属性是Row组件的一个重要特性，它可以反转子组件的排列顺序，在聊天气泡这种需要左右排列的场景中非常有用。 聊天组件的封装与复用 为了提高代码复用性，可以将聊天气泡封装为独立组件： @Component export struct ChatBubble { message: string isSender 通过本案例，我们学习了： 聊天气泡的设计原则 Row组件的基本用法和参数设置 reverse属性的工作原理及其与justifyContent的配合使用 聊天气泡的样式优化技巧 聊天界面的扩展功能 聊天组件的封装与复用
36710编辑于 2025-06-02 - 来自专栏陶士涵的菜地
在线客服聊天前端组件：从一段客服插件代码说起
后来我在推特上发了个帖子，聊了聊对前端组件开发的看法。大概意思是： 我们用现成组件，期望的是买一个即插即用的解决方案，但现实是，我们往往要为各种兼容性问题、性能优化和定制化需求买单。 现在绝大多数的UI组件，其底层逻辑都是"大而全"。不管你用不用得上那些功能，打包后的代码体积都得照单全收。 不管最终项目能不能上线，这个过程中的每一KB代码，性能损耗都得承担。 当然，我也理解组件开发者的苦衷。要覆盖各种使用场景，要保证兼容性，代码自然会臃肿。但在这个尴尬的阶段，大家只能不约而同地选择把复杂度转嫁给最弱势的一方：使用者。
29910编辑于 2025-08-21 - 来自专栏深入浅出常见框架
Spring AI 开发专属于你的AI聊天机器人
Spring AI 开发专属于你的AI聊天机器人抓住1024的小尾巴，借势AI，写出牛「码」前言随着人工智能技术的飞速发展，聊天机器人在现代商业中的应用越来越广泛聊天机器人不仅提高了效率，还改善了用户体验 ，它们可以24/7不间断地为客户提供服务，解答常见问题本文将介绍如何设计并实现一个AI聊天机器人，该机器人能够理解用户的文本输入并给出相应的回答通过结合Spring Boot、Spring AI等技术， 我们将构建一个AI聊天机器人，适用于各种对话场景最终效果演示如下：技术选型与设计技术选型方面，我们选择Spring Boot自动装配简化开发，Spring AI定义模型的抽象，具体实现采用通义qwen系列大模型 文件放入resources/static目录中，关键代码如下：html如下：
AI聊天机器人
<form id="form"> 、Alibaba-AI等技术实现AI聊天机器人Spring AI在定义文本、图像、音视频等模型顶层接口以及通用请求、响应，具体实现由各个大模型厂商来实现在案例中，我们使用通义大模型来实现文本模型，并发现其版本隔离性问题的一个85831编辑于 2024-11-08来自专栏全栈程序员必看简易聊天系统-聊天服务
聊天负责私人聊天，群组聊天。私人聊天接受信息后保存至数据库再转发给目标用户。群组聊天当前没有离线消息保存，也就是用户登录后无法知道多少消息未读，而是直接拉取指定数量群聊天。 当有成员发送后会将聊天信息存储数据库(没有缓存进redis，因为在线用户会直接发送，目前没有这个优化必要),从redis中检索所有群组在线用户并通过消息队列发送至对应网关。
2.8K20编辑于 2022-07-21来自专栏山行AIpdfGPT——通过AI与上传的PDF文件进行聊天
前言 在AI浪潮风起云涌的当下，AI正在不断地重塑着每一个行业。笔者的目标是在公众号中把所有当下流行的AI应用都梳理一遍，在整理技术拓展思路的同时也给大家做一个科普。 PDF GPT允许你使用GPT功能与上传的PDF文件进行聊天。这时候看过笔者推文的同学就会问，这个项目和Quivr有什么区别呢？ 问题描述 : 1.当你向Open AI传递大量文本时，它会受到4K令牌限制。它不能将整个pdf文件作为输入2.Open AI有时会变得过于健谈，并返回与你的查询无直接关系的无关应答。 1.PDF GPT允许你使用GPT功能与上传的PDF文件进行聊天。2.该应用程序智能地将文档分解成更小的块，并使用强大的Deep Averaging Network Encoder生成嵌入。 这些响应比Open AI的原始响应要好得多。
3.7K30编辑于 2023-06-14来自专栏AI技术应用AI 聊天机器人开发框架及其特点
AI 聊天机器人（Chatbot）的开发框架提供了从自然语言理解（NLU）、对话管理到集成部署的全流程支持。以下是常用的 AI 聊天机器人开发框架及其特点。 1.开源框架1.1Rasa特点：开源对话式 AI 框架，支持自然语言理解（NLU）和对话管理。提供本地部署和自定义能力，适合构建复杂的聊天机器人。支持上下文管理和多轮对话。 适用场景：中小型企业聊天机器人。1.3DeepPavlov特点：开源对话式 AI 框架，基于 PyTorch。提供预训练模型和工具，支持多语言和多任务。适用场景：研究型聊天机器人、多语言支持。 适用场景：企业级聊天机器人开发。2.3Amazon Lex特点：AWS 提供的对话式 AI 服务，支持语音和文本聊天机器人。集成 Alexa 和 AWS Lambda，支持自定义逻辑。 总结AI 聊天机器人开发框架涵盖了从开源工具、云服务平台到企业级解决方案的多种选择。
1.4K10编辑于 2025-02-19来自专栏AI大模型Spring AI 实战：聊天记忆之DB存储，长期记忆
在前文当中，我们已经介绍了 Agent 的记忆能力，并基于 Spring AI 的聊天记忆组件，实现了具备记忆功能的智能行程规划 Agent。 本文将在此基础上，进一步介绍聊天记忆如何持久化存储至数据库，满足实际部署需求。 在实际使用过程中，必须对记忆能力进行扩展并实现持久化存储，以保证数据可靠性与系统稳定性。 , "memoryType": "message", "userId": "1001" } } 查询 spring_ai_chat_memory 表，可见聊天记录已存储 测试 2：重启服务后复用记忆 总结 本文通过 Spring AI 的聊天记忆功能，为智能行程规划 Agent 新增了记忆能力，解决了 “重复输入偏好” 的痛点。 Spring AI 封装了成熟的记忆组件，开发者无需关注底层存储细节，即可快速实现 Agent 的记忆功能，极大降低了开发门槛。
26710编辑于 2026-03-31
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