快速体验打开 InsCode(快马)平台 https://www.inscode.net输入框内输入如下内容请生成一个基于大模型的智能对话应用原型。该应用需要具备以下核心功能首先集成一个开源或API可用的大模型如ChatGLM、Qwen等作为对话引擎。其次设计一个简洁的Web界面包含一个文本输入框用于用户提问一个显示区域用于流式展示模型的回答。最后实现基本的对话历史管理功能能够暂时保存当前会话的上下文。请使用Python的FastAPI或Flask框架构建后端前端使用简单的HTML、JavaScript并确保代码结构清晰注释完整能够直接在快马平台部署运行。点击项目生成按钮等待项目生成完整后预览效果最近在研究大模型应用开发发现从零开始搭建一个对话应用原型其实并不复杂。今天就用InsCode(快马)平台带大家快速实现一个基础版的大模型对话应用整个过程大概十分钟就能搞定。选择大模型引擎目前主流的大模型基本都提供了API接口或开源版本。考虑到易用性我选择了ChatGLM-6B这个开源模型它在中文场景表现不错而且可以直接通过API调用。如果不想自己部署模型也可以使用平台内置的API服务。搭建后端服务用Python的FastAPI框架搭建后端服务特别方便。主要实现三个功能接收前端发来的用户提问调用大模型API获取回答以流式方式将回答返回给前端这里需要注意处理跨域请求以及保持长连接来实现流式输出。FastAPI的异步特性让这些功能实现起来很顺畅。设计前端界面前端部分保持简洁一个输入框用于提问一个展示区域实时显示回答简单的对话历史记录用纯HTMLJavaScript就能实现不需要复杂框架。重点是要处理好流式数据的接收和展示让回答能逐字显示出来。上下文管理为了让对话更连贯需要实现基础的上下文管理。这里采用简单的方案在后端维护一个对话历史列表每次提问都把之前的对话记录一起发给模型。在实际开发中遇到了几个小问题流式输出时前端接收不完整需要检查EventSource的实现上下文太长导致API报错需要设置合理的截断策略跨域问题记得在FastAPI中配置CORS中间件整个项目最棒的部分是在InsCode(快马)平台上可以直接一键部署不需要自己配置服务器环境。平台已经预置了Python运行环境省去了很多麻烦。这个原型虽然简单但已经包含了对话应用的核心功能。在此基础上可以继续扩展添加多轮对话管理实现用户身份验证增加文件上传解析功能优化前端交互体验对于想快速验证大模型应用创意的开发者来说用这种方式能在极短时间内看到效果。我实际测试从创建项目到部署上线真的只用了十分钟左右。平台的内置AI辅助还能帮忙优化代码对新手特别友好。快速体验打开 InsCode(快马)平台 https://www.inscode.net输入框内输入如下内容请生成一个基于大模型的智能对话应用原型。该应用需要具备以下核心功能首先集成一个开源或API可用的大模型如ChatGLM、Qwen等作为对话引擎。其次设计一个简洁的Web界面包含一个文本输入框用于用户提问一个显示区域用于流式展示模型的回答。最后实现基本的对话历史管理功能能够暂时保存当前会话的上下文。请使用Python的FastAPI或Flask框架构建后端前端使用简单的HTML、JavaScript并确保代码结构清晰注释完整能够直接在快马平台部署运行。点击项目生成按钮等待项目生成完整后预览效果