腾讯云AI代码助手实践：基于腾讯混元实现智能问答与交互AI对话功能

引言

在人工智能如汹涌浪潮席卷而来的当今时代，智能问答与交互AI对话功能已不再是新鲜概念，而是像丝线般渗透到各个领域。从嵌入智能手机随时随地响应需求的语音助手，到驻守在企业服务前沿解答各类疑问的智能客服系统，它们的身影无处不在。

腾讯云AI代码助手恰似一座桥梁，深入挖掘大模型和对话组件的潜力，因此我将依托腾讯云AI代码助手构建出一个功能完备的AI对话机器人网页。

一、作品简介

1. 项目概述

本项目旨在构建一个基于腾讯混元的智能问答与交互AI对话功能的Web应用。这个应用旨在为用户提供一个便捷、高效且智能化的问答交互平台。无论是获取知识、寻求生活建议还是探索各类信息，用户都能够通过自然语言与系统进行交互。

2. 功能特点

• 广泛的知识覆盖：借助腾讯混元的强大知识理解能力，应用能够回答多个领域的知识问题，包括科学、历史、文化、技术、生活常识等。
• 精准的问答匹配：通过对用户提问的语义理解，准确地从海量知识中筛选出最匹配的答案，确保回答的准确性。
• 多轮对话支持：允许用户进行多轮问答，系统能够根据之前的交互内容保持对话的连贯性，理解用户在不同阶段的意图。
• 用户友好界面：采用简洁直观的Web界面设计，方便用户输入问题并查看答案，无论是在电脑还是移动设备上都能提供良好的用户体验。

二、作品技术架构

项目采用了前后端分离的架构，后端使用Node.js，前端使用Vue.js和Vite。项目依赖管理清晰，采用了组件化开发和模块化管理的方式。

1. 前端（Vite + Vue3）

• Vite：作为构建工具，Vite利用现代浏览器的原生ES模块特性，实现了快速的冷启动和热更新。它大大提高了项目的开发效率，在开发过程中能够即时看到代码修改的效果。
• Vue3：
  • 组件化开发：采用Vue3的组件化思想，将界面拆分成多个独立的组件，如问题输入框组件、答案显示组件、对话历史组件等。每个组件都有自己的逻辑和样式，便于维护和扩展。
  • 响应式原理：通过Vue3的响应式数据绑定，能够自动更新界面元素以反映数据的变化。例如，当从腾讯混元获取到新的答案后，相关的显示组件能够立即更新。
  • Composition API：利用Composition API可以更好地组织和复用逻辑代码。例如，在处理用户输入和与后端交互的逻辑时，可以将相关的函数和数据组织在一起，提高代码的可读性和可维护性。

2. 后端（Node.js）

• 服务器搭建：使用Node.js搭建后端服务器，Node.js的非阻塞I/O模型使其能够高效地处理多个并发请求，适合处理来自前端的多个问答交互请求。
• 与腾讯混元的交互：
  • API调用：通过腾讯云提供的API，后端能够与腾讯混元进行通信。当接收到前端传来的用户问题后，后端将问题封装成合适的格式发送给腾讯混元的API。
  • 数据处理：处理从腾讯混元返回的数据，提取出有用的答案信息，并将其返回给前端。同时，还可能对数据进行一些额外的处理，如格式转换、错误处理等。
• 数据库（可选）：如果需要存储用户的交互历史或者一些特定的知识数据，可以集成数据库，如MongoDB等。Node.js有丰富的数据库驱动和ORM（对象关系映射）工具，方便与数据库进行交互。

3. 腾讯混元的集成

• 身份验证：按照腾讯云的安全要求，进行身份验证以确保能够合法地调用腾讯混元的API。这涉及到获取和使用相关的API密钥等操作。
• 数据传输规范：遵循腾讯混元API的数据传输规范，包括请求的数据格式（如JSON格式）、请求方法（如POST请求）等，确保数据能够准确地被接收和处理。

4. 前后端交互

• RESTful API：采用RESTful风格的API进行前后端交互。前端通过发送HTTP请求（如GET或POST请求）到后端指定的API端点，后端接收到请求后进行处理并返回相应的结果。这种交互方式简单、通用且易于理解和实现。

5. UI框架

• TDesign：腾讯推出的一套企业级设计体系，旨在为前端开发者提供统一、高效的设计和开发解决方案。它不仅包含丰富的UI组件库，还提供了详细的设计规范和指南，帮助开发者和设计师实现一致且高品质的用户体验

通过以上技术架构的组合，本项目能够有效地构建一个基于腾讯混元的智能问答与交互AI对话功能的Web应用。

三、软件环境搭建

1. 安装 vscode

下载地址：https://code.visualstudio.com/，点击下载，如果是其它系统可进行选择。

下载完成后，按照安装步骤进行安装即可。

2. 安装腾讯云AI代码助手

官网链接：https://copilot.tencent.com/

腾讯云AI代码助手提供多种安装方式，请开发者按需选择。

在我的项目中，我将使用第一种安装方式，更加方便快捷。

在 vscode 中，点击插件功能，搜索腾讯云AI代码助手，点击下方列表，进行安装即可。

出现下面的智能对话框，说明我们已经安装成功，可进行项目的开发。

四、软件需求分析

1. 实时聊天功能

• 消息输入与发送
  • 用户能够在聊天界面输入框中输入任意长度（在系统设定的合理范围内）的文本消息，并通过点击发送按钮或者按下回车键将消息发送给智能助手。
  • 支持特殊字符、标点符号以及不同类型的换行方式（如单换行、双换行表示段落）的输入，确保用户能够准确表达自己的想法。
• 消息接收与回复
  • 智能助手必须及时接收用户发送的消息，在接收到消息后的X秒内（X为系统设定的响应时间上限）做出回应。
  • 回复内容应与用户消息的语义相关，并且以自然流畅的语言呈现。如果遇到无法理解的消息，智能助手应给出提示，如“对不起，不太明白您的意思，请重新表述”。
• 聊天记录更新与显示
  • 聊天记录要实时更新，每一条新发送或接收的消息都要立即显示在聊天界面中。
  • 聊天记录的显示应按照时间顺序排列，最新的消息显示在最下方。并且，对于较长的聊天记录，提供滚动条以便用户查看历史消息。

2. 反馈机制

• 点赞与点踩功能
  • 在智能助手的每条回复下方，显示点赞和点踩按钮。用户点击点赞按钮后，该回复的点赞数加1；点击点踩按钮后，点踩数加1。
  • 系统应记录每个用户对不同回复的点赞和点踩情况，并且能够统计出每条回复的总点赞数、总点踩数以及点赞与点踩的比例。
• 反馈对话框
  • 反馈对话框应易于访问，可通过点击聊天界面中的特定图标（如齿轮图标）打开。
  • 在反馈对话框中，提供文本输入框供用户详细描述反馈建议，包括对智能助手回答内容准确性、语言表达、回答速度等方面的意见。
  • 除了文本输入框，还可设置一些预设的反馈类型选项，如“回答错误”“回答不完整”“语言不通顺”等，方便用户快速选择。

3. 对话记录管理

• 查看过去的对话记录
  • 在聊天界面提供专门的菜单或按钮（如历史记录按钮），用户点击后即可查看过去的对话记录。
  • 查看对话记录时，可以按照日期进行分类显示，方便用户快速定位到特定时间段的对话。
  • 支持搜索功能，用户可以根据关键词（如消息中的特定词汇、发送者名称等）在对话记录中进行搜索。
• 下载对话记录
  • 在查看对话记录的界面中，提供明显的下载按钮。
  • 下载的对话记录文件格式应为常见的格式，如.txt或.csv，以便用户可以使用各种文本编辑工具或电子表格软件查看。
  • 下载的对话记录应包含完整的聊天信息，包括发送者名称、发送时间、消息内容等。

4. 新对话开启

• 一键开启新对话
  • 在聊天界面设置一个明显的新对话按钮，用户点击该按钮后，当前聊天记录应被完全清空。
  • 新对话开始时，智能助手应给出相应的提示，如“新对话已开启，欢迎继续提问”。

5. 其他功能需求

• 用户个性化设置
  • 用户可以设置自己的昵称、头像等信息，这些信息将显示在聊天界面中。
  • 支持对聊天界面的主题进行选择，如亮色主题、暗色主题等，以满足不同用户的视觉偏好。
• 智能助手知识更新
  • 智能助手应具备自动更新知识库的功能，以确保能够回答最新的问题。
  • 开发人员可以通过后台管理系统定期或根据需要更新智能助手的知识库内容。
• 安全性保障
  • 对用户的聊天记录进行加密存储，确保用户的隐私信息不被泄露。
  • 建立安全的网络通信机制，防止聊天过程中的数据被窃取或篡改。

五、软件编码实现流程

1. 初始化项目

新建项目文件夹为AIChatBot，使用vite创建工程项目vue3模版，你可以按照以下步骤操作：

• 安装 Vite（如果你还没有安装）

npm install -g create-vite

• 创建新的 Vite 项目

create-vite AIChatBot --template vue

• 安装依赖

npm install

• 启动开发服务器

npm run dev

现在，已经成功创建了项目文件夹AIChatBot，并使用vite创建了工程项目模板。可以在这个文件夹中开始开发AI聊天机器人项目。

2. 引入TD Chat for AI组件

TDesign适配桌面端的AI Chat组件库，适合在 vue3.x 技术栈中的AI chat组件。

官网地址：https://tdesign.tencent.com/chat/getting-started

• 使用npm 安装

npm i @tdesign-vue-next/chat

• 在main文件中引入chat组件

import { createApp } from 'vue';
import App from './app.vue';
import TDesignChat from '@tdesign-vue-next/chat'; // 引入chat组件

const app = createApp(App);
app.use(TDesignChat);

• 在Vue项目组件中使用 chat

• 效果预览 这是初始效果，在后面的操作中，我会优化界面风格，以及如何接入腾讯混元大模型实现智能对话。

3. 创建Node服务接入腾讯混元大模型

腾讯混元大模型（Tencent Hunyuan）由腾讯公司全链路自研，在高质量的内容创作、数理逻辑、代码生成、多轮对话、图像与视频生产上性能表现优越，处于业界领先水平。

官网链接：https://cloud.tencent.com/product/hunyuan

官网中提供了在线调用界面供我们使用，可以使我们了解什么是腾讯混元，如果调用，需要哪些参数。

但在线调用不是我本次项目所关注的，我将在项目中通过node.js调用腾讯混元大模型API，进行智能对话。

• 初始化node服务端项目 为了接入混元大模型，我们使用node.js作为服务端，调用腾讯混元SDK，便于后面使用，所以我们创建一个node.js就是服务端项目。

• 引入tencentcloud-sdk-nodejs-hunyuan

根据腾讯AI代码助手提示，引入tencentcloud-sdk-nodejs-hunyuan，并创建相关接口代码，需手动填写调用腾讯混元的密钥。

同时我们将该方法作为Api接口供前端调用。

// 定义接口
app.post("/hunyuan", (req, res) => {
  const clientConfig = {
    credential: {
      secretId: "xxxx",
      secretKey: "xxxx",
    },
    region: "",
    profile: {
      httpProfile: {
        endpoint: "hunyuan.tencentcloudapi.com",
      },
    },
  };

  // 实例化要请求产品的client对象,clientProfile是可选的
  const client = new HunyuanClient(clientConfig);
  const {message} = req.body;
  const params = {
    Model: "hunyuan-pro",
    Messages: message,
    Stream: false,
  };
  client.ChatCompletions(params).then(
    async (res) => {
      res.json(result); // 将结果作为JSON返回
    },
    (err) => {
      console.error("error", err);
    }
  );
});

• 测试上述接口是否满足需求 为了验证该后端服务接口是否有误，以及密钥是否正确，我通过腾讯AI代码助手，在前端生成测试方法。

async function testHunyuanApi() {
    const url = 'http://localhost:3000/hunyuan';
    const data = [
        {
            "Role": "assistant",
            "Content": "你好！"
        }
    ];

    try {
        const response = await fetch(url, {
            method: 'POST',
            headers: {
                'Content-Type': 'application/json'
            },
            body: JSON.stringify(data)
        });

        if (response.ok) {
            const result = await response.json();
            console.log('调用成功，响应结果：', result);
        } else {
            console.log('调用失败，状态码：', response.status);
        }
    } catch (error) {
        console.error('请求出错：', error);
    }
}

进过执行该方法，我们成功接收到数据，说明后端服务无致命问题。

下面我们将重点开发界面，实现真正好玩，好用，有趣的智能对话系统。

4. 将node服务接入前端界面

• 代码调用Api接口 我通过AI，在此界面接入创建的后端接口http://localhost:3000/hunyuan ，在输入框输入完毕，确认执行 inputEnter按钮，然后在逻辑代码中调用该接口

• 用过界面向AI发送信息 进入前端界面，我们在输入框输入我们要质询的问题，请求AI.

• 测试询问是否成功 前面我们以及成功向AI发送消息，那么我们等待几秒钟，看是否得到回复。

根据界面显示，我们成功实现消息问答。

同时我们支持上下文信息历史记忆，使AI成为一个有头脑，能记住食物的智能对话系统。

5. 完善智能问答系统扩展功能

• 对本次回复重置 如果遇到我们不满意的答案，我们需要能够实现，让AI重新回答此次问题，所有我使用AI代码助手，实现此功能。

通过测试，达到我的预期效果。

• 实现下载对话记录 对于AI的回答，可能我们需要保存对话历史记录到本地，所以我新增了下载对话历史记录功能，将其储存为excel文件。

界面效果如下，后面我会持续优化样式。

点击下载对话记录按钮，可以观察到，文件成功下载，并储存为Excel文件。

自此，我完成了该功能，使我的智能对话系统更加丰富。

• 添加开启新对话并保留历史对话 在日常使用过程中，可能在我当前对话的历史记录中，我需要开启新的对话，但是我要保留历史对话记录，供我后续查阅。 因此让我们的AI代码助手实现页面的编写以及逻辑代码的实现。

界面效果，仅供参考。

此刻，我们点击开始新对话，当前对话会清空并重置，对话记录会新增一条记录。

同样，当我们点击右侧的历史记录时，当前对话系统会呈现该条完整对话记录。

此功能，补充了历史对话功能缺失带来的不友好的体验。

• 完善对对话点赞或点踩功能 对AI的回复进行反馈也是必不可少的功能，通过这种方式，可以对模型更好的优化，让它茁壮成长。

界面效果如下，经供参考。

同样我们完成对回复进行反馈，增加了用户的体验感，同时可对反馈表单优化内容，提供多方面的反馈系统，如果大家有时间，可以进行尝试。

• 完善界面UI 为了使界面更加美观，我使用腾讯AI代码助手使其帮助我不断完善。

最终得到我比较满意的主题风格。

自此，我们基本完成了智能问答系统所有功能，但是也有更多的功能等待我们去探索，去实现，也希望大家可以对以上功能提出建议，使我的智能对话系统更加完整，后期也会上线我的个人网站供大家使用。

六、软件关键技术点分析

要分析这个项目的关键技术点，可以从以下几个方面入手：

1. 后端（Backend）核心关键技术点

• JavaScript运行环境：
  • 使用Node.js作为服务器端运行环境。
• 模块管理和依赖：
  • 使用package.json和package-lock.json来管理项目依赖。
  • node_modules目录包含了所有项目的依赖包
• Express.js
  • express模块被引入并用于创建服务器，这是一个流行的Node.js Web应用框架，简化了服务器的创建和路由管理。
• 中间件
  • body-parser：用于解析传入请求的中间件，特别是bodyParser.json()用于解析JSON格式的请求体。
  • cors：用于处理跨域资源共享（CORS），允许或限制来自不同源的请求。
• 腾讯云AI SDK
  • tencentcloud-sdk-nodejs-hunyuan：这是腾讯云提供的SDK，用于与腾讯云的Hunyuan服务进行交互。
  • HunyuanClient：这是腾讯云Hunyuan服务的客户端实例，用于发送请求到Hunyuan API。
• 日志记录
  • console.log(req.body)：行代码用于在服务器端打印接收到的请求体，有助于调试和监控。

2. 前端（Frontend）核心关键技术点

• 前端框架：
  • 使用Vue.js作为前端框架，App.vue和main.js是主要入口文件。
  • 使用Vite作为构建工具，vite.config.js是配置文件。
• Vue 3 Composition API：
  • 使用<script setup>进行组件逻辑组织。
  • 利用ref创建响应式数据，如chatList, loading, isStreamLoad等。
• 模板语法与指令：
  • 使用v-for进行列表渲染，并通过:key确保唯一性。
  • 使用v-if进行条件渲染，控制元素显示。
  • 利用插槽（slot）自定义组件内容，如在t-chat-item中插入操作按钮。
• 第三方库集成：
  • 集成XLSX库，用于将聊天记录导出为Excel文件。
• 实时聊天功能：
  • 用户可以输入消息并发送给智能助手，智能助手会回应相应的消息。
  • 聊天记录会实时更新并显示在聊天界面中。
• 反馈机制：
  • 用户可以对智能助手的回应进行点赞或点踩，以提供反馈。
• 对话记录管理：
  • 用户可以查看旧的对话记录，并通过点击查看详细内容。
  • 提供下载对话记录的功能，方便用户保存和查看历史对话。
• 新对话开启：
  • 用户可以一键开启新的对话，清空当前聊天记录并重新开始对话。

七、腾讯云AI代码助手在项目开发中的助力

1. 编码效率提升

• 代码补全利用方式
  • 在编码过程中，腾讯云AI代码助手是一个极为得力的助手。它能够智能感知代码编写意图，为您提供精准的代码补全功能。当输入代码片段的一部分时，会根据正在使用的编程语言、框架以及相关的上下文信息，迅速给出可能的代码补全选项。例如，在编写方法时，如果您已经输入了方法名和部分参数定义，它能准确地补全方法体的基本结构、变量声明和逻辑框架等内容。
• 常见代码片段示例生成
  • 对于一些常见的代码片段，腾讯云AI代码助手也能快速生成示例。。在API调用代码方面，如果您要调用腾讯云的某个特定服务API，它能够基于服务文档生成包含API端点、请求参数设置、请求头定义以及结果处理等功能的调用代码。

2. 代码质量保证

• 语法错误检测与提示
  • 腾讯云AI代码助手在代码质量的保障上发挥着重要作用。能够对代码的语法错误进行精确检测并及时给予提示。当您的代码存在语法不符合编程语言规范的情况时，会给出准确的错误类型说明，帮助您快速定位问题并修复。
• 代码风格规范与优化建议
  • 借助腾讯云AI代码助手，您可以轻松实现代码风格规范的遵循以及代码优化。它可以根据不同编程语言的最佳实践标准，对您的代码风格进行检查。例如，它可能会建议Java代码按照Google Style Guides进行命名规范调整，或者提示您优化Python代码以提高执行效率，如将不必要的全局变量转换为局部变量等。

3. 技术难题解决

• 腾讯混元集成相关问题辅助
  • 在遇到与腾讯混元集成相关的复杂问题时，腾讯云AI代码助手具有显著的辅助作用。因为它对腾讯混元的技术架构和调用方式有着深入的理解，当在集成过程中面临诸如接口调用失败、数据格式不匹配等问题时，可以根据描述提供准确的可能原因分析以及解决方案建议。
• 自然语言处理逻辑实现疑难解答
  • 在自然语言处理逻辑实现过程中，难免会遇到各种疑难问题。腾讯云AI代码助手能够为这些问题提供有力的解答。无论是模型构建中参数调整的问题，还是语义理解算法逻辑中的漏洞排查等方面，它都可以凭借其丰富的预训练知识和算法经验给出有效的解决思路。

4. 开发流程优化

• 需求分析与设计阶段参考
  • 在需求分析和设计阶段，腾讯云AI代码助手能够提供有价值的参考案例和技术指导。它拥有大量的类似项目的成功经验案例库，您可以根据自己的项目需求在其中查找相似场景下的解决方案。同时，它还能针对特定的技术选型给出技术可行性分析和设计思路优化建议。
• 测试用例编写与测试过程加速
  • 对于测试工作，腾讯云AI代码助手也能起到加速的作用。在编写测试用例时，它可以根据您的代码功能自动生成一些基本的测试用例框架，涵盖输入输出的边界值测试、正常逻辑测试等方面的内容。在测试过程中，能够协助您分析测试结果的异常情况，帮助更快地定位到可能存在的问题所在。

八、项目使用及效果演示

1. 实时聊天交互

• 展示用户输入消息后，智能助手如何实时响应。
• 演示滚动到底部自动加载新消息的功能。

2. 反馈机制*

• 演示用户如何对智能助手的回应进行点赞或点踩。
• 展示反馈对话框的弹出和提交过程。

3. 对话记录管理

• 展示如何查看和点击旧的对话记录。
• 演示下载对话记录为Excel文件的功能。

4. 界面美观性

• 展示调整后的界面样式，强调科技感和美观度的提升。
• 展示响应式设计在不同屏幕尺寸下的表现。

5. 项目使用流程

为了更好的依托腾讯AI代码助手的分析能力，我使用AI代码助手帮助我生成项目的使用流程。

通过上述测试和演示，可以全面评估AI.vue组件的功能完整性、性能和用户体验，确保其在实际应用中的稳定性和可用性。

总结

腾讯云AI代码助手在我的智能问答与交互AI对话功能的完善与改进方面具有不可忽视的意义。它为我们提供了一个将理论知识与实际应用相结合的平台，激发了他们的创新思维和解决问题的能力。

通过结合腾讯混元大模型的强大能力，实现的智能问答与交互AI对话功能为未来智能应用的发展提供了新的思路和方向。展望未来，随着人工智能技术的不断演进和完善，腾讯混元大模型在智能问答与交互AI对话功能方面将会有更加广阔的应用前景。它可能会在智能家居控制、医疗辅助诊断、金融风险预警等更多领域发挥重要作用，为人们的生活和工作带来更多的便利和创新体验。