AI简历项目开发-从产品AI功能构思到封装AI润色组件

吃猫的鱼Code

发布于 2025-02-24 09:09:01

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文章被收录于专栏：吃猫的鱼个人博客编程笔记

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前言

最近在做自己的一个纯前端项目，一个在线简历生成平台

项目体验地址：https://resume.404.pub

项目开源地址：https://github.com/weidong-repo/AIResume （欢迎来stars）

封装的AI润色组件（演示篇）

先看效果，用户编辑简历的时候，回弹出“AI润色”、“扩展方向”两个按钮，用户在输入内容后，即可使用“AI润色”相关功能

AI流式生成润色以及扩展方案

AI润色的产品构思、需求分析、前端展示规划

其实现在日益丰富的AI产品下，使用大模型来为自己的简历增添色彩已经十分常见，于是我就想，是否可以让用户边写简历，AI一边可以及时辅导润色？

针对这个需求，我开始构思功能。

需求分析：首先这个功能肯定是用户能够顺手就能用到的，呼之即来。即编写过程中，可以实时使用，亦或者说是编写完成，使用AI来使其专业化。除了AI润色，还有当编写简历的时候，可能会不知道往哪个方向扩展，这个时候，就需要使用大模型来辅助“扩展方向”，告诉用户往哪个方向扩写等。

大模型：大模型直接用阿里云的千问大模型来做（这里支持用户切换大模型，接口格式适应的是openai）。

前端展示规划：用户点击输入框的时候，右侧有弹窗，antDesign 的Popover 气泡卡片实现（需要二次封装），另外当用户点击一键插入的时候，需要把AI生成的值替换进输入框中。

实现思路：

首先封装一个接口，用于请求大模型、流式响应大模型返回。（用户已在网站设置了apikey等相关大模型调用信息，存储localStorage中）
然后二次封装Popover，命名为AIEnhancePopover，把按钮、AI回复内容等都装进组件，调用接口后AI返回内容要在上面展示。（保留插槽）
使用插槽，传递输入框进AIEnhancePopover中，这样实现在不影响页面中输入框数据的存储变化，也可以使用到封装好的组件AIEnhancePopover，同时往AIEnhancePopover中传入不同的提示词。保留一个通信事件（供用户把AI生成内容替换进输入框）大概逻辑结构如下

接口调用qwenAPI.ts

总体流程就是拿到请求接口的信息，构建请求，发送请求，拿到流式返回的数据异步通过回调函数返回给组件，当返回结束了，回调函数传参返回结束，即表示AI回复结束。

首先拎出一些关键点来说明

fetch发送请求，构建请求参数，stream:true表示当前请求时流式请求

const requestData = {
    model: model,
    messages: [{ role: "user", content: prompt }],
    stream: true,
    stream_options: {
        include_usage: true
    }
};

获取流式响应

const reader = response.body.getReader();

循环处理响应数据，当数据传递完成的时候，回调函数设置结束表示为true，结束循环。

while (true) {
      const { done, value } = await reader.read();
      if (done) break;
      const chunk = decoder.decode(value);
      const lines = chunk.split('\n').filter(line => line.trim() !== '');
      for (const line of lines) {
        if (line.startsWith('data: ')) {
          const jsonLine = line.slice(6).trim();
          if (jsonLine === '[DONE]') {
            onResponse(currentText, true);
            return;
          }
          try {
            const parsedLine = JSON.parse(jsonLine);
            if (Array.isArray(parsedLine.choices) && parsedLine.choices.length === 0) {
              continue;
            }
            const deltaContent = parsedLine?.choices?.[0]?.delta?.content;
            if (deltaContent) {
              currentText += deltaContent;
              onResponse(currentText, false);
            }
          } catch (err) {
            onResponse("解析流数据时出错，请稍后重试", true);
            console.error("解析流数据时出错:", err);
          }
        }
      }
    }

最后贴上完整代码qwenAPI.ts，适用于单轮问答，cv即用！

import { useSettingsStore } from "../store/useSettingsStore";
import { message } from "ant-design-vue";
//读取用户设置的API地址和API Key
const settingsStore = useSettingsStore();
export async function sendToQwenAI(prompt: string,
  onResponse: (responseText: string, isComplete: boolean) => void): Promise {
   // 构建请求参数
  const API_URL = settingsStore.aliApiUrl;
  const userApiKey = settingsStore.aliApiKey;
  const model = settingsStore.modelName;
  const requestData = {
    model: model,
    messages: [{ role: "user", content: prompt }],
    stream: true,
    stream_options: {
      include_usage: true
    }
  };

  try {
    const response = await fetch(API_URL, {
      method: "POST",
      headers: {
        "Authorization": `Bearer ${userApiKey}`,
        "Content-Type": "application/json",
      },
      body: JSON.stringify(requestData),
    });

    // 返回情况检查
    if (response.status === 401) {
      onResponse("认证失败，请检查 API Key 是否正确", true);
      message.error("认证失败，请检查 API Key 是否正确");
      return;
    } else if (!response.ok) {
      onResponse(`请求失败，错误码: ${response.status}`, true);
      message.error(`请求失败，错误码: ${response.status}`);
      return;
    }
    if (!response.body) {
      onResponse("服务器未返回流数据", true);
      throw new Error("服务器未返回流数据");
    }

    const reader = response.body.getReader();
    const decoder = new TextDecoder();
    let currentText = "";
    while (true) {
      const { done, value } = await reader.read();
      if (done) break;

      const chunk = decoder.decode(value);
      const lines = chunk.split('\n').filter(line => line.trim() !== '');

      for (const line of lines) {
        if (line.startsWith('data: ')) {
          const jsonLine = line.slice(6).trim();
          if (jsonLine === '[DONE]') {
            onResponse(currentText, true);
            return;
          }
          try {
            const parsedLine = JSON.parse(jsonLine);
            if (Array.isArray(parsedLine.choices) && parsedLine.choices.length === 0) {
              continue;
            }
            const deltaContent = parsedLine?.choices?.[0]?.delta?.content;
            if (deltaContent) {
              currentText += deltaContent;
              onResponse(currentText, false);
            }
          } catch (err) {
            onResponse("解析流数据时出错，请稍后重试", true);
            console.error("解析流数据时出错:", err);
          }
        }
      }
    }
  } catch (error) {
    console.error("请求 Qwen AI 失败:", error);
    message.error("请求失败，请稍后重试");
    onResponse("请求失败，请稍后重试", true);
  }
}

组件封装AIEnhancePover

前面调用接口的请求ts已经封装好了，接下来就是对AI润色块整个部分进行封装了，这里需要进行封装按钮，发起请求，同时需要渲染展示AI的回复问答。

首先是界面部分，组件的界面是二次封装了一下ant-design的a-popover组件，简述为两个按钮以及ai回复，以及一个一键应用AI回复的按钮。还有一个插槽，供使用的时候传递a-popover组件所指向的内容。

逻辑部分接受父组件传递过来的一些参数，description作为发送给ai的Prompt提示词

const props = defineProps({
  description: String,
  extend: String
});

然后就是构建好prompt，发送给已经封装好的 sendToQwenAI 即可，并且传递一个回调函数，用于更新组件中的AI回复的内容

// 发送给 AI 处理
const handleAiEnhance = async (Prompt: string, isExtend: boolean) => {
  if (!Prompt || Prompt.length < 5) return;
  AIextent.value = isExtend;
  loading.value = true;
  AIReply.value = ""; // 清空上一次的结果
  try {
    await sendToQwenAI(
      buildPrompt(Prompt),
        // 传递一个回调函数，用于更新组件中的AI回复的内容
      (text, isComplete) => {
        AIReply.value = text;
        if (isComplete) {
          loading.value = false;
        }
      }
    );
  } catch (error) {
    console.error("AI 处理失败:", error);
    AIReply.value = "AI 处理失败，请稍后再试。";
    loading.value = false;
  }
};

最后AI润色二次封装的完整代码（省略掉 CSS ，有些长...）

import { defineProps, computed, ref } from "vue";
import { sendToQwenAI } from "../../../api/qwenAPI";
import { useResumeStore } from '../../../store';
import { defineEmits } from "vue";

const resumeStore = useResumeStore();
const personalInfo = computed(() => resumeStore.personalInfo);
const props = defineProps({
  description: String,
  extend: String
});

const emit = defineEmits<{
  update: [content: string]
}>();

const AIReply = ref("");
const loading = ref(false);
const AIextent = ref(false);

const showTitle = computed(() => {
  if (!props.description || props.description.length < 5) {
    return "请输入更多信息后可使用 AI 功能";
  }
  return "AI 润色";
});

// 构建 AI 提示语
const buildPrompt = (text: string) => {
  return `我现在求职的是${personalInfo.value.applicationPosition}岗位，
  ${text}`;
};

// 发送给 AI 处理
const handleAiEnhance = async (Prompt: string, isExtend: boolean) => {
  if (!Prompt || Prompt.length < 5) return;
  AIextent.value = isExtend;
  loading.value = true;
  AIReply.value = ""; // 清空上一次的结果
  try {
    await sendToQwenAI(
      buildPrompt(Prompt),
      (text, isComplete) => {
        AIReply.value = text;
        if (isComplete) {
          loading.value = false;
        }
      }
    );
  } catch (error) {
    console.error("AI 处理失败:", error);
    AIReply.value = "AI 处理失败，请稍后再试。";
    loading.value = false;
  }
};

const handleApply = () => {
  if (AIReply.value) {
    emit('update', AIReply.value);
  }
};