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交互式 AI 系统

构建一个交互式 AI 系统,可以理解为打造一个“懂你的多轮智能助手”。这个系统既能理解自然语言,又能执行任务,还能一步步与你协作完成复杂工作流程。

我给你从整体架构到技术细节,按顺序讲清楚怎么做👇


🧱 一、交互式 AI 的整体架构

用户界面(前端 UI)🧑
    ⬇️ 用户输入 + 步骤交互
后端服务(API网关)🧩
    ⬇️ 数据清洗 / 状态管理 / 控制流程
智能引擎(LLM + 工具)🧠
    ⬇️ 调用模型、工具、数据库
执行 & 回应 💬

交互式 AI 关键特点:

  • ✅ 多轮对话(记住上下文)
  • ✅ 用户可操作(如选择字段、上传文件、设定规则)
  • ✅ 模型会判断流程、调用工具、组合答案

🛠️ 二、主要组件与技术选型

模块内容推荐技术
前端 UI多步骤引导、参数配置、问答界面Vue3 / React + Tailwind + shadcn/ui
会话管理上下文追踪、会话状态流LangChain + LangGraph / RAGFlow
工具层数据清洗、分析、文档处理等Python 脚本 + Pandas / FastAPI
模型层GPT/Claude/Mistral 等大语言模型OpenAI / Claude API / Ollama 本地部署
数据库存储会话、用户、数据结果等PostgreSQL + Redis
向量库搜索文档 / 问答知识库FAISS / Qdrant / Weaviate

🧪 三、构建流程(5 步完成 MVP)

第 1 步:设计任务流程(用户流程图)

举例:医疗数据分析交互流程

1. 用户上传 Excel → 系统识别字段
2. 用户选择处理方式(如:清洗缺失值、分组统计)
3. 系统展示结构化统计结果(表格 + 图表)
4. 用户提问:“这些人中谁是高风险?”
5. AI 生成总结 ➜ 回答 + 推荐建议

第 2 步:前端开发(交互步骤设计)

  • 步骤导航(Step)
  • 字段识别 + 清洗选项(Form)
  • 图表展示(ECharts)
  • AI 对话区(ChatBox)

第 3 步:后端逻辑(数据处理 + 状态流)

  • 数据上传解析(Excel / PDF)
  • 清洗逻辑(缺失、异常检测)
  • 结构化统计(Pandas / SQL)
  • 构造 prompt 给 LLM

第 4 步:模型接入(嵌入 LLM)

  • 用 LangChain 管理工具调用(如调用清洗结果)
  • 使用 chat-with-tools 模式(function calling / tool calling)
  • 示例 Prompt 模板:
你是一位医疗数据分析助手。以下是用户上传的患者就诊数据摘要:
- 高血压:12人,平均年龄58岁
- 重复就诊超5次:4人

请基于以上数据,分析是否存在异常就诊行为,并给出建议。

第 5 步:闭环设计(用户可以再提问或更换规则)

  • 用户可以「修改字段」「切换统计方法」「重新提问」
  • 系统保留上下文,继续问答
  • 可视化结果和总结报告可下载

🚀 进阶:加入更多 AI 工具链

  • ✅ PDF 阅读器 / 表格理解器
  • ✅ 图表生成器(用 AI 生成图表)
  • ✅ 智能 SQL 编写器(AI 写 SQL)
  • ✅ 多 Agent 协作(比如“清洗 Agent” + “分析 Agent”)

📦 推荐开发框架 / 项目(可以基于二次开发)

名称说明
LangChain强大的 LLM 框架,可构建工具链、Agent、多轮对话
Flowise低代码构建交互型 AI 流程,可快速测试原型
RAGFlow结构化文档处理 + 模型问答,适合医疗/法律
Anything-LLM多文档问答平台,可做嵌入式知识库

✅ 总结:构建交互型 AI 的核心是:

前端“可操作 + 引导式”交互 + 后端“结构化数据流”+ 模型“精准问答+工具调用”

你可以从“数据上传 ➜ 清洗选择 ➜ 可视化 ➜ AI 分析”这个流程作为起点,逐步扩展工具和模型能力。

http://www.dtcms.com/a/112273.html

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