基于LazyLLM搭建AI创意文案生成器（多场景文案自动生成）
在电商运营、社交媒体推广等日常工作中，“快速产出高质量创意文案”是高频且棘手的需求——传统人工创作不仅耗时长，还容易受限于灵感瓶颈；市面上多数文案工具要么功能繁杂、学习成本高，搞么需要付费才能解锁核心能力。为解决这些通电，我开发了一款轻量化AI创意文案生成器，基于LazyLLM实现流程自动化，对接PaddlePaddle API提供精准生成能力，无需复杂配置，新手也能10分钟完成部署并使用
一、项目简介：定位与核心能力
这款创意文案生成器的核心定位是“中小商家、营销人员的轻量化文案助手”，目标是用最简单的操作、最高效的流程，解决“文案创作门槛高、效率低、风格不统一”的问题。
从功能上看，它主要包括四大核心能力：首先是参数定制功能，支持填写产品类型（必填项，需明确具体产品，如“降噪无线耳机”）选择应用场景（覆盖社交媒体推广、电商详情页、海报宣传等6类常见场景）、文案风格（提供活泼俏皮、科技感、温情走心等 6 种风格），还能输入核心关键词（用逗号分隔）和设置生成数量（1-10 条），通过多维度约束确保文案贴合需求；其次是实时状态反馈，从初始的 “填写提示”，到生成时的 “加载动画”，再到成功后的 “结果卡片” 或失败后的 “错误提示”，每一步都有清晰反馈，避免用户操作时陷入迷茫；再者是便捷的文案交互，生成结果以卡片形式展示，hover 卡片时会显示 “复制” 按钮，支持单条文案复制，也能通过 “复制全部” 按钮批量导出，若对结果不满意，点击 “重新生成” 即可快速调整参数再次尝试。
二、实现步骤：从0到1搭建完整流程
前置准备：技术栈与工具
前端采用 HTML5 构建页面结构，用 TailwindCSS 快速实现样式（无需写复杂 CSS 代码），搭配 Font Awesome 提供图标支持，交互逻辑则通过原生 JavaScript 实现，避免引入框架导致的资源冗余；后端基于 Python 3.10 + 开发，用 Flask 搭建轻量级 API 服务，核心依赖 LazyLLM 实现流程自动化，同时通过 OpenAI SDK 对接 PaddlePaddle 大模型 API（兼容 OpenAI 格式，降低调用难度）；版本管理用 Git，开发工具推荐 VS Code，整体技术栈轻量化，无需复杂环境配置。
步骤1：搭建前端界面
前端核心是 “顶部导航 + 主内容区（参数区 + 结果区）+ 通知提示” 的结构。顶部导航简洁明了，仅保留工具名称和图标，确保视觉聚焦；主内容区在 PC 端采用左右布局，左侧是参数设置表单，右侧是结果展示区，移动端则自动转为垂直布局。
表单部分，每个参数项都做了细节优化：比如产品类型输入框左侧有 “标签” 图标，场景选择下拉框右侧有 “下拉箭头” 提示，必填项用红色 “*” 标注，输入框获取焦点时会显示蓝色边框和阴影，提升交互质感。结果展示区包含四种状态：初始空状态用 “文件” 图标和提示文本引导用户填写参数；加载状态用旋转的圆形动画配合 “正在激发创意灵感” 文本，降低等待焦虑；结果状态通过循环渲染文案卡片展示生成内容，卡片背景为浅灰色，边框柔和，确保视觉清爽；错误状态则用 “感叹三角” 图标和红色文本提示问题原因。
交互逻辑上，表单提交时会先阻止默认刷新行为，收集用户输入的参数并转为 JSON 格式，再通过 fetch 请求后端 “/generate” 接口；请求成功后，将返回的文案列表循环生成卡片插入结果区，请求失败则显示错误提示；另外还实现了 “复制文案” 功能，调用 navigator.clipboard.writeText () 实现复制，复制成功或失败时，通过底部的 “toast” 通知组件反馈结果，通知会在 3 秒后自动消失，不干扰操作。
步骤2：搭建后端服务
后端核心是用 Flask 提供 API 接口，并通过 LazyLLM 编排 “参数解析→模型调用→结果过滤” 的全流程。首先创建 requirements.txt 文件管理依赖，包含 Flask、lazyllm、openai、python-dotenv 等库，执行 “pip install -r requirements.txt” 即可安装。
main.py 文件中，先初始化 Flask 服务，加载.env 文件中的环境变量（存储 PaddlePaddle API Key 和 Base URL），再通过 OpenAI SDK 初始化 PaddlePaddle 客户端，指定 api_key 和 base_url。接着定义 LazyLLM 流水线，分为三个步骤：第一步是参数解析，将前端传入的 JSON 参数转化为大模型能理解的 Prompt，Prompt 会明确约束文案字数（20-50 字）、场景、风格、关键词和输出格式，比如 “生成 3 条复古无线耳机的文案，应用场景是社交媒体推广，风格是文艺清新，包含关键词‘复古外观、长续航’，每条 20-50 字，仅返回文案列表，无其他内容”，通过精准 Prompt 提升生成质量；第二步是模型调用，调用 PaddlePaddle 的 ernie-bot-4 模型（可根据需求替换其他模型），传入构造好的 Prompt，设置 temperature 为 0.7（平衡创意度与准确性），获取模型返回的文本后按行分割成列表；第三步是结果过滤，去除空值、重复内容和字数不符合要求的文案，确保最终返回的是有效结果。
最后定义 “/generate”POST 接口，接收前端传入的参数，先校验产品类型是否为空（必填项），再执行 LazyLLM 流水线，将过滤后的文案列表以 JSON 格式返回，若过程中出现异常，则返回错误信息和 500 状态码。为解决前后端跨域问题，启动服务时引入 Flask-CORS 并开启跨域支持。
步骤3：配置PaddlePaddle API Key
要调用 PaddlePaddle 大模型，需先获取 API Key：登录 PaddlePaddle AI Studio（模型库 - 飞桨AI Studio星河社区 - 人工智能学习与实训社区），注册并完成实名认证后，进入 “控制台→API Key 管理” 页面，点击 “创建 API Key”，生成后会得到 API Key 和 Base URL，将这两个值写入项目根目录的.env 文件中（格式为 “PADDLE_API_KEY = 你的 API Key”“PADDLE_BASE_URL = 你的 Base URL”），后端会通过 python-dotenv 加载这些变量，避免密钥硬编码导致泄露。
步骤4：运行
启动后端服务只需执行 “python main.py”，服务默认运行在 “http://localhost:8080”，打开浏览器访问该地址即可看到前端界面。测试时，先填写产品类型（如 “复古无线耳机”），选择场景 “社交媒体推广”、风格 “文艺清新”，输入关键词 “复古外观、长续航”，设置生成数量 3 条，点击 “生成创意文案” 按钮，等待 2-3 秒后，右侧结果区会显示 3 条符合要求的文案，点击卡片上的 “复制” 按钮，底部会弹出 “文案已复制” 的通知，测试成功。
三、核心代码解析：关键技术点
1.LazyLLM流水线的优势
LazyLLM 的 Pipeline 类是后端流程的核心，它能将多个步骤串联成自动化流水线，无需手动管理步骤间的依赖关系。比如添加步骤时，通过 “add_step” 方法指定步骤名称、执行函数，若某个步骤依赖上一步的结果，只需在 “inputs” 参数中填写上一步的名称（如生成步骤依赖参数解析步骤的结果，就设置 “inputs='parse'”）；执行流水线时，调用 “pipeline.run (params)” 传入前端参数，就能自动按顺序执行所有步骤，并返回各步骤的结果字典，最终只需提取 “filter” 步骤的结果（过滤后的文案列表）即可，代码逻辑更简洁，也便于后续维护和扩展。
2.Prompt工程：提升AI生成精准
Prompt 的质量直接决定文案生成效果，这里的关键是 “明确约束条件”。首先限定字数范围（20-50 字），避免 AI 生成过长的段落或过短的短语；其次绑定场景与风格，让 AI 清楚文案的使用场景和语气调性，比如 “社交媒体推广” 场景会更注重吸引眼球，“电商详情页” 场景会更侧重产品卖点；再者强制包含关键词，确保文案围绕产品核心卖点展开，避免偏离主题；最后规范输出格式，要求 “仅返回文案列表，每行一条，无其他内容”，减少 AI 返回多余解释的情况，方便后续解析处理。
3.前端用户体验优化细节
除了核心功能，前端还做了很多细节优化提升体验：加载动画用 TailwindCSS 的 “animate-spin” 类实现，圆形边框仅上下部分着色，视觉效果更轻盈；toast 通知组件用 “transform translate-y-20 opacity-0” 初始隐藏，显示时改为 “translate-y-0 opacity-100”，配合 300 毫秒过渡动画，弹出和消失都更自然；文案卡片添加 “hover:shadow-lg hover:-translate-y-1” 效果，hover 时轻微上浮并加深阴影，让交互更有质感；表单下拉框用 “appearance-none” 隐藏默认样式，自定义 “下拉箭头” 图标，保持视觉风格统一。
四、效果展示：直观感受工具能力
效果图展示
视频展示
LazyLLM创意项目
五、开源地址
项目已开源至 GitCode，仓库地址为https://gitcode.com/2401_86455622/CreativeCopyGenerator.git
https://gitcode.com/2401_86455622/CreativeCopyGenerator.git包含完整的前后端代码和 README.md，欢迎 Star 和 Fork，也期待大家贡献代码或提出改进建议。
六、总结
这款 AI 创意文案生成器的核心优势在于 “轻量化” 和 “精准化”—— 轻量化体现在技术栈简单、部署快速、操作无学习成本，新手 10 分钟就能上手；精准化则依靠多维度参数约束、LazyLLM 流程管控和优化的 Prompt 工程，让 AI 生成的文案无需大量修改就能直接使用。无论是中小商家用于日常营销，还是营销人员提升创作效率，这款工具都能成为实用的 “文案小助手”。
如果你也有文案创作的痛点，不妨试试这款工具，也欢迎通过开源仓库参与项目迭代，一起打造更贴合用户需求的文案生成工具。