chatgpt-vue3-light-mvp

💭 一个可二次开发 Chat Bot 对话 Web 端原型模板, 基于 Vue3、Vite 5、TypeScript、Naive UI 、UnoCSS 等主流技术构建, 🧤简单集成大模型 API, 采用单轮 AI 问答对话模式, 每次提问独立响应, 无需上下文, 支持打字机效果流式输出, 集成 markdown-it, highlight.js 语法高亮预览, 💼 易于定制和快速搭建 Chat 类大语言模型产品

🌈 Live Demo 在线体验

🎉 特性

• 🛠️ 核心技术栈：Vite 5 + Vue 3 + TypeScript + ESLint (v9)
• 🎨 UI 框架：Naive UI 2.x
• 🪄 解放双手：内置 Unplugin Auto Import，支持组件按需自动导入，提升开发效率
• 🌟 图标支持：内置 UnoCSS + Iconify，实现原子化样式内联和图标按需自动导入
• 💬 AI 对话：支持单轮对话，用户输入即得 AI 独立响应回复，无需上下文
• 📝 Markdown 预览：支持多种编程语言代码高亮，集成 markdown-it 和 highlight.js
• 🧪 模拟开发模式：提供本地模拟开发模式，无需真实 API 即可开始开发
• 🔑 环境变量管理：通过 .env 文件管理 API 密钥，支持不同大模型的配置
• 🌍 大语言模型 API：兼容 Spark 星火认知大模型、SiliconFlow、Ollama 等，允许自由扩展
• 🚀 灵活扩展：轻量级模块化 MVP 设计，纯前端开发，项目结构清晰，快速搭建 AI 对话原型

前置条件

• Vue 3.x
• Node >= 18.12.x
• Pnpm 9.x
• VS Code 插件 dbaeumer.vscode-eslint >= v3.0.5 (pre-release)

运行效果

mvp-chatgpt-light-vue3-mock.mp4

安装和运行

• 安装依赖

pnpm i

• 本地开发

pnpm dev

本地运行后，可以通过访问 http://localhost:2048 来查看应用。

🔑 配置 API 密钥

在运行项目之前，需要设置大语言模型的 API 密钥：

1. 执行以下命令，自动创建环境变量模板文件 .env 文件：

   cp .env.template .env

2. 编辑 .env 文件，填入你的 API 密钥

VITE_SPARK_KEY=你的_星火_API_Key # 需要用冒号拼接key和secret，格式如 `key123456:secret123456`
VITE_SILICONFLOW_KEY=你的_SiliconFlow_API_Key # 通常以 `sk-` 开头，如 `sk-xxxxxx`

🌍 模拟/真实 API 模式切换

本项目提供了一个模拟开发模式，用于在本地开发环境或 Github 等部署环境中模拟调用大模型相关策略，无需调用真实 API 接口。该模式在 src/config/env.ts 文件中定义，由以下代码控制：

// src/config/env.ts

const isDev = import.meta.env.DEV

/**
 * TODO: 若是本地开发环境、Github 部署环境，则模拟大模型相关策略，不调接口
 */
export const isMockDevelopment = isDev
  || process.env.VITE_ROUTER_MODE === 'hash'

// 打开此行，则会调用真实的大模型接口（需提前配置好 Key）
// export const isMockDevelopment = false

默认配置

默认情况下，在开发环境或使用 hash 路由模式时, isMockDevelopment 会被设置为 true, 这意味着应用将使用模拟数据而不是真实的大模型 API 接口。

切换至真实 API

如果想在所有环境中使用真实的 API，你有两个选择：

1. 取消注释：将最后一行的代码注释取消，设置 isMockDevelopment = false

2. 修改逻辑：全局搜索 isMockDevelopment, 并修改相应的 if 判断逻辑，使其默认使用真实接口

请注意，无论选择哪种方式，都需要确保项目已经正确配置了 .env API 密钥

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🦙 接入大语言模型 API

国内在线大模型

1. Spark 星火认知大模型：

• 注册：访问 星火大模型 API 进行注册并登录
• 获取 API 密钥：访问 控制台 获取 APIKey 和 APISecret

• 接口说明：spark HTTP 调用文档

• 配置到本仓库：将创建的 APIKey 和 APISecret 密钥用冒号 : 拼接填入到 .env 文件中的 VITE_SPARK_KEY 环境变量

2. SiliconFlow 大模型：

• 注册：访问 SiliconFlow 官网 进行注册登录并创建 API 密钥
• 创建 API 密钥：访问 账户管理 - API 密钥 创建新 API 密钥

• 接口说明：官方 Chat Completions 在线调试
• 配置到本仓库：将创建的 API 密钥填入 .env 文件中的 VITE_SILICONFLOW_KEY 环境变量
• SiliconFlow现已支持的大模型：模型列表

使用本地 Ollama 大模型

Ollama3 大模型：

• 安装：Ollama3 不需要 API 密钥，只需要在本地安装并运行 Ollama 即可。请参考 Ollama 官方文档进行安装：Ollama GitHub
• 运行：运行 Ollama3 服务，直接执行 ollama run llama3, 运行后确保其在 http://localhost:11434 运行

• 查看运行状态：执行 ollama list命令可查看当前正在运行的 Ollama 模型

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🔌 大模型响应处理

由于不同大模型的响应结果结构有所差异，本项目封装了一个 model 字段，用于控制响应结果的转换和字段提取。

🧠 已支持的模型

• （默认类型）模拟数据模型：standard
• Spark 星火大模型：spark
• llama 3 大模型：ollama3
• SiliconFlow 硅基流动大模型：siliconflow

🔬 主要实现

• LLMTypes: 定义了支持的大模型列表及其对应的 modelName，详见代码
• TransformStreamModelTypes: 基于 LLMTypes 推导出来的定义的模型名称类型，详见代码
• transformStreamValue: 包含了针对各种模型的响应结果转换函数，详见代码
• MarkdownPreview 组件: 接收 model props 属性，根据不同模型类型处理流式响应，详见代码

📚 使用示例

在使用 MarkdownPreview 组件时，通过设置 model 属性来指定当前使用的大模型类型：

<MarkdownPreview
  v-model:reader="outputTextReader"
  :model="defaultLLMTypeName"
  @failed="onFailedReader"
  @completed="onCompletedReader"
/>

其中 defaultLLMTypeName 会根据映射自动选择对应的模型（也可具体指定一个模型）：

const defaultLLMTypeName: TransformStreamModelTypes = isMockDevelopment
  ? 'standard'
  : 'spark'

默认情况下，会处理 spark 模型，在模拟开发环境下，使用 standard 模型。具体的模型类型可以根据需求进行配置。

💡 提示

defaultLLMTypeName 会根据模型映射自动选择合适的模型，也可以手动指定模型

如果后端返回的是可直接渲染的纯字符串（而非 JSON），standard 模型将适用于所有这种情况

🌹 支持

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😎 Awesome

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