利用快马平台十分钟搭建你的第一个大模型对话应用原型

快速体验

1. 打开 InsCode(快马)平台 https://www.inscode.net
2. 输入框内输入如下内容：

请生成一个基于大模型的智能对话应用原型。该应用需要具备以下核心功能：首先，集成一个开源或API可用的大模型（如ChatGLM、Qwen等），作为对话引擎。其次，设计一个简洁的Web界面，包含一个文本输入框用于用户提问，一个显示区域用于流式展示模型的回答。最后，实现基本的对话历史管理功能，能够暂时保存当前会话的上下文。请使用Python的FastAPI或Flask框架构建后端，前端使用简单的HTML、JavaScript，并确保代码结构清晰，注释完整，能够直接在快马平台部署运行。

3. 点击'项目生成'按钮，等待项目生成完整后预览效果

最近在研究大模型应用开发，发现从零开始搭建一个对话应用原型其实并不复杂。今天就用InsCode(快马)平台带大家快速实现一个基础版的大模型对话应用，整个过程大概十分钟就能搞定。

1. 选择大模型引擎目前主流的大模型基本都提供了API接口或开源版本。考虑到易用性，我选择了ChatGLM-6B这个开源模型，它在中文场景表现不错，而且可以直接通过API调用。如果不想自己部署模型，也可以使用平台内置的API服务。

2. 搭建后端服务用Python的FastAPI框架搭建后端服务特别方便。主要实现三个功能：

   • 接收前端发来的用户提问
   • 调用大模型API获取回答
   • 以流式方式将回答返回给前端

   这里需要注意处理跨域请求，以及保持长连接来实现流式输出。FastAPI的异步特性让这些功能实现起来很顺畅。

3. 设计前端界面前端部分保持简洁：

   • 一个输入框用于提问
   • 一个展示区域实时显示回答
   • 简单的对话历史记录

   用纯HTML+JavaScript就能实现，不需要复杂框架。重点是要处理好流式数据的接收和展示，让回答能逐字显示出来。

4. 上下文管理为了让对话更连贯，需要实现基础的上下文管理。这里采用简单的方案：在后端维护一个对话历史列表，每次提问都把之前的对话记录一起发给模型。

在实际开发中遇到了几个小问题：

• 流式输出时前端接收不完整：需要检查EventSource的实现
• 上下文太长导致API报错：需要设置合理的截断策略
• 跨域问题：记得在FastAPI中配置CORS中间件

整个项目最棒的部分是，在InsCode(快马)平台上可以直接一键部署，不需要自己配置服务器环境。平台已经预置了Python运行环境，省去了很多麻烦。

这个原型虽然简单，但已经包含了对话应用的核心功能。在此基础上可以继续扩展：

• 添加多轮对话管理
• 实现用户身份验证
• 增加文件上传解析功能
• 优化前端交互体验

对于想快速验证大模型应用创意的开发者来说，用这种方式能在极短时间内看到效果。我实际测试从创建项目到部署上线，真的只用了十分钟左右。平台的内置AI辅助还能帮忙优化代码，对新手特别友好。

快速体验

1. 打开 InsCode(快马)平台 https://www.inscode.net
2. 输入框内输入如下内容：

请生成一个基于大模型的智能对话应用原型。该应用需要具备以下核心功能：首先，集成一个开源或API可用的大模型（如ChatGLM、Qwen等），作为对话引擎。其次，设计一个简洁的Web界面，包含一个文本输入框用于用户提问，一个显示区域用于流式展示模型的回答。最后，实现基本的对话历史管理功能，能够暂时保存当前会话的上下文。请使用Python的FastAPI或Flask框架构建后端，前端使用简单的HTML、JavaScript，并确保代码结构清晰，注释完整，能够直接在快马平台部署运行。

3. 点击'项目生成'按钮，等待项目生成完整后预览效果