前端analysis | 知其所以然

AI大模型的前端架构

2025-06-02

“AI 大模型的前端架构” 是一个很有深度的话题,通常指的是基于大模型能力构建的 Web 应用前端架构设计,
例如像 ChatGPT、Copilot、Notion AI 这样的产品。下面从 架构层次、技术栈、关键模块设计 等方面详细说明。

🧠 AI 大模型应用的前端架构全貌
🧱 一、前端整体架构层次
用户交互层(UI)
└──> 会话管理与状态层(上下文 / Prompt 管理)
└──> AI 接口调用层(API 调用 / 流式处理 / 错误重试)
└──> 数据缓存层(本地缓存 / IndexedDB / session)
└──> 服务通信层(WebSocket / REST / SSE)

🧩 二、核心前端模块

模块 功能说明
📜 Prompt 构建器 用户输入转系统提示,结构化构建 prompt(模板引擎/JSON构造)
🎤 多模态输入支持 文本、图片、语音等输入处理和上传
⌛ 流式响应渲染 支持 Token-by-token 响应展示(如 GPT 输出打字机效果)
🧠 会话管理 记录对话上下文、多轮历史、嵌套调用树
🛡️ 安全 & 过滤 屏蔽敏感输出、token 超长裁剪、前端 PII 脱敏
💾 本地缓存 IndexedDB 或 localStorage 做最近历史或响应缓存
🧪 工具插件 支持工具调用(Function Calling)、代码执行(REPL)等

🔧 三、技术栈建议

层级 推荐技术
前端框架 React(或 Vue)、Next.js(SSR / SEO)
状态管理 Zustand、Redux Toolkit(轻量)、Jotai
请求框架 Axios / fetch + React Query(支持缓存 & 错误重试)
流式渲染 使用 SSE(EventSource)/ WebSocket 配合分片渲染
富文本输出 Markdown + 语法高亮(如 Shiki、PrismJS)
多模态支持 上传组件、画布、音频录制(如 RecordRTC)
Web Worker 做 Token 分析、批量文本处理的异步任务
设计系统 Tailwind CSS / ShadCN UI / Ant Design

🔁 四、与大模型的通信方式
✅ 通常支持以下几种接口模式:
REST API(同步返回)
SSE(Server-Sent Events):流式输出(如 OpenAI GPT)
WebSocket:需要双向通信(如多人协同 / 智能体框架)
// SSE 示例:流式响应
const eventSource = new EventSource(‘/api/stream’);
eventSource.onmessage = (e) => {
const data = JSON.parse(e.data);
updateUI(data.delta);
};

🧠 五、前端如何提升 AI 应用体验?

技术手段 作用
延迟打字效果(stream rendering) 更像人类思考过程,避免“卡顿感”
Prompt 可视化构建 提高 prompt 质量,减少冗余
多轮上下文合并与裁剪 保持 token 不超限,同时保留语义
插件系统(tool call UI) 增强 AI 调用工具时的交互(如调用“天气插件”)
本地思维链(Chain-of-Thought 展示) 帮助用户理解 AI 推理过程

🔒 六、安全与性能关注点
Token 超限处理(自动截断 / 滑窗)
前端敏感信息屏蔽(如 PII 过滤)
防 prompt injection 攻击(前端输入校验)
模型响应超时、断流处理
请求幂等性(防止重复发送)

✨ 示例项目/应用参考
ChatGPT UI
OpenAI Cookbooks
LangChain UI

✅ 构建一个【ChatGPT 类 AI 聊天网页】

✅ 可选目标方向举例:

目标类型 实现方向建议
🔹 聊天网页 Demo 适合从零开发,聚焦 UI 和流式响应
🔹 工具增强型 AI 助手 支持函数调用 + 工具注册机制
🔹 团队协同对话界面 引入 WebSocket + 多用户上下文隔离
🔹 嵌入已有系统的 AI 能力 模块化封装 + 组件解耦,适配嵌入

🏗️ 构建 “AI 聊天网页” 类产品,以下是一个组件级蓝图示例:

🔧 架构主模块图:

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App
├── UI 层
│ ├── ChatInput // Prompt 输入框组件(支持多模态)
│ ├── ChatWindow // 消息流展示 + Stream 渲染
│ ├── ToolCallBar // 函数调用建议 / 插件面板
│ └── CoTVisualizer // 本地推理链条展示组件(可选)

├── 状态管理层(Zustand/Jotai)
│ └── useChatStore // 当前会话上下文、历史记录管理

├── 网络通信层
│ ├── useChatAPI // 请求封装,支持流式 / 工具调用
│ └── SSEListener / WSBridge // SSE or WebSocket 通信模块

├── Prompt 编译器
│ └── buildPrompt.ts // 可视化 prompt → JSON or string

├── 安全模块
│ └── sanitizeInput.ts // PII 过滤、注入攻击拦截等

🔁 接入 LLM 接口(如 OpenAI)的小贴士:

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// SSE 请求封装
export function fetchStreamedResponse(prompt: string, onMessage: (delta: string) => void) {
const source = new EventSource(`/api/stream?prompt=${encodeURIComponent(prompt)}`);
source.onmessage = (e) => {
const data = JSON.parse(e.data);
onMessage(data.delta); // 渲染 delta 内容
};
source.onerror = () => {
source.close();
};
}

🧰 Prompt 工程 + 工具调用结构(支持 Function Calling):

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// 构建 Prompt 请求体
const payload = {
model: "gpt-4",
messages: chatHistory,
tools: [
{
type: "function",
function: {
name: "getWeather",
description: "获取天气",
parameters: { location: "string" }
}
}
]
}

🎨 UI 设计系统推荐(简洁 + 响应式):

  • Tailwind CSS + ShadCN UI:快速构建聊天框、按钮、卡片等
  • Code 高亮:PrismJS + markdown-it(含语法扩展)
  • 对话气泡式布局:基于 flexscroll-auto 实现双端输出

🧱 你可以选择的部署方式:

目标平台 技术路径
✅ 网页端 Next.js / Vite + React + Tailwind
✅ 桌面端 Electron + React(可整合本地文件调用)
✅ 微信小程序 使用 uni-app / Taro + 云函数
✅ 浏览器插件 manifest v3 + Web UI + background 连接
✅ 嵌入企业系统 封装为组件库或 iframe 嵌入

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