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👇

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🧱 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

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🛠️ 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

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🧪 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

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🚀 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”）

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📦 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

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✅ 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。