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实战教程：将AI大模型接入微信小程序，打造智能客服系统_微信小程序客服接入ai

网友: 技术文档 2025-07-30 11:28:43

实战教程：将AI大模型接入微信小程序，打造智能客服系统

本文介绍如何将微调后的AI大模型（基于Ollama和Dify）接入微信小程序，实现一个功能完整的智能客服系统。通过本文，你将学习到微信小程序开发、AI接口对接、UI设计等实用技能。

前言

在人工智能快速发展的今天，将AI大模型应用到实际业务场景中已经成为一种趋势。本文将带领大家完成一个完整的项目：将微调后的AI大模型接入微信小程序，打造一个智能客服系统。这个系统不仅界面美观，而且功能完整，可以直接用于实际业务场景。

技术栈

  • 微信小程序开发
  • AI大模型（基于Ollama和Dify）
  • RESTful API
  • 前端UI设计

一、项目概述

1.1 功能特点

  • 美观的聊天界面
  • 实时对话功能
  • 自动滚动到最新消息
  • 加载状态提示
  • 错误处理机制
  • 与AI大模型的无缝集成

1.2 技术难点

  • 微信小程序与AI接口的对接
  • 实时对话的实现
  • 良好的用户体验设计
  • 错误处理和异常情况的处理

二、项目结构

首先，让我们创建项目的基本结构：

project/├── project.config.json // 项目配置文件├── miniprogram/│ ├── app.json // 应用配置文件│ │ └── chat/│ │ ├── chat.wxml // 聊天页面结构│ │ ├── chat.wxss // 聊天页面样式│ │ └── chat.js // 聊天页面逻辑

三、具体实现

3.1 项目配置

首先创建项目配置文件 project.config.json：

{ \"description\": \"项目配置文件\", \"packOptions\": { \"ignore\": [] }, \"miniprogramRoot\": \"miniprogram/\", \"compileType\": \"miniprogram\", \"projectname\": \"ai-customer-service\", \"setting\": { \"urlCheck\": true, \"es6\": true, \"enhance\": true, \"postcss\": true, \"minified\": true }, \"appid\": \"你的小程序appid\", \"libVersion\": \"2.30.2\"}

3.2 应用配置

在 app.json 中配置页面路由和窗口样式：

{ \"pages\": [ \"pages/index/index\", \"pages/chat/chat\" ], \"window\": { \"backgroundTextStyle\": \"light\", \"navigationBarBackgroundColor\": \"#fff\", \"navigationBarTitleText\": \"AI智能客服\", \"navigationBarTextStyle\": \"black\" }}

3.3 聊天界面实现

3.3.1 页面结构 (chat.wxml)
<view class=\"chat-container\"> <scroll-view scroll-y=\"true\" class=\"chat-list\" scroll-into-view=\"{{scrollToMessage}}\"> <block wx:for=\"{{messages}}\" wx:key=\"index\"> <view class=\"message {{item.type === \'user\' ? \'user-message\' : \'ai-message\'}}\" id=\"msg-{{index}}\"> <view class=\"message-content\"> <text>{{item.content}}</text> </view> </view> </block> </scroll-view> <view class=\"input-area\"> <input class=\"message-input\" value=\"{{inputMessage}}\" bindinput=\"onInputChange\"  placeholder=\"请输入您的问题...\"  confirm-type=\"send\"  bindconfirm=\"sendMessage\"/> <button class=\"send-btn\" bindtap=\"sendMessage\">发送</button> </view></view>
3.3.2 页面样式 (chat.wxss)
.chat-container { display: flex; flex-direction: column; height: 100vh; background-color: #f5f5f5;}.chat-list { flex: 1; padding: 20rpx; overflow-y: auto;}.message { margin-bottom: 20rpx; display: flex; flex-direction: column;}.user-message { align-items: flex-end;}.ai-message { align-items: flex-start;}.message-content { max-width: 70%; padding: 20rpx; border-radius: 10rpx; word-wrap: break-word;}.user-message .message-content { background-color: #007AFF; color: white;}.ai-message .message-content { background-color: white; color: #333;}.input-area { padding: 20rpx; background-color: white; border-top: 1rpx solid #e5e5e5; display: flex; align-items: center;}.message-input { flex: 1; height: 80rpx; background-color: #f5f5f5; border-radius: 40rpx; padding: 0 30rpx; margin-right: 20rpx;}.send-btn { width: 120rpx; height: 80rpx; line-height: 80rpx; text-align: center; background-color: #007AFF; color: white; border-radius: 40rpx; padding: 0; font-size: 28rpx;}
3.3.3 页面逻辑 (chat.js)
const app = getApp()Page({ data: { messages: [], inputMessage: \'\', scrollToMessage: \'\', apiUrl: \'你的API地址\', // 替换为你的Dify API地址 apiKey: \'你的API密钥\' // 替换为你的Dify API密钥 }, onLoad: function() { // 添加欢迎消息 this.setData({ messages: [{ type: \'ai\', content: \'您好！我是AI智能客服，很高兴为您服务。请问有什么可以帮您？\' }] }) }, onInputChange: function(e) { this.setData({ inputMessage: e.detail.value }) }, sendMessage: function() { if (!this.data.inputMessage.trim()) return const userMessage = this.data.inputMessage const messages = this.data.messages // 添加用户消息 messages.push({ type: \'user\', content: userMessage }) this.setData({ messages: messages, inputMessage: \'\', scrollToMessage: `msg-${messages.length - 1}` }) // 调用API获取AI回复 this.getAIResponse(userMessage) }, getAIResponse: function(userMessage) { wx.showLoading({ title: \'正在思考...\', }) wx.request({ url: this.data.apiUrl, method: \'POST\', header: { \'Content-Type\': \'application/json\', \'Authorization\': `Bearer ${this.data.apiKey}` }, data: { query: userMessage, response_mode: \"streaming\", conversation_id: \"\", // 如果需要保持对话上下文，需要保存并传递conversation_id user: \"user_\" + Date.now() // 用户标识 }, success: (res) => { const messages = this.data.messages messages.push({ type: \'ai\', content: res.data.answer || \'抱歉，我现在无法回答这个问题。\' }) this.setData({ messages: messages, scrollToMessage: `msg-${messages.length - 1}` }) }, fail: (error) => { console.error(\'API请求失败：\', error) wx.showToast({ title: \'网络错误，请重试\', icon: \'none\' }) }, complete: () => { wx.hideLoading() } }) }})

四、使用说明

  1. 在微信开发者工具中导入项目
  2. 在 project.config.json 中替换你的小程序 appid
  3. 在 chat.js 中配置你的 Dify API 地址和 API 密钥
  4. 编译运行项目

五、进阶功能

如果你想要进一步完善这个项目，可以考虑添加以下功能：

  1. 聊天历史记录保存
  2. 支持图片或语音消息
  3. 添加更多的UI交互效果
  4. 实现对话上下文保持
  5. 添加用户认证功能
  6. 实现消息推送功能

六、注意事项

  1. API密钥的安全性：建议将API密钥存储在服务器端，通过自己的服务器中转请求
  2. 错误处理：确保所有可能的错误情况都得到妥善处理
  3. 性能优化：注意消息列表的性能，避免消息过多导致卡顿
  4. 用户体验：添加适当的加载提示和错误提示

七、总结

通过本文，我们完成了一个功能完整的AI智能客服小程序。这个项目不仅展示了如何将AI大模型应用到实际场景中，也展示了微信小程序开发的基本流程。希望这个项目能够帮助到你，如果你有任何问题，欢迎在评论区留言讨论。

八、参考资料

  • 微信小程序开发文档
  • Dify API文档
  • Ollama文档

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