2026/1/27 0:36:57
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创建一个Next.js项目#xff0c;集成Vercel AI SDK实现以下功能#xff1a;1. 用户输入问题后调用GPT-4生成回答 2. 支持连续对话保持上下文 3. 添加Markdown格式渲染 4. 实现打…快速体验打开 InsCode(快马)平台 https://www.inscode.net输入框内输入如下内容创建一个Next.js项目集成Vercel AI SDK实现以下功能1. 用户输入问题后调用GPT-4生成回答 2. 支持连续对话保持上下文 3. 添加Markdown格式渲染 4. 实现打字机效果的文字输出。要求使用最新版Next.js 14部署到Vercel后能直接访问。点击项目生成按钮等待项目生成完整后预览效果最近在尝试给Next.js项目添加AI对话功能时发现Vercel AI SDK真是个神器。它把调用大模型的复杂流程封装得特别简单我用一个周末就做出了能流畅对话的GPT-4应用。记录下具体实现过程给同样想快速落地AI功能的朋友参考。项目初始化与环境准备首先用create-next-app创建Next.js 14项目记得选择TypeScript模板。Vercel AI SDK需要Node.js 18环境建议先检查版本。安装核心依赖时发现这个SDK把OpenAI、LangChain这些常用库都整合好了省去了单独配置的麻烦。基础对话功能实现在API路由里创建chat接口时用AI SDK的OpenAIStream方法处理请求特别方便。只需要 - 从请求体获取用户消息 - 配置GPT-4模型参数我设置了temperature0.7保持回答稳定性 - 通过stream返回数据流前端用useChat这个hook简直不要太爽自动处理了消息列表管理、请求发送和loading状态。测试时发现默认就有防抖和错误重试机制对用户体验很友好。上下文保持的秘诀要实现多轮对话关键是在API接口里正确传递聊天历史。SDK的ChatCompletionMessage接口已经定义好了role/content结构把整个messages数组传给API就行。注意要控制token数量我设置了max_tokens:1000防止超额。Markdown渲染增强为了让GPT返回的代码块、列表等格式正确显示前端用了react-markdown配合语法高亮库。这里有个小技巧在API返回时让GPT明确用markdown格式回复前端解析时用tailwindcss加了等宽字体和背景色视觉效果立刻专业起来。打字机动效优化用SDK自带的StreamableValue配合useUIState实现逐字输出效果时发现快速连续发送消息会有渲染冲突。最后通过debounce处理输入事件并为每个消息分配独立的状态容器解决了问题。动效速度用CSS的animation-timing-function调整到0.1s/字符最自然。部署环节要特别点赞InsCode(快马)平台的一键部署功能。把项目push到GitHub后在平台关联仓库就能自动识别Next.js项目类型连Vercel的环境变量配置都帮生成了。测试时发现部署速度比传统方式快很多从代码提交到线上可访问只要3分钟左右。整个开发过程最深的体会是现代AI开发工具链已经非常成熟像Vercel AI SDKInsCode这样的组合让没有算法背景的前端开发者也能快速构建智能应用。我这种主要写UI的选手靠着这些工具两天就做出了过去要跨团队协作才能完成的功能而且从开发到部署的体验异常流畅。建议有兴趣的同学直接上手试试现在入门AI应用开发的门槛真的低了很多。快速体验打开 InsCode(快马)平台 https://www.inscode.net输入框内输入如下内容创建一个Next.js项目集成Vercel AI SDK实现以下功能1. 用户输入问题后调用GPT-4生成回答 2. 支持连续对话保持上下文 3. 添加Markdown格式渲染 4. 实现打字机效果的文字输出。要求使用最新版Next.js 14部署到Vercel后能直接访问。点击项目生成按钮等待项目生成完整后预览效果