用 Vue 3 + OpenAI API 实现一个智能对话助手(支持上下文、多角色)
文章目录
- 一、项目背景与功能介绍
- 二、技术选型与准备工作
- 环境准备
- 三、智能对话助手的实现
- 第一节:封装 OpenAI 接口请求
- 第二节:构建消息上下文结构
- 第三节:构建对话 UI 组件
- 第四节:滚动自动到底部(可选优化)
- 四、多角色设定与功能拓展
- 第一节:添加多角色设定功能
- 第二节:其他功能建议
一、项目背景与功能介绍
随着 OpenAI 的 API 对公众开放,越来越多 Web 应用开始集成 ChatGPT 能力。从“智能客服”到“AI 写作助手”,前端在其中的作用变得尤为关键。
本项目旨在用 Vue 3 打造一个简洁易用的智能对话助手,具备以下核心能力:
- ✅ 支持与 ChatGPT 的连续对话(上下文记忆)
- ✅ 支持多角色身份设定(助手 / 翻译官 / 写作导师等)
- ✅ 支持请求加载提示、自动滚动展示
- ✅ 可拓展 Markdown 渲染、聊天记录导出等功能
场景适用于:
- SaaS 后台系统智能客服
- AI 内容创作助手
- 学习类平台中的问答机器人
二、技术选型与准备工作
本项目采用如下技术栈:
技术 | 用途 |
---|---|
Vue 3 + Composition API | 构建响应式组件 |
Axios | 封装 OpenAI 请求 |
Tailwind CSS | 快速布局与样式美化 |
OpenAI Chat Completion API | 接入 GPT 模型进行对话 |
环境准备
-
注册并获取 OpenAI API Key:
👉 https://platform.openai.com/account/api-keys -
在项目根目录添加
.env
文件,并配置:
VITE_OPENAI_API_KEY=你的真实key
- 安装依赖(你也可以使用 Vite 创建 Vue 项目):
npm install axios
npm install -D tailwindcss postcss autoprefixer
npx tailwindcss init -p
Tailwind 可换为任意 UI 框架,如 Element Plus、Naive UI 等。
三、智能对话助手的实现
第一节:封装 OpenAI 接口请求
我们封装一个 chatWithGPT
方法,用于发送对话上下文:
// utils/openai.ts
import axios from 'axios'const instance = axios.create({baseURL: 'https://api.openai.com/v1',headers: {'Content-Type': 'application/json',Authorization: `Bearer ${import.meta.env.VITE_OPENAI_API_KEY}`}
})export function chatWithGPT(messages: any[], model = 'gpt-3.5-turbo') {return instance.post('/chat/completions', {model,messages})
}
第二节:构建消息上下文结构
消息体结构参考 OpenAI 的标准格式:
interface ChatMessage {role: 'system' | 'user' | 'assistant'content: string
}
系统设定语句一般放在最前:
const messages = ref<ChatMessage[]>([{ role: 'system', content: '你是一个有帮助的中文智能助手。' }
])
每当用户输入后,追加一条 user 消息,随后调用接口获取 assistant 回复。
第三节:构建对话 UI 组件
使用 Composition API 实现基本聊天逻辑:
<template><div class="p-4 max-w-2xl mx-auto space-y-4"><div class="h-96 overflow-y-auto bg-gray-50 rounded p-2"><div v-for="(msg, i) in messages" :key="i" class="mb-2"><div class="font-semibold text-sm text-gray-700">{{ msg.role === 'user' ? '🙋 用户' : msg.role === 'assistant' ? '🤖 助手' : '⚙️ 系统' }}</div><div class="ml-4 text-gray-800">{{ msg.content }}</div></div><div v-if="loading" class="text-gray-500">助手正在思考中...</div></div><textarea v-model="input" class="w-full border rounded p-2" rows="3" placeholder="输入你的问题..." /><div class="flex justify-end"><button @click="send" class="bg-blue-600 text-white px-4 py-1 rounded" :disabled="loading">发送</button></div></div>
</template><script setup lang="ts">
import { ref } from 'vue'
import { chatWithGPT } from '@/utils/openai'const input = ref('')
const loading = ref(false)
const messages = ref([{ role: 'system', content: '你是一个有帮助的中文智能助手。' }
])const send = async () => {if (!input.value.trim()) returnmessages.value.push({ role: 'user', content: input.value })const currentInput = input.valueinput.value = ''loading.value = truetry {const res = await chatWithGPT(messages.value)const reply = res.data.choices[0].messagemessages.value.push(reply)} catch (e) {messages.value.push({ role: 'assistant', content: '请求出错,请稍后重试。' })} finally {loading.value = false}
}
</script>
第四节:滚动自动到底部(可选优化)
可通过监听 DOM 滚动元素实现“消息自动滚动到底部”:
watch(messages, () => {nextTick(() => {const container = document.querySelector('.overflow-y-auto')container?.scrollTo({ top: container.scrollHeight, behavior: 'smooth' })})
})
四、多角色设定与功能拓展
第一节:添加多角色设定功能
可以添加下拉菜单或 Tab,实现角色 prompt 动态切换:
const roles = {默认: '你是一个有帮助的中文助手。',翻译官: '你是一个翻译专家,把所有用户输入翻译成英文回复。',写作导师: '你是一个文章优化专家,帮助用户润色语句。'
}const currentRole = ref('默认')const resetRole = () => {messages.value = [{ role: 'system', content: roles[currentRole.value] }]
}
第二节:其他功能建议
- ✅ Markdown 格式回复(可用
marked
/markdown-it
渲染) - ✅ 聊天记录导出为 TXT / JSON
- ✅ 聊天记录持久化至 LocalStorage / IndexedDB
- ✅ 加入快捷命令系统(如
/总结
,/翻译
,/优化
)
到这里,这篇文章就和大家说再见啦!我的主页里还藏着很多 篇 前端 实战干货,感兴趣的话可以点击头像看看,说不定能找到你需要的解决方案~
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