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React -＞ AI组件 -＞调用Ollama模型, qwen3:1.7B非常聪明

news 来源：原创 2025/8/11 21:35:23

使用 React 搭建一个现代化的聊天界面，支持与 Ollama 本地部署的大语言模型进行多轮对话。界面清爽、功能完整，支持 Markdown 渲染、代码高亮、<think> 隐藏思考标签、流式渐进反馈、暗黑模式适配等特性。

🧩 核心功能亮点

✅ 模型选择支持

启动时自动请求 http://localhost:11434/api/tags 获取所有本地模型。
允许用户通过下拉框动态切换聊天使用的模型。

✅ 多轮对话支持

聊天上下文由历史消息 messages 组成，发送请求时一并传入。
用户每次发送内容后，bot 的响应将基于历史记录生成。

✅ 实时流式响应 + <think> 处理

使用 ReadableStream 实现逐段渲染。
<think>...</think> 区块被识别并自动隐藏，直到关闭 </think> 后再更新 UI。

✅ Markdown 渲染 & 代码高亮

借助 react-markdown + remark-gfm 支持 GitHub 风格 Markdown。
使用 react-syntax-highlighter 实现代码块高亮显示，自动识别语言。

✅ 响应式 UI & 暗黑模式适配

使用 Tailwind CSS 快速构建布局。
检测 HTML dark 类名切换对应代码主题（oneLight / oneDark）。

import React, { useState, useRef, useEffect } from 'react';
import ReactMarkdown from 'react-markdown';
import remarkGfm from 'remark-gfm';
import { Prism as SyntaxHighlighter } from 'react-syntax-highlighter';
import { oneLight, oneDark } from 'react-syntax-highlighter/dist/cjs/styles/prism';type Message = { text: string; sender: 'user' | 'bot' };type Props = { value: string; onChange: (e: React.ChangeEvent<HTMLInputElement>) => void; onSend: () => void };
const ChatInput: React.FC<Props> = React.memo(({ value, onChange, onSend }) => (<div className="mt-2 flex"><inputclassName="flex-1 px-3 py-2 border rounded-l"value={value}onChange={onChange}onKeyDown={e => e.key === 'Enter' && onSend()}/><button onClick={onSend} className="px-4 bg-neutral-600 text-white rounded-r">发送</button></div>
));const ChatWindow: React.FC = () => {const [models, setModels] = useState<string[]>([]);const [selectedModel, setSelectedModel] = useState<string>('');const [messages, setMessages] = useState<Message[]>([{ text: '你好，我是 Ollama！请选择模型后开始聊天。', sender: 'bot' },]);const [input, setInput] = useState('');const [isThinking, setIsThinking] = useState(false);const messagesEndRef = useRef<HTMLDivElement>(null);const isDark = document.documentElement.classList.contains('dark');const scrollToBottom = () => messagesEndRef.current?.scrollIntoView({ behavior: 'smooth' });useEffect(scrollToBottom, [messages, isThinking]);// 获取模型列表useEffect(() => {fetch('http://localhost:11434/api/tags').then(res => res.json()).then(data => {const names = data.models?.map((m: any) => m.name) || [];setModels(names);if (names.length) setSelectedModel(names[0]);}).catch(err => {console.error('获取模型失败:', err);setMessages(prev => [...prev, { text: '无法获取模型列表', sender: 'bot' }]);});}, []);const handleSend = async () => {if (!input.trim() || !selectedModel) return;// 1. 把用户消息加入setMessages(prev => [...prev, { text: input, sender: 'user' }]);setInput('');// 2. 预插入一条 bot 占位，用于后面一次性更新setMessages(prev => [...prev, { text: '', sender: 'bot' }]);// 清洗 <think>…</think> 的工具const cleanThink = (text: string) => text.replace(/<think>[\s\S]*?<\/think>/g, '');let fullText = '';let thinkOpen = false;  // 标记是否在 <think>…</think> 区间try {const response = await fetch('http://localhost:11434/api/chat', {method: 'POST',headers: { 'Content-Type': 'application/json' },body: JSON.stringify({model: selectedModel,messages: [{ role: 'user', content: input }],}),});const reader = response.body!.getReader();const decoder = new TextDecoder('utf-8');while (true) {const { value, done } = await reader.read();if (done) break;const chunk = decoder.decode(value, { stream: true });const lines = chunk.split('\n').filter(l => l.trim());for (const line of lines) {try {const data = JSON.parse(line);const c = data.message?.content || '';// 检测思考开始if (c.includes('<think>')) {thinkOpen = true;setIsThinking(true);}fullText += c;// 检测思考结束if (c.includes('</think>')) {thinkOpen = false;setIsThinking(false);// 这时才做一次性更新：清洗掉所有 think 内容，并写入 UIconst display = cleanThink(fullText).trim();setMessages(prev => {const copy = [...prev];copy[copy.length - 1] = { text: display, sender: 'bot' };return copy;});}} catch (e) {console.warn('解析流片段失败：', e);}}}// 如果整个流结束后，之前从未触发 </think>（比如模型不输出 think），那也一次性更新if (!thinkOpen) {// 每次都更新显示const display = cleanThink(fullText).trim();setMessages(prev => {const copy = [...prev];copy[copy.length - 1] = { text: display, sender: 'bot' };return copy;});}} catch (err) {console.error('请求出错：', err);setMessages(prev => [...prev,{ text: '请求出错，请检查服务是否开启。', sender: 'bot' },]);setIsThinking(false);}};return (<div className="h-screen flex flex-col p-4 bg-gray-100 dark:bg-gray-900">{/* 模型选择 */}<div className="mb-2"><label className="mr-2 text-sm text-gray-700 dark:text-gray-300">选择模型：</label><selectvalue={selectedModel}onChange={e => setSelectedModel(e.target.value)}className="p-1 text-sm border rounded dark:bg-gray-700 dark:text-white">{models.map(m => (<option key={m} value={m}>{m}</option>))}</select></div>{/* 聊天记录 */}<div className="flex-1 overflow-y-auto p-4 space-y-4 bg-white dark:bg-gray-800 rounded">{/* 聊天记录渲染 */}{messages.map((msg, i) => (<div key={i} className={msg.sender === 'bot' ? '' : 'text-right'}>{msg.sender === 'bot' ? (<div className="prose dark:prose-invert"><ReactMarkdownremarkPlugins={[remarkGfm]}components={{code(props: any) {const { inline, className, children, ...rest } = props;const match = /language-(\w+)/.exec(className || '');if (!inline && match) {return (<SyntaxHighlighterstyle={isDark ? oneDark : oneLight}language={match[1]}PreTag="div"{...rest}>{String(children).replace(/\n$/, '')}</SyntaxHighlighter>);}return (<code className="bg-gray-200 dark:bg-gray-700 px-1 rounded text-sm" {...rest}>{children}</code>);}}}>{msg.text}</ReactMarkdown></div>) : (<div className="inline-block px-3 py-1 bg-neutral-300 dark:bg-neutral-600 rounded text-sm">{msg.text}</div>)}</div>))}{isThinking && <div className="italic text-gray-500">正在思考中…</div>}<div ref={messagesEndRef} /></div>{/* 输入区 */}<ChatInput value={input} onChange={e => setInput(e.target.value)} onSend={handleSend} /></div>);
};export default ChatWindow;

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HTTP知识 01. 经典五层模型应用层为应用软件提供了很多服务，构建于协议之上。传输层数据的传输都是在这层定义的，数据过大分包，分片。网络层为数据在节点之间传输创建逻辑链路数据链路层通讯实体间建立数据链路连接物理层主要作用…...

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Day 14 训练 SHAP（SHapley Additive exPlanations）1.创建解释器2.将特征贡献可视化第一部分：绘制SHAP特征重要性条形图第二部分：绘制SHAP特征重要性蜂巢图 SHAP（SHapley Additive exPlanations） 旨在解释复…...

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