基于大语言模型的智能问答小程序开发文档

1. 项目概述

本项目旨在开发一个基于大语言模型（LLM）的智能问答小程序，用户可以通过自然语言进行提问，系统实时返回智能回答。该小程序适用于微信小程序平台，也可扩展至Web或App端。

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2. 系统功能模块

2.1 用户交互模块

• 输入框支持多轮对话上下文
• 支持语音输入和文字输入
• 问题推荐与历史记录查看

2.2 智能问答模块

• 与后端 LLM API 交互（如 OpenAI, Baidu, 自建LLM服务）
• 支持上下文管理与对话记忆
• 回答展示支持富文本、引用、链接

2.3 用户账户系统（可选）

• 用户注册/登录（微信授权或手机号）
• 提问次数统计与限制
• 用户积分与订阅服务

2.4 管理后台

• 用户管理
• 对话记录查看
• 模型配置管理

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3. 技术架构

[微信小程序前端] ⇄ [后端服务（Node.js/Python）] ⇄ [LLM API（OpenAI, 自建）]
                                          ⇅
                                      [数据库（MongoDB/MySQL）]

• 前端：微信小程序 + TaroJs
• 后端：Node.js (Express)
• 模型接口：OpenAI API
• 数据库：MongoDB（对话记录） + Redis（缓存）
• 对象存储：腾讯云COS（用于存放音频/图片）

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4. 数据库设计（局部示例）

4.1 用户表（user）

字段名	类型	描述
id	string	用户ID
nickname	string	昵称
openid	string	微信openid
create_time	datetime	注册时间

4.2 对话表（conversation）

字段名	类型	描述
id	string	对话ID
user_id	string	用户ID
messages	json	消息数组
create_time	datetime	创建时间

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5. 接口设计

5.1 问答接口

• POST /api/ask
• 请求参数：

{
  "user_id": "abc123",
  "message": "你是谁？",
  "context_id": "conv456"
}

• 返回示例：

{
  "reply": "我是一个由大语言模型驱动的智能助手。",
  "context_id": "conv456"
}

5.2 获取历史对话

• GET /api/history?user_id=abc123

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6. 安全与权限

• API接口鉴权：JWT或Token校验
• 输入过滤与内容安全：对接微信内容安全接口 + 模型返回内容审核
• 限流机制：防止恶意请求与滥用（如IP限流/用户级频控）

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7. 开发与部署建议

• 本地开发使用微信开发者工具 + ngrok进行调试
• 模型服务建议容器化部署（Docker）
• LLM接口响应需设置超时与重试机制
• 日志记录用户输入、响应、响应时间等信息，便于后续优化

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8. 项目开发流程

1. 明确使用场景与目标用户
2. 原型设计与交互确认
3. 模型接口调试与集成
4. 微信小程序端开发
5. 后端服务开发与联调
6. 测试、优化与发布上线

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