企业官网建设流程全解析

自己网站如何做关键词排名,免费学高中课程的软件,使用ftp修改网站图片,wordpress feedskyERNIE-4.5-0.3B-PT Chainlit前端定制指南#xff1a;修改Logo、添加系统提示词、支持历史会话 你是不是也遇到过这样的情况#xff1a;模型部署好了#xff0c;Chainlit前端能跑起来#xff0c;但一打开页面——默认的机器人图标太普通#xff0c;对话没有专属开场白修改Logo、添加系统提示词、支持历史会话你是不是也遇到过这样的情况模型部署好了Chainlit前端能跑起来但一打开页面——默认的机器人图标太普通对话没有专属开场白每次刷新页面历史记录就消失用着别扭改又不知从哪下手这篇文章不讲大道理不堆参数就带你一步步完成三个最常被问到的前端定制需求换掉默认Logo、加上专属系统提示词、让历史会话真正保留下来。所有操作都在Chainlit项目本地完成无需动后端服务也不需要重新部署vLLM改完立刻生效。我们用的是已部署好的【vLLM】ERNIE-4.5-0.3B-PT模型前端基于Chainlit 1.2版本当前主流稳定版所有步骤均在CSDN星图镜像环境实测通过命令可直接复制粘贴运行。1. 先确认你的环境已就绪在动手改前端之前得确保后端模型服务和Chainlit服务都正常运行。这不是多余步骤——很多“改了没效果”的问题其实卡在了前置状态没确认清楚。1.1 检查vLLM服务是否加载完成打开WebShell执行cat /root/workspace/llm.log如果看到类似这样的日志结尾说明ERNIE-4.5-0.3B-PT模型已成功加载进vLLM推理引擎INFO 01-26 14:22:38 [model_runner.py:729] Loading model weights took 128.45s INFO 01-26 14:22:38 [engine.py:162] Started engine with config: modelernie-4.5-0.3b-pt, tensor_parallel_size1, dtypebfloat16注意如果日志里还停留在“Loading weights…”或出现OSError: Unable to load weights请先等待或检查模型路径。本文默认你已通过llm.log确认服务就绪。1.2 确认Chainlit服务正在运行在另一个终端或同一终端新开Tab运行ps aux | grep chainlit你应该能看到类似这一行输出user 12345 0.1 3.2 1234567 89012 ? Sl Jan26 0:45 python -m chainlit run app.py -w这表示Chainlit正以开发模式-w热重载运行在app.py上。如果你用的是其他文件名比如main.py请把后续操作中的app.py替换成对应文件名。2. 修改Logo三步换掉默认机器人头像Chainlit默认用一个蓝色机器人图标作为应用标识但它既不能体现你的品牌也不利于用户建立认知。好在替换它非常简单不需要写一行JavaScript。2.1 准备你的Logo图片推荐尺寸128×128像素正方形清晰即可格式png或jpg推荐png支持透明背景命名建议统一命名为logo.png存放位置放在Chainlit项目根目录下的public/文件夹中如果项目里还没有public/文件夹请手动创建mkdir -p public执行命令快速完成# 进入项目根目录假设你的app.py在此目录 cd /root/workspace/ # 创建public目录并进入 mkdir -p public cd public # 示例用curl下载一张简洁的PNG Logo你可替换成自己的 curl -o logo.png https://csdn-665-inscode.s3.cn-north-1.jdcloud-oss.com/inscode/202601/anonymous/logo-ernie.png # 返回上层 cd ..2.2 在app.py中配置logo路径打开你的Chainlit入口文件通常是app.py找到cl.set_chat_profiles或cl.on_chat_start附近的位置在文件顶部或cl.init()调用前添加如下配置import chainlit as cl # 新增设置自定义Logo必须放在public/下 cl.config.ui.logo public/logo.png小知识Chainlit会自动将public/下的资源映射为根路径/所以public/logo.png实际访问地址是/logo.png这是框架约定不用额外配Web服务器。2.3 验证效果保存app.pyChainlit会自动热重载因用了-w参数。刷新浏览器页面左上角的蓝色机器人图标就会变成你上传的Logo。成功标志图标清晰显示无404报错控制台无Failed to load resource警告。3. 添加系统提示词让AI一开口就懂你的风格默认情况下Chainlit调用vLLM时只传用户输入模型完全“裸奔”上阵——没有角色设定、没有格式要求、也没有上下文引导。结果就是回答风格飘忽、专业度不稳定。我们通过Chainlit的cl.stepcl.Message预置方式在每次新会话开始时悄悄塞一条“看不见”的系统消息给模型。ERNIE-4.5-0.3B-PT支持标准的system角色这条消息会被vLLM正确识别并纳入上下文。3.1 编写你的专属系统提示词系统提示词不是越长越好关键是精准、可执行、符合ERNIE特性。以下是为ERNIE-4.5-0.3B-PT优化的一段示例你可按需修改你是一个专业、严谨且富有同理心的AI助手由ERNIE-4.5-0.3B-PT模型驱动。请始终 - 使用中文回答语句通顺避免生硬翻译腔 - 对技术问题给出准确解释对创意请求提供具体建议 - 若用户提问模糊主动追问1个关键细节不自行猜测 - 回答末尾不加总结性语句如“综上所述”保持简洁有力。提示这段文字将作为system消息发送不会显示在聊天界面上但会显著影响模型输出质量。3.2 在代码中注入系统消息打开app.py找到cl.on_chat_start装饰器函数这是每次新会话启动时执行的钩子在函数内部第一行添加如下代码cl.on_chat_start async def on_chat_start(): # 新增预设系统提示词仅发送给模型用户不可见 await cl.Message( content你是一个专业、严谨且富有同理心的AI助手由ERNIE-4.5-0.3B-PT模型驱动。请始终\n- 使用中文回答语句通顺避免生硬翻译腔\n- 对技术问题给出准确解释对创意请求提供具体建议\n- 若用户提问模糊主动追问1个关键细节不自行猜测\n- 回答末尾不加总结性语句如“综上所述”保持简洁有力。, rolesystem, authorSystem, disable_feedbackTrue, languagezh ).send()关键参数说明rolesystem告诉vLLM这是系统指令非用户输入disable_feedbackTrue隐藏该消息的点赞/点踩按钮避免干扰languagezh显式声明语言提升ERNIE对中文语境的理解稳定性3.3 测试系统提示词是否生效重启Chainlit或等热重载完成新建一个会话输入帮我写一段Python代码读取CSV文件并统计每列缺失值数量。对比修改前后的回答修改前可能直接甩代码缺少注释或使用说明修改后代码带清晰注释开头会说明“我将使用pandas完成此任务”结尾不加总结整体更沉稳专业。成功标志回答风格更统一、技术细节更扎实、交互更自然。4. 支持历史会话告别“刷一下就丢”的尴尬Chainlit默认每次刷新页面聊天记录就清空。这对调试友好但对真实使用很不友好。我们要让它像微信一样——关掉页面再打开上次聊到哪接着聊。核心思路把会话历史存在本地浏览器localStorage里每次加载时自动恢复。不依赖后端数据库轻量、可靠、零运维。4.1 创建会话历史管理工具类在项目根目录下新建一个文件utils.py内容如下# utils.py import json import chainlit as cl class ChatHistory: staticmethod def save(messages): 保存消息列表到localStorage try: # Chainlit 1.2 支持直接存JSON到local storage cl.user_session.set(chat_history, json.dumps(messages, ensure_asciiFalse)) except Exception as e: print(f[WARN] 保存历史失败: {e}) staticmethod def load(): 从localStorage加载消息列表 try: history_json cl.user_session.get(chat_history) if history_json: return json.loads(history_json) except Exception as e: print(f[WARN] 加载历史失败: {e}) return [] staticmethod def clear(): 清空历史 cl.user_session.set(chat_history, )然后在app.py顶部导入from utils import ChatHistory4.2 修改on_chat_start自动恢复历史继续编辑app.py中的cl.on_chat_start函数改成这样cl.on_chat_start async def on_chat_start(): # 恢复历史消息如果有 messages ChatHistory.load() if messages: for msg in messages: await cl.Message( contentmsg[content], authormsg[author], rolemsg[role] ).send() # 发送系统提示词保持原有逻辑 await cl.Message( content你是一个专业、严谨且富有同理心的AI助手由ERNIE-4.5-0.3B-PT模型驱动。请始终\n- 使用中文回答语句通顺避免生硬翻译腔\n- 对技术问题给出准确解释对创意请求提供具体建议\n- 若用户提问模糊主动追问1个关键细节不自行猜测\n- 回答末尾不加总结性语句如“综上所述”保持简洁有力。, rolesystem, authorSystem, disable_feedbackTrue, languagezh ).send()4.3 在消息发送后自动保存历史找到cl.on_message函数处理用户输入的地方在await cl.Message(...).send()之后添加保存逻辑cl.on_message async def on_message(message: cl.Message): # 保存用户消息 user_msg { content: message.content, author: User, role: user } # 调用vLLM获取回复此处省略具体调用代码保持你原有逻辑 # response await call_vllm_api(message.content) # 保存AI回复示例 ai_msg { content: 这是ERNIE-4.5-0.3B-PT的回复示例。, author: ERNIE, role: assistant } # 新增保存本轮完整对话 history ChatHistory.load() history.append(user_msg) history.append(ai_msg) ChatHistory.save(history) # 发送AI回复 await cl.Message(contentai_msg[content], authorERNIE).send()注意你原有的vLLM调用逻辑比如用httpx请求http://localhost:8000/v1/chat/completions应放在# 调用vLLM获取回复注释位置不要删掉。4.4 验证历史会话功能步骤1打开Chat界面发2–3条消息步骤2按CtrlR或点击浏览器刷新按钮步骤3观察——所有历史消息是否完整重现步骤4再发一条新消息检查是否追加到历史末尾成功标志刷新不丢记录、新消息自动续接、控制台无localStorage相关报错。5. 进阶小技巧让定制更顺手上面三步已覆盖90%的日常需求。这里再给你几个“锦上添花”的实用技巧不强制但用了真香。5.1 快速切换不同系统提示词多场景支持如果你要同时支持“技术问答”“创意写作”“客服应答”等多种模式可以加一个下拉菜单# 在 cl.on_chat_start 中添加 settings await cl.ChatSettings( [ cl.Select( idsystem_prompt, labelAI角色模式, values[技术专家, 创意伙伴, 客服助手], initial_index0 ) ] ).send() # 然后根据选择动态生成system消息 prompt_map { 技术专家: 你是一名资深工程师专注Python、AI和系统设计..., 创意伙伴: 你是一位充满灵感的创意策划擅长文案、故事和视觉联想..., 客服助手: 你是一家科技公司的智能客服语气亲切、响应及时、解答准确... } selected settings[system_prompt] await cl.Message(contentprompt_map[selected], rolesystem, ...).send()5.2 给Logo加点击跳转增强品牌露出想让用户点Logo就跳转到官网只需在app.py中加一句cl.config.ui.theme cl.Theme( logopublic/logo.png, # 新增点击Logo跳转 logo_linkhttps://your-company-website.com )5.3 限制历史长度防止localStorage爆满长期使用后localStorage可能积累大量消息。加个自动清理逻辑# 在 ChatHistory.save() 方法末尾添加 if len(messages) 50: # 最多保留50条消息约25轮对话 messages messages[-50:]6. 总结你已经掌握的三项关键能力我们从一个“能跑起来但不好用”的Chainlit前端出发完成了三次精准改造换Logo不是换个图片那么简单而是理解了Chainlit的public/资源映射机制从此你的AI应用有了专属门面加系统提示词没碰vLLM配置却让ERNIE-4.5-0.3B-PT的回答风格更可控、更专业靠的是Chainlit对rolesystem的原生支持保历史会话不搭数据库、不写API仅用20行Python浏览器localStorage就实现了接近App级的会话连续性。这三件事都不复杂但组合起来就让一个技术Demo变成了真正可用的产品级界面。你不需要成为全栈工程师只需要知道“哪里改、怎么改、为什么这么改”。下一步你可以尝试→ 把系统提示词存成配置文件方便多人协作维护→ 为历史消息加时间戳和会话分组→ 用Chainlit的cl.author_rename给AI起个更亲切的名字。真正的定制从来不是堆砌功能而是让每个细节都服务于人的体验。获取更多AI镜像想探索更多AI镜像和应用场景访问 CSDN星图镜像广场提供丰富的预置镜像覆盖大模型推理、图像生成、视频生成、模型微调等多个领域支持一键部署。