Ant Design X牵手QWen大模型：前端开发的AI新玩法

一、引言

在当今数字化时代，前端开发领域不断涌现新的技术与工具，为开发者带来更多创新可能。Ant Design X 作为专为 AI 界面而生的 React UI 库，通过构建系统性的 AI 产品设计理论和方法 ——《RICH 设计范式》，为开发者提供了先进的交互体验、多样化的组件选择以及即插即用的模型集成等核心优势，助力快速构建个性化 AI 交互页面。
而 Qwen 大模型则是由阿里云推出的具有强大语言处理能力的大模型，在自然语言处理、代码生成、知识问答等多个领域展现出卓越性能。它能够理解和生成自然语言，实现智能对话、文本生成、摘要提取等功能，为众多应用场景提供智能支持。
当 Ant Design X 与 Qwen 大模型相结合，犹如为前端开发注入了强大的智能引擎。一方面，Ant Design X 提供的丰富组件和便捷工具，使前端界面的搭建更加高效和灵活，能够快速构建出美观、易用的交互界面；另一方面，Qwen 大模型的智能能力为应用赋予了更强大的语义理解和交互能力，实现智能对话、智能推荐等功能。这种结合不仅提升了前端应用的智能化水平，还为用户带来了全新的交互体验，开创了前端开发与 AI 融合的新局面。接下来，让我们深入探讨如何在前端开发中实现 Ant Design X 与 Qwen 大模型的巧妙结合。

二、Ant Design X 基础入门

（一）Ant Design X 简介

官网地址：https://x.ant.design/index-cn

Ant Design X 是一个基于 Ant Design 体系的创新解决方案，专门为构建高效的 AI 交互界面而设计 。它集成了智能对话组件和 API 服务，致力于简化 AI 界面的开发流程。通过遵循现代设计原则，Ant Design X 提供了丰富的组件和模板，并利用 TypeScript 提供全面的类型支持，极大地增强了开发的体验和可靠性。其构建的《RICH 设计范式》，涵盖 Role（角色）、Intention（意图）、Conversation（对话）、Hybrid UI（混合界面）四个设计要素，逐步确定意图、角色、会话等隐形的体验规则，同时界定融合了自然语言会话等多种交互模式的混合界面形态，为用户带来前所未有的交互体验。

（二）核心优势

• 企业级最佳实践：基于 RICH 交互范式，深度优化 AI 交互体验，充分满足企业级应用在复杂业务场景下的需求，为企业打造专业、高效的 AI 界面提供有力支持。
• 丰富原子组件：拥有丰富多样的原子组件，全面覆盖大多数 AI 对话场景。无论是简单的聊天界面，还是复杂的多轮对话、智能客服等场景，开发者都能借助这些组件快速搭建出个性化的 AI 交互界面，大大提高开发效率。
• 开箱即用模型集成：支持轻松对接符合 OpenAI 标准的模型推理服务，如 Qwen 大模型。开发者无需复杂的配置和开发，即可快速将强大的 AI 模型集成到自己的应用中，实现智能对话、文本生成等功能，极大地简化了开发流程。
• 高效数据流管理：提供强大的数据流管理工具，如 useXAgent、useXChat 等钩子函数，帮助开发者轻松管理 AI 对话应用中的数据流。这些工具简化了对话数据的处理和传递，使开发者能够专注于业务逻辑的实现，提高开发效率和代码的可维护性。
• 深度主题定制：支持细粒度的样式调整，开发者可以根据项目需求和用户喜好，对组件的颜色、字体、布局等进行个性化定制，满足多样化的设计需求，打造独特的用户界面风格。

（三）安装与引入

安装：
使用 npm 安装：在项目根目录下的命令行中执行

npm install @ant - design/x --save

使用 yarn 安装：执行

yarn add @ant - design/x

使用 pnpm 安装：执行

pnpm add @ant - design/x

引入：
浏览器引入：在浏览器中使用时，可以通过

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<script src="antd.min.js"></script>
<link rel="stylesheet" href="antd.min.css">

项目中引入：在 React 项目中，通常在需要使用 Ant Design X 组件的文件中进行引入。例如，引入消息气泡组件Bubble和发送框组件Sender：

import React from'react';
import {
   
    
     Bubble, Sender } from '@ant - design/x';

通过以上步骤，就完成了 Ant Design X 的安装与引入，为后续结合 Qwen 大模型进行开发做好了准备。

三、QWen 大模型探秘

（一）QWen 大模型简介

QWen 是阿里巴巴达摩院开发的开源大语言模型系列，在自然语言处理领域表现卓越。它基于 Transformer 架构构建，经过大规模数据的训练，具备强大的语言理解和生成能力。通过对海量文本的学习，QWen 能够理解上下文语境，生成自然流畅、逻辑连贯的文本内容。其在多任务处理方面表现出色，能够灵活应对各种自然语言处理任务，如文本生成、问答系统、对话交互、翻译以及文本分类等。无论是日常对话场景中的智能问答，还是专业领域的文档分析，QWen 都能凭借其出色的语言处理能力提供准确、有效的解决方案。

（二）核心特点

• 多任务处理能力：QWen 模型经过广泛的训练，适用于各种自然语言任务，如文本生成、问答、对话、翻译、文本分类等。它能够处理多个不同领域的问题，且具有很强的泛化能力。例如，在智能客服场景中，它可以快速理解用户的问题，并根据问题的类型和语境提供准确的回答，无论是技术咨询、产品介绍还是售后问题，都能应对自如。
• 大规模训练和高效架构：采用 Transformer 架构，并进行了大规模数据训练，拥有数十亿参数（例如 Qwen-7B 有 70 亿参数，Qwen-14B 有 140 亿参数）。这些模型在文本生成和理解方面表现出色，并且能通过微调适应特定领域的任务。大规模的数据训练使得 Qwen 模型学习到了丰富的语言知识和语义表达，能够生成高质量的文本内容；而 Transformer 架构的高效性则保证了模型在处理大规模数据时的计算效率和性能表现。
• 支持多模态：除了自然语言处理，Qwen 的多模态模型（例如 Qwen-VL）支持处理图像和文本的联合任务。这使得模型在对话中不仅能理解文字，还可以结合视觉信息，提供跨模态的智能问答和交互。比如，在图像问答任务中，用户可以上传一张图片并提出相关问题，Qwen-VL 能够分析图片内容，并结合问题给出准确的回答，实现了图像与文本信息的融合处理。
• 开放与社区支持：阿里巴巴将 Qwen 模型开源，使得研究者和开发者可以自由下载、使用和微调这些模型。开源的 Qwen 还带来了较好的社区支持，开发者可以在本地部署模型并将其集成到应用中。社区成员可以分享自己的使用经验、模型优化方法和应用案例，促进了 Qwen 模型的不断发展和创新。同时，开源也降低了开发者使用大模型的门槛，推动了大模型技术在各个领域的应用和普及。
• 可扩展性和部署：Qwen 模型系列可以在多种硬件上进行部署，包括 GPU 集群和本地计算资源，提供了灵活的规模扩展能力。对于企业应用，Qwen 可以通过微调适应特定场景下的需求。企业可以根据自身的业务规模和计算资源，选择合适的硬件平台来部署 Qwen 模型，并通过微调使其更好地满足企业特定业务场景的需求，如电商推荐系统、金融风险评估等。
• 中文语言优势：作为由阿里巴巴达摩院开发的模型，Qwen 在中文语言处理任务上表现尤其出色，并对中文语料库进行了深度的预训练。同时，Qwen 也具备处理多语言的能力，能支持多种语言的任务。在处理中文文本时，Qwen 能够准确理解中文的语义、语法和文化背景，生成符合中文表达习惯的文本内容，在中文语言处理方面具有明显的优势。

（三）代表性模型及应用场景

• Qwen - 7B：参数量为 70 亿，适用于中小型应用，具有较高的灵活性和资源效率。它适合文本生成、对话和问答任务，在一些对计算资源要求不高，但需要快速响应的场景中表现出色。例如，在智能聊天机器人中，Qwen - 7B 可以快速理解用户的问题，并生成自然流畅的回答，为用户提供即时的交互体验。同时，由于其较小的参数量，它能够在有限的硬件资源上运行，降低了部署成本，适合中小企业和个人开发者使用。
• Qwen - 14B：拥有 140 亿参数，适用于大规模应用和多任务场景，能够提供更高质量的文本生成和理解能力。在需要处理大量文本数据、进行复杂语义分析和多任务处理的场景中，Qwen - 14B 展现出强大的性能优势。比如在智能写作辅助工具中，它可以根据用户输入的主题和要求，生成内容丰富、逻辑严谨的文章，帮助用户提高写作效率和质量。对于大型企业和科研机构，Qwen - 14B 能够满足其对高性能和高精度的需求，为其业务发展和科研创新提供有力支持。
• Qwen - VL：这是 Qwen 的多模态版本，支持图像和文本输入，适合跨模态任务，如图像问答和对话场景。在处理复杂任务时，它可以结合图像和文本信息生成更加全面的结果。例如，在智能教育领域，学生可以通过上传图片并提问，Qwen - VL 能够分析图片内容并解答相关问题，帮助学生更好地理解知识。在图像识别和图像描述生成等任务中，Qwen - VL 也能发挥重要作用，实现多模态信息的融合和交互。

四、Ant Design X 邂逅 QWen 大模型

（一）结合的技术原理

Ant Design X 与 QWen 大模型的结合，主要借助其提供的 useXAgent 和 XRequest 等工具，来对接符合 OpenAI 标准的 QWen 模型推理服务。其核心原理在于通过这些工具，实现前端应用与 QWen 模型服务之间的通信和数据交互。
useXAgent 是 Ant Design X 提供的一个运行时工具，它在前端应用中扮演着管理对话流程和与模型交互的关键角色。它负责接收用户输入的消息，并将这些消息组织成符合模型输入格式的请求数据。在与 QWen 模型对接时，useXAgent 会将用户的问题或指令作为请求的一部分，发送给 QWen 模型推理服务。同时，它还能处理模型返回的响应数据，将其转化为前端应用能够理解和展示的格式，例如对话消息气泡的内容。
XRequest 则是用于创建和管理 HTTP 请求的工具。在对接 QWen 模型时，它通过设置特定的请求参数，如 baseURL（指定 QWen 模型推理服务的地址）、dangerouslyApiKey（用于身份验证的 API 密钥）和 model（指定使用的 QWen 模型版本）等，来构建与 QWen 模型服务的通信通道。通过 XRequest，前端应用可以向 QWen 模型发送 POST 请求，请求中包含用户的对话消息等信息。模型在接收到请求后，会进行相应的处理，并返回包含生成的回答或其他相关信息的响应。XRequest 还负责处理请求过程中的各种事件，如请求成功、失败或流更新等，以便前端应用能够根据不同的情况进行相应的处理，例如展示加载状态、显示错误信息或实时更新对话内容。

（二）关键技术要点

参数设置：

• baseURL：这是 QWen 模型推理服务的基础 URL，例如https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1 。准确设置 baseURL 是确保前端应用能够与正确的模型服务进行通信的关键。如果 baseURL 设置错误，前端应用将无法找到模型服务，导致请求失败。
• dangerouslyApiKey：这是用于身份验证的 API 密钥，用于验证前端应用对 QWen 模型服务的访问权限。在实际应用中，应妥善保管此密钥，避免泄露。例如，可以将其存储在环境变量中，通过process.env[‘DASHSCOPE_API_KEY’]的方式获取，而不是直接硬编码在代码中。
• model：指定要使用的 QWen 模型版本，如qwen-plus。不同的模型版本可能在性能、功能和适用场景上有所差异，开发者应根据具体需求选择合适的模型版本。例如，如果对模型的语言生成能力要求较高，可能选择参数更多、能力更强的模型版本；如果对计算资源有限，可能选择相对轻量级的模型版本。

请求处理：

• 消息格式：在向 QWen 模型发送请求时，需要将用户的对话消息组织成特定的格式。通常，消息会以数组的形式传递，每个元素包含role（角色，如user表示用户消息，assistant表示模型回复）和content（消息内容）等字段。例如：

{
   
    
    
  messages: [
    {
   
    
    
      role: 'user',
      content: '你好，今天天气如何？'
    }
  ]
}

• 流式处理：为了实现实时交互，提高用户体验，Ant Design X 支持与 QWen 模型进行流式交互。通过设置stream: true，模型会在处理过程中逐步返回结果，而不是等待整个处理完成后再返回。前端应用可以实时接收这些部分结果，并进行展示，例如实现打字机效果的实时对话显示。在处理流式响应时，需要注意对返回的数据流进行正确的解析和处理，以确保能够准确地提取和展示模型的回复内容。

• 响应处理：

• • 成功响应：当 QWen 模型成功处理请求并返回响应时，前端应用需要根据响应数据更新对话界面。例如，从响应中提取模型生成的回答内容，并将其展示在消息气泡中。响应数据的结构可能因模型和请求设置而异，开发者需要根据实际情况进行解析。例如，对于 QWen 模型的响应，可能需要从choices数组中提取delta.content字段来获取模型的回复内容：
    const data = JSON.parse(chunk.data);
    content += data?.choices[0].delta.content;

• • 错误处理：在请求过程中，可能会出现各种错误，如网络故障、模型服务不可用或请求参数错误等。前端应用需要对这些错误进行妥善处理，例如显示友好的错误提示信息，告知用户请求失败的原因，并提供重试或其他解决方案。可以通过try…catch语句捕获请求过程中的错误，并在catch块中进行相应的处理：

    try {
           
            
            
      // 发送请求代码
    } catch (error) {
           
            
            
      // 处理错误，如显示错误信息
      console.log('error', error);
    }
    

五、实战：用 Ant Design X 调用 QWen 大模型

本地部署效果图示例：

（一）准备工作

• 安装 Ant Design X：如果尚未安装，在 React 项目的根目录下打开终端，使用 npm 进行安装，执行命令npm install @ant - design/x --save 。也可以使用 yarn 或 pnpm 进行安装，分别执行yarn add @ant - design/x和pnpm add @ant - design/x 。
• 获取 DashScope API Key：由于 Qwen 模型通过 DashScope 平台提供服务，需要获取 API Key 以进行身份验证。获取步骤如下：
  • 访问 DashScope 管理控制台，前往控制台 。
  • 在控制台 “总览” 页下，单击 “去开通”。
  • 阅读服务协议，确认无误后单击 “立即开通”。
  • 开通后，在控制台左侧导航栏单击 “管理中心 - API-KEY 管理”，在页面单击 “创建新的 API-KEY” 。系统创建生成 API-KEY，并在弹出的对话框中展示，单击复制按钮将 API-KEY 的内容复制保存。复制并在安全的地方保存 API-KEY 后，单击 “我已保存”，关闭对话框。
• 了解 Qwen 模型版本及特点：Qwen 模型有多个版本，如 Qwen-7B、Qwen-14B、Qwen-plus 等。不同版本在参数量、性能和适用场景上有所不同。例如，Qwen-7B 适用于资源有限的场景，而 Qwen-14B 适用于对性能要求较高的复杂任务。在实际应用中，根据项目的需求和资源情况选择合适的模型版本。比如，如果项目对响应速度要求较高，且计算资源有限，可以选择 Qwen-7B；如果项目需要处理复杂的文本生成任务，且有足够的计算资源支持，则可以选择 Qwen-14B 或 Qwen-plus 等更强大的模型版本。同时，了解各版本模型在语言理解、生成能力、多模态支持等方面的特点，以便更好地发挥模型的优势。

（二）代码实现步骤

• 引入相关模块：在 React 项目的组件文件中，引入useXAgent、Sender、XRequest等模块。这些模块是 Ant Design X 中用于与模型进行交互和管理对话的关键工具。useXAgent用于模型调度，Sender用于实现用户输入的发送，XRequest用于创建和管理 HTTP 请求。示例代码如下：

import React from'react';
<