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🤖 实战案例：1 小时做一个 AI 聊天机器人
难度：⭐⭐ 初级 | 技术栈：Python/FastAPI | 耗时：1 小时
最终效果
一个简单的 AI 聊天机器人，支持：
- ✅ Web 界面对话
- ✅ 接入 OpenAI/Claude API
- ✅ 流式输出（打字机效果）
- ✅ 对话历史记录
前置条件
- Python 3.8+
- OpenAI API Key（或其他 LLM API）
第 1 步：启动对话
复制以下提示词：
你是一个 Python 后端开发助手。我想用 Vibe Coding 的方式做一个 AI 聊天机器人。
项目要求：
- 后端：FastAPI
- 前端：简单 HTML 页面（内嵌在 FastAPI 中）
- 功能：用户输入问题，调用 OpenAI API 返回回答
- 支持流式输出（SSE）
- 界面简洁，类似 ChatGPT
请给我：
1. 项目结构
2. requirements.txt
3. 完整代码
4. 运行命令
我的 OpenAI API Key 会通过环境变量 OPENAI_API_KEY 传入。
第 2 步：创建项目
AI 会给你类似这样的结构：
chatbot/
├── main.py # FastAPI 主程序
├── requirements.txt # 依赖
└── .env # API Key（自己创建）
requirements.txt：
fastapi
uvicorn
openai
python-dotenv
sse-starlette
第 3 步：运行
# 安装依赖
pip install -r requirements.txt
# 设置 API Key
export OPENAI_API_KEY="sk-xxx"
# 启动服务
uvicorn main:app --reload
打开 http://localhost:8000 即可使用。
第 4 步：迭代优化
请帮我添加：
1. 对话历史保存到文件
2. 支持切换不同模型（GPT-4/GPT-3.5）
3. 添加系统提示词设置
4. 支持 Markdown 渲染
踩坑记录
| 问题 | 解决方案 |
|---|---|
| API Key 无效 | 检查环境变量是否正确设置 |
| 跨域错误 | FastAPI 添加 CORS 中间件 |
| 流式输出不工作 | 检查 SSE 配置，前端用 EventSource |
| 中文乱码 | 确保 response 设置 charset=utf-8 |
进阶挑战
- 添加 RAG - 让机器人能读取本地文档
- 多轮对话 - 保持上下文记忆
- 部署上线 - 部署到 Vercel/Railway
- 接入微信 - 做成微信机器人
学到了什么
- ✅ FastAPI 基础用法
- ✅ OpenAI API 调用
- ✅ SSE 流式输出
- ✅ 前后端一体化开发