收藏！小白程序员轻松入门大模型：全栈实战项目解析

张

张建站

2026/4/25 1:36:31

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收藏小白程序员轻松入门大模型全栈实战项目解析本文介绍了一个结合React前端和LangGraph后端代理的全栈应用旨在解决AI幻觉问题提升查询答案准确性。后端Agent能自动生成搜索关键词调用接口检索信息并像人类思考一样分析结果最终生成带引用的清晰回答。项目使用React、Vite、Tailwind CSS、Shadcn UI等技术并详细介绍了开发、本地测试和部署指南。通过此项目开发者可以学习大模型技术提升技能把握高薪未来。本项目是一个结合 React 前端与基于 LangGraph 构建的后端代理的全栈应用旨在提升用户查询后的答案的准确性能更好的解决幻觉严重的问题。后端Agent具备智能搜索能力它能够根据用户的查询自动生成一批搜索关键词调用搜索接口进行信息检索尽可能的召回与用户查询相关的内容并通过分析结果来判断是否还需要继续去搜索这一步骤像极了人类学习思考的过程最终生成带有引用的、逻辑清晰的回答。主要功能亮点使用的技术栈React搭配Vite——用于前端用户界面。Tailwind CSS - 用于样式设置。Shadcn UI - 用于组件。LangGraph - 用于构建后端研究代理。Google Gemini - 用于查询生成、反思和答案合成的 LLM。项目结构该项目分为两个主要目录frontend/包含使用 Vite 构建的 React 应用程序。backend/包含 LangGraph/FastAPI 应用程序包括研究代理逻辑。入门指南开发和本地测试按照以下步骤即可在本地运行应用程序以进行开发和测试。先决条件Node.js 和 npm或 yarn/pnpmPython 3.11GEMINI_API_KEY后端代理需要 Google Gemini API 密钥。导航至该backend/目录。.env创建一个名为“复制该文件”的文件backend/.env.example。打开.env文件并添加您的 Gemini API 密钥GEMINI_API_KEYYOUR_ACTUAL_API_KEY安装依赖项后端cd backend pip install .前端cd frontend npm install运行开发服务器后端和前端make dev这将运行后端和前端开发服务器。打开浏览器并导航到前端开发服务器 URL例如http://localhost:5173/app。或者您可以分别运行后端和前端开发服务器。对于后端请在backend/相应目录中打开终端并运行命令langgraph dev。后端 API 将通过backend/_api/_name提供访问http://127.0.0.1:2024。该命令还会打开一个浏览器窗口显示 LangGraph 用户界面。对于前端请在frontend/相应目录中打开终端并运行命令npm run dev。前端将通过frontend/_api/_name提供访问http://localhost:5173。CLI 示例对于一次性的快速问题您可以从命令行运行代理。该脚本backend/examples/cli_research.py会运行 LangGraph 代理并打印最终答案cd backend python examples/cli_research.py What are the latest trends in renewable energy?部署在生产环境中后端服务器提供优化的静态前端构建版本。LangGraph 需要一个 Redis 实例和一个 Postgres 数据库。Redis 用作发布/订阅代理以实现后台运行的实时输出流式传输。Postgres 用于存储助手、线程、运行、持久化线程状态和长期记忆并以“精确一次”语义管理后台任务队列的状态。有关如何部署后端服务器的更多详细信息请参阅LangGraph 文档。以下示例展示了如何构建包含优化前端构建版本和后端服务器的 Docker 镜像并通过以下命令运行它docker-compose。注意对于 docker-compose.yml 示例您需要一个 LangSmith API 密钥您可以从LangSmith获取一个。注意如果您没有运行 docker-compose.yml 示例或将后端服务器暴露在公共互联网上则应将文件apiUrl中的host更新frontend/src/App.tsx为您的主机名。目前hostapiUrl设置为hosthttp://localhost:8123用于 docker-compose或 http://localhost:2024用于开发。构建 Docker 镜像从项目根目录运行以下命令docker build -t gemini-fullstack-langgraph -f Dockerfile .运行生产服务器GEMINI_API_KEY your_gemini_api_key LANGSMITH_API_KEY your_langsmith_api_key docker-compose up打开浏览器并访问以http://localhost:8123/app/查看应用程序。API 将在以下网址提供http://localhost:8123开源地址https://github.com/google-gemini/gemini-fullstack-langgraph-quickstart/tree/main?tabreadme-ov-file## 最后近期科技圈传来重磅消息行业巨头英特尔宣布大规模裁员2万人传统技术岗位持续萎缩的同时另一番景象却在AI领域上演——AI相关技术岗正开启“疯狂扩招”模式据行业招聘数据显示具备3-5年大模型相关经验的开发者在大厂就能拿到50K×20薪的高薪待遇薪资差距肉眼可见业内资深HR预判不出1年“具备AI项目实战经验”将正式成为技术岗投递的硬性门槛。在行业迭代加速的当下“温水煮青蛙”式的等待只会让自己逐渐被淘汰与其被动应对不如主动出击抢先掌握AI大模型核心原理落地应用技术项目实操经验借行业风口实现职业翻盘深知技术人入门大模型时容易走弯路我特意整理了一套全网最全最细的大模型零基础学习礼包涵盖入门思维导图、经典书籍手册、从入门到进阶的实战视频、可直接运行的项目源码等核心内容。这份资料无需付费免费分享给所有想入局AI大模型的朋友扫码免费领取全部内容部分资料展示1、 AI大模型学习路线图2、全套AI大模型应用开发视频教程从入门到进阶这里都有跟着老师学习事半功倍。3、大模型学习书籍文档4、AI大模型最新行业报告2025最新行业报告针对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。5、大模型大厂面试真题整理了百度、阿里、字节等企业近三年的AI大模型岗位面试题涵盖基础理论、技术实操、项目经验等维度每道题都配有详细解析和答题思路帮你针对性提升面试竞争力。6、大模型项目实战配套源码学以致用在项目实战中检验和巩固你所学到的知识同时为你找工作就业和职业发展打下坚实的基础。学会后的收获• 基于大模型全栈工程实现前端、后端、产品经理、设计、数据分析等通过这门课可获得不同能力• 能够利用大模型解决相关实际项目需求大数据时代越来越多的企业和机构需要处理海量数据利用大模型技术可以更好地处理这些数据提高数据分析和决策的准确性。因此掌握大模型应用开发技能可以让程序员更好地应对实际项目需求• 基于大模型和企业数据AI应用开发实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能学会Fine-tuning垂直训练大模型数据准备、数据蒸馏、大模型部署一站式掌握• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力提高程序员的编码能力大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力让程序员更加熟练地编写高质量的代码。扫码免费领取全部内容这些资料真的有用吗这份资料由我和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理现任上海殷泊信息科技CEO其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证服务航天科工、国家电网等1000企业以第一作者在IEEE Transactions发表论文50篇获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目无论你是小白还是有些技术基础的技术人员这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇转行大模型岗位。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】