AI智能个人博客

本项目亮点在于将前沿的大语言模型（LLM）深度融合到个人博客中，创造一种动态、智能的阅读与创作体验。立项旨在解决传统博客互动性不足、信息获取效率低下以及博主内容创作瓶颈等问题。通过AI对话，读者能即时获得博文相关的深度解答或延展讨论，提升参与感；博主也能利用AI辅助内容构思、初稿撰写与优化，提高创作效率与质量。

此项目个人项目。立项源于对当前博客平台同质化、用户体验提升缓慢的观察，以及对大语言模型赋能潜力的高度认可。个人分析了现有AI写作助手和知识库问答机器人的功能，构想了将二者优势结合并应用于个人博客场景的可能性。明确了以“AI对话赋能个性化阅读与高效创作”为核心方向，并制定了初步的产品路线图。

智能博文创作与管理模块：
**对博主：**提供Markdown编辑器，支持博文的撰写、编辑、分类、标签管理、发布与删除。集成AI写作助手，可辅助生成文章大纲、段落初稿、标题建议、内容润色、关键词提取、文章摘要等。
**对读者：**标准的博文浏览、搜索、评论、点赞功能。
AI智能对话模块：
**对读者：**在每篇博文旁或网站全局设置AI对话入口。读者可针对当前博文内容进行提问，AI会基于博文上下文进行回答；也可进行更开放的主题讨论，AI提供相关知识或引导性对话。支持多轮对话记忆。
**对博主：**可查看AI与读者的互动日志，了解读者关注点，辅助内容迭代。
个性化推荐模块（可选）：
**对读者：**基于阅读历史和AI对话兴趣点，智能推荐相关的博文。
用户中心模块：
**对博主：**个人信息管理、博客配置（如AI助手性格设定）、数据统计（访问量、互动数据等）。

技术栈：
前端： React (或 Vue.js / Next.js) + Tailwind CSS / Ant Design。
后端： Python (Flask/Django) 或 Node.js (Express.js)。Python因其丰富的AI生态库更受青睐。
数据库： PostgreSQL (结构化数据) + Vector DB (如Pinecone, Weaviate, ChromaDB 用于博文向量存储)。
大语言模型： 调用成熟的商业LLM API（如OpenAI GPT系列, Claude, 国内的文心一言、通义千问等）或基于开源模型（如Llama, ChatGLM）进行微调和部署。
缓存： Redis (用于热点数据缓存和会话管理)。
部署： Docker + Kubernetes (可选，视规模而定) 或 Serverless (如AWS Lambda, Vercel)。
架构：
初步采用单体应用架构，模块化设计。若未来扩展，可演进为微服务架构，将AI对话服务独立出来。
实现亮点：
RAG (Retrieval Augmented Generation) 驱动的对话： AI回答不仅依赖通用知识，更会优先检索并融合博客自身内容，确保对话的相关性和专业性。
上下文感知： 实现多轮对话的上下文记忆，提供连贯自然的交互体验。
AI辅助创作深度集成： AI不仅仅是聊天机器人，更是博主的创作伙伴，深度嵌入写作流程。
实现难点：
Prompt Engineering： 设计高效的提示词，引导LLM准确理解意图并生成高质量、符合博客风格的回复/内容。
上下文长度与成本控制： 管理LLM的上下文窗口，平衡信息完整性与API调用成本/性能。
知识更新与同步： 当博文更新后，如何高效更新向量数据库，确保AI基于最新信息回答。
幻觉问题与内容安全： 如何减少LLM的“幻觉”