在Ant Design X的useXChat中扩展消息数据结构以支持思考过程和参考文献
2025-06-26 08:49:36作者:平淮齐Percy
在Ant Design X项目的useXChat组件使用过程中,开发者可能会遇到需要扩展消息数据结构的需求。本文将以一个典型场景为例,介绍如何为聊天消息添加思考过程和参考文献支持。
需求背景
useXChat组件默认的消息数据结构包含三个基本属性:
- id:消息的唯一标识符,可以是数字或字符串
- message:消息内容主体
- status:消息状态
然而在实际AI对话场景中,我们往往需要记录更丰富的信息来增强对话的关联性和可追溯性。例如:
- 思考过程:记录AI生成回答时的推理链条
- 参考文献:记录回答所依据的资料来源
解决方案
useXChat组件设计时已经考虑到了这种扩展需求,它采用了TypeScript的泛型特性,允许开发者自定义消息数据结构。具体实现方式如下:
1. 定义扩展的消息接口
首先,我们需要创建一个扩展的消息接口,继承或包含原有的基本属性,并添加新的字段:
interface EnhancedMessage {
id: number | string;
message: string;
status: MessageStatus;
thoughtProcess: string[]; // 思考过程数组
references: string[]; // 参考文献数组
}
2. 使用泛型参数初始化useXChat
在初始化useXChat时,将我们定义的新接口作为泛型参数传入:
const chat = useXChat<EnhancedMessage>();
3. 处理扩展数据
现在,当发送或接收消息时,就可以包含思考过程和参考文献信息了:
chat.sendMessage({
id: 1,
message: "这是回答内容",
status: 'success',
thoughtProcess: [
"第一步:理解问题背景",
"第二步:检索相关知识",
"第三步:综合信息形成回答"
],
references: [
"《人工智能导论》第三章",
"2023年AI领域白皮书"
]
});
实现原理
useXChat的泛型设计遵循了TypeScript的最佳实践,它通过类型参数将数据结构定义权交给开发者,同时保持了核心功能的稳定性。这种设计模式有以下几个优点:
- 类型安全:编译器会检查所有对消息对象的操作是否符合类型定义
- 灵活扩展:开发者可以根据具体业务需求自由定义数据结构
- 代码可维护:类型定义集中在一处,修改时只需调整接口定义
最佳实践建议
- 保持向后兼容:新增字段应设为可选属性,避免破坏现有代码
- 合理设计数据结构:思考过程和参考文献等元数据不宜过大
- 考虑性能影响:大量复杂消息可能影响渲染性能,可考虑虚拟滚动等优化
总结
Ant Design X的useXChat组件通过泛型参数提供了灵活的消息结构扩展能力,使开发者能够轻松适应各种业务场景。理解并善用这一特性,可以显著提升AI对话类应用的开发效率和使用体验。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5HunyuanVideo-1.5作为一款轻量级视频生成模型,仅需83亿参数即可提供顶级画质,大幅降低使用门槛。该模型在消费级显卡上运行流畅,让每位开发者和创作者都能轻松使用。本代码库提供生成创意视频所需的实现方案与工具集。00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
8
暂无简介
Dart
643
149
Ascend Extension for PyTorch
Python
203
219
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
654
282
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
248
317
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.13 K
631
本项目是CANN提供的是一款高效、可靠的Transformer加速库,基于华为Ascend AI处理器,提供Transformer定制化场景的高性能融合算子。
C++
77
100
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
130
861
仓颉编程语言运行时与标准库。
Cangjie
134
873