以下是一个基于React和Ant Design搭建的简单ChatGPT风格前端交互界面代码框架示例，该示例实现了基本的用户输入、发送请求以及展示回复的功能。假设后端有一个模拟接口来处理请求并返回回复。
1. 项目初始化：
确保你已经安装了Node.js和npm。通过以下命令创建一个新的React项目：
npx create - react - app chat - ui
cd chat - ui
然后安装Ant Design：
npm install antd
2. 代码实现：
• App.js：
import React, { useState } from'react';
import { Button, Input, List } from 'antd';
import 'antd/dist/antd.css';
const App = () => {
const [inputValue, setInputValue] = useState('');
const [chatList, setChatList] = useState([]);
const handleInputChange = (e) => {
setInputValue(e.target.value);
};
const handleSend = async () => {
if (inputValue.trim() === '') return;
// 模拟请求数据
const requestData = {
userInput: inputValue
};
setChatList([...chatList, { role: 'user', content: inputValue }]);
setInputValue('');
try {
// 模拟向后端发送请求，这里需要替换为真实的后端API地址
const response = await fetch('/api/chat', {
method: 'POST',
headers: {
'Content - Type': 'application/json'
},
body: JSON.stringify(requestData)
});
if (response.ok) {
const data = await response.json();
setChatList([...chatList, { role: 'assistant', content: data.reply }]);
} else {
setChatList([...chatList, { role: 'assistant', content: '请求失败，请稍后重试' }]);
}
} catch (error) {
setChatList([...chatList, { role: 'assistant', content: '网络错误，请检查网络' }]);
}
};
return (
<div style={
{ padding: '20px' }}>
<List
dataSource={chatList}
renderItem={(item) => (
<List.Item>
<strong>{item.role === 'user'? '你' : 'AI'}</strong>: {item.content}
</List.Item>
)}
/>
<Input
placeholder="请输入问题"
value={inputValue}
onChange={handleInputChange}
onPressEnter={handleSend}
style={
{ width: '80%', marginRight: '10px', display: 'inline - block' }}
/>
<Button type="primary" onClick={handleSend}>发送</Button>
</div>
);
};
export default App;
上述代码中：
• 使用useState钩子来管理输入框的值inputValue和对话列表chatList。
• handleInputChange函数用于更新输入框的值。
• handleSend函数在用户点击发送按钮或按下回车键时触发，它先将用户输入添加到对话列表，然后模拟向后端发送请求并处理响应，将后端回复也添加到对话列表。
• List组件用于展示对话历史，Input组件用于用户输入，Button组件用于发送请求。
请注意，上述代码中的/api/chat是模拟的后端API地址，实际应用中你需要将其替换为真实的与ChatGPT模型交互的后端接口地址。并且，真实场景下还需要处理更多的细节，如身份验证、请求超时等。
ChatGPT是OpenAI开发的语言模型，其本身并没有前端交互界面，这里为你假设设计一个类似语言模型交互界面的前端交互流程，以帮助你理解。
1. 界面加载
• HTML 结构渲染：浏览器解析HTML文件，构建DOM树，确定页面布局结构，比如输入框、发送按钮、对话展示区域等基础元素的位置。
• CSS 样式应用：浏览器根据CSS规则，为各个HTML元素添加上对应的样式，像字体、颜色、间距等外观属性。
• JavaScript 脚本加载与初始化：浏览器加载JavaScript脚本文件，脚本开始执行初始化操作，例如获取DOM元素引用，绑定事件监听器等。
2. 用户输入
• 输入事件监听：在输入框元素上，通过JavaScript添加input或keydown事件监听器，实时监听用户输入。
• 输入内容处理：用户输入时，输入框的值实时更新，前端可进行简单的输入校验，如限制输入长度、过滤特殊字符等。
3. 发送请求
• 点击发送按钮或快捷键触发：用户点击发送按钮，或按下特定快捷键（如Enter键）时，触发发送请求的函数。
• 构建请求数据：将输入框中的内容作为请求数据，通常会包含用户的唯一标识、对话历史（如果有对话历史功能）等信息，按照后端接口要求的格式（如JSON）进行组装。
• 发送HTTP请求：使用fetch或XMLHttpRequest等技术，将构建好的请求数据发送到后端API接口。在请求过程中，可以显示加载状态，如在发送按钮上显示“正在发送”，或者在对话展示区域显示加载动画，告知用户请求正在处理中。
4. 接收响应
• 响应数据接收：后端处理完请求后返回响应数据，前端通过上述发送请求的机制接收数据。
• 响应解析：接收到的响应数据通常是JSON格式，使用JSON.parse()方法将其解析为JavaScript对象，方便后续处理。
5. 显示回复
• 对话展示区域更新：解析后的回复数据，按照一定的格式（如HTML）插入到对话展示区域，一般是在已有对话内容的下方添加新的对话记录，展示用户输入和模型回复。
• 滚动到最新消息：为了保证用户能实时看到最新的对话内容，自动将对话展示区域的滚动条滚动到最底部。
6. 错误处理
• 请求错误处理：如果在发送请求或接收响应过程中出现错误，如网络中断、后端服务故障等，捕获错误并向用户展示友好的错误提示信息，如“网络连接失败，请检查网络后重试” 。
• 响应数据异常处理：若接收到的响应数据格式不正确或包含错误信息，进行相应处理，例如显示错误原因，方便用户了解问题所在。
