纯前端AI聊天方案实施指南
Deep Chat的Web模型功能使浏览器端运行AI成为可能，具体实现路径：
- Auswahl des Modells：支持RedPajama/TinyLlama等轻量化模型，通过
npm install deep-chat-web-llmMontage - lokale Inferenz: Konfiguration
webModel属性后，模型权重会自动下载并在IndexedDB缓存 - 资源控制：内置模型约占用300MB-2GB存储空间，自动处理内存分配
- Funktionelle Einschränkungen：适合简单QA场景，复杂任务仍需连接云端API
Prozess der Bereitstellung::
- 在静态HTML中添加
<script src="deepChat.bundle.js"></script> - Vertretungen
<deep-chat webModel='{"model":"TinyLlama"}'></deep-chat> - 通过Service Worker预缓存模型文件提升加载速度
- ausnutzen
onMessage拦截器处理本地模型的特殊响应格式
caveat：首次加载需要下载模型文件，建议添加加载进度提示。对于性能较差的设备，可通过quantization参数启用4位量化版本。
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelDeep Chat: eine KI-Chat-Komponente für eine schnelle Website-IntegrationDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " 如何实现在无服务器环境下运行AI聊天功能？
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