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：
- 模型选择：支持RedPajama/TinyLlama等轻量化模型，通过
npm install deep-chat-web-llm安装 - 本地推理：配置
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
- 功能限制：适合简单QA场景，复杂任务仍需连接云端API
部署流程：
- 在静态HTML中添加
<script src="deepChat.bundle.js"></script> - 声明
<deep-chat webModel='{"model":"TinyLlama"}'></deep-chat> - 通过Service Worker预缓存模型文件提升加载速度
- 使用
onMessage拦截器处理本地模型的特殊响应格式
注意事项：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。
本答案来源于文章《Deep Chat：快速集成到网站的AI聊天组件》
未经允许不得转载：AI生产力工具 » 如何实现在无服务器环境下运行AI聊天功能？
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