应用详情

本应用为阿里云百炼

阿里云百炼

这个页面对应项目中 AI 应用接入的现状说明。

为什么要通过后端代理

前端页面不能直接暴露模型 API Key，也不应该让浏览器直接决定模型、Prompt、权限和日志策略。正确做法是让前端只提交用户问题，后端负责鉴权、组装 Prompt、调用百炼、记录日志和处理错误。

如果直接在前端调用模型，密钥会泄露，接口无法统一限流，用户也可能绕过页面直接构造请求。后端代理不是多此一举，而是 AI 应用安全和治理的基本边界。

你现在项目里的 AI 页面大致链路

前端聊天页面负责输入和展示。
前端通过请求模块把问题发给后端。
后端再转发给模型服务。
模型返回结果后再展示到页面。

一次问答流程

mermaid

flowchart TD
    A[用户输入问题] --> B[前端聊天组件]
    B --> C[业务后端接口]
    C --> D[阿里云百炼模型服务]
    D --> C
    C --> B
    B --> E[页面展示回答]

阿里云百炼在链路里的位置

阿里云百炼可以理解为模型应用平台，它把底层模型能力以 API 或应用调用方式暴露给业务系统。项目接入时，业务系统通常不直接在前端保存密钥，而是让后端统一调用百炼服务。

层级	职责
前端页面	采集用户输入，展示流式或完整回答
后端接口	鉴权、限流、参数校验、转发模型请求
百炼应用	管理模型、提示词、知识库或 Agent 配置
模型服务	根据上下文生成回答
日志监控	记录请求耗时、失败原因、Token 成本和用户反馈

接口设计建议

一个最小可用的聊天接口可以包含这些字段：

字段	说明
`message`	用户当前问题
`conversationId`	会话编号，用于多轮上下文
`scene`	场景标识，比如客服问答、知识库问答、合同抽取、工单摘要
`stream`	是否启用流式输出
`metadata`	文章 ID、用户 ID、来源页面等辅助信息

后端返回时建议保留：

字段	说明
`answer`	模型回答
`traceId`	排查问题用的链路 ID
`sources`	如果使用 RAG，可以返回引用文档
`usage`	Token 用量、耗时等统计信息
`errorCode`	失败时给前端做友好提示

接口 Demo：后端代理百炼调用

下面是一个简化版后端代理示例。真实项目需要按百炼实际接口地址和鉴权方式调整。

python

import os
import requests
from fastapi import FastAPI
from pydantic import BaseModel

app = FastAPI()


class ChatReq(BaseModel):
    message: str
    conversationId: str | None = None


@app.post("/ai/chat")
def chat(req: ChatReq):
    if not req.message.strip():
        return {"errorCode": "EMPTY_MESSAGE", "answer": "问题不能为空"}

    response = requests.post(
        os.getenv("BAILIAN_API_URL", "https://example.com/bailian/chat"),
        headers={"Authorization": f"Bearer {os.getenv('BAILIAN_API_KEY')}"},
        json={
            "input": req.message,
            "conversationId": req.conversationId,
        },
        timeout=30,
    )
    response.raise_for_status()
    data = response.json()

    return {
        "answer": data.get("answer", ""),
        "traceId": data.get("requestId"),
        "sources": data.get("sources", []),
    }

这个 Demo 的重点是：前端只请求 /ai/chat，密钥、超时、错误处理和日志都放在后端。

生产环境注意点

超时控制：模型调用可能比普通接口慢，需要单独设置超时时间。
失败兜底：模型不可用时，前端要提示用户稍后重试，不能页面一直 loading。
内容安全：对用户输入和模型输出都要做基础过滤，避免违规内容直接展示。
成本监控：记录每日请求量、Token 用量和平均响应时长。
权限隔离：后台写作、私有知识库问答等功能要区分用户权限。

本页小结

百炼不是简单的“前端调接口”，更合理的方式是把它放在后端服务之后，由后端完成密钥保护、统一审计、异常处理和模型平台适配。

模型微调

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为什么要通过后端代理

你现在项目里的 AI 页面大致链路

一次问答流程

阿里云百炼在链路里的位置

推荐的后端代理流程

接口设计建议

接口 Demo：后端代理百炼调用

生产环境注意点

本页小结

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为什么要通过后端代理 ​

你现在项目里的 AI 页面大致链路 ​

一次问答流程 ​

阿里云百炼在链路里的位置 ​

推荐的后端代理流程 ​

接口设计建议 ​

接口 Demo：后端代理百炼调用 ​

生产环境注意点 ​

本页小结 ​

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为什么要通过后端代理

你现在项目里的 AI 页面大致链路

一次问答流程

阿里云百炼在链路里的位置

推荐的后端代理流程

接口设计建议

接口 Demo：后端代理百炼调用

生产环境注意点

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