性格测评小程序10生成报告

这是我们测评小程序的最后一篇内容，当用户提交了测评，就需要依据测评的结果生成报告。如果按照传统开发思路，需要建表然后录入不同性格的不同解析能力。现在借助大模型，我们就可以生成一份智能的报告，本篇介绍一下如何使用大模型生成报告。

1 修改数据源

因为大模型给的结果是markdown格式的，我们需要在我们的报告表添加一个报告解析字段，类型选择markdown
在这里插入图片描述
这样大模型给出分析后可以更新回来，后续用户如何希望查看报告，就可以直接看到上一次的内容

2 创建云函数

要想调用大模型的能力，我们需要通过云函数进行集成，点击云函数，点击新建云函数
在这里插入图片描述
输入函数名称

点击列表的函数名称，打开云函数

切换到函数代码

2.1 安装依赖文件

云函数运行的时候需要先创建依赖文件，点击保存并安装依赖，会弹出依赖配置的窗口
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点击复制

在文件里点击新建文件，输入package.json

在package.json配置文件中输入如下内容：

{"name": "app","version": "1.0.0","description": "","main": "index.js","scripts": {},"author": "","license": "ISC","dependencies": {"@cloudbase/node-sdk": "latest","cloudbase/js-sdk":"2.9.1","@cloudbase/adapter-node":"latest"}
}

然后点击保存并安装依赖，安装完毕后会多一个node_modules文件夹
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2.2 编写主方法

编写调用方法，在index.js中贴入如下代码

'use strict';
// 在 Node.js 项目的根目录下，使用 npm 或 yarn 安装所需的包：
// npm i @cloudbase/js-sdk@2.9.1
// npm i @cloudbase/adapter-nodeconst cloudbase = require("@cloudbase/js-sdk");const adapter = require("@cloudbase/adapter-node");const { sessionStorage } = adapter.genAdapter();
cloudbase.useAdapters(adapter);
const app = cloudbase.init({env: "", // 需替换为实际使用环境 id
});
/*** auth 初始化的时候要传入storage 和 captchaOptions.openURIWithCallback* 否则会用默认的，依赖于平台，在 nodejs 环境报错*/
const auth = app.auth({storage: sessionStorage,captchaOptions: {openURIWithCallback: (...props) =>console.log("open uri with callback", ...props),},
});exports.main = async (event, context) => {// 或者使用其他登录方式
const type = event.type
// 验证用户输入的类型是否为有效的 MBTI 类型const validTypes = ["ISTJ", "ISFJ", "INFJ", "INTJ","ISTP", "ISFP", "INFP", "INTP","ESTP", "ESFP", "ENFP", "ENTP","ESTJ", "ESFJ", "ENFJ", "ENTJ",];if (!validTypes.includes(type)) {return { error: "无效的 MBTI 类型，请检查输入。" };}
await auth.signInAnonymously(); 
const ai = await app.ai();
// 接下来就可以调用 ai 模块提供的方法了
const aiModel = ai.createModel("hunyuan-exp");
const prompt = `
以下是一项任务，根据用户提供的 MBTI 人格类型，生成详细的分析内容。
- 分析内容包括但不限于：1. 类型的基本特征。2. 性格优点和需要注意的方面。3. 适合的职业和工作环境建议。4. 在人际关系中的表现和建议。5. 可能面临的挑战以及如何应对。注意：
- 确保 MBTI 类型是 16 种合法类型之一。
- 请生成清晰、准确且符合心理学标准的描述。用户输入的 MBTI 类型是：${type}。
根据该类型生成详细的个性化分析内容。
如果类型无效，请明确提示用户输入错误，并列出 16 种合法类型。
`;const res = await aiModel.generateText({model: "hunyuan-lite",messages: [{ role: "user", content: prompt  },],
});
console.log(res.text)return { type,analysis: res.text }
};

3 启用大模型

点击AI+，启用大模型
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开发阶段我们可以启用混元的体验版供测试，如果上线需要启用混元的正式版，而且需要进行算法备案才可以正式上线。目前算法备案只支持企业主体，个人是无法备案的。

4 搭建前端逻辑

在前端我们是在查看报告的按钮调用大模型的能力，在我们的自定义方法里输入如下代码
在这里插入图片描述

export default async function({event, data}) {
const result = await $w.cloud.callFunction({name: "callChatBot",data: { type: "ISTJ"},})console.log("result",result)$w.page.dataset.state.analysis = result.result.analysis$w.modal1.open({})
}