开源大模型如 DeepSeek 系列为开发者提供了强大工具，而无需依赖云服务。运行和关键知识点，包括自定义Hook、API管理、等。通过提供的代码示例，读者可以轻松复现，并后返回结果。集成CORS中间件支持跨域。不过，

这种架构优势在于可 性：前端专注交互。后端管理业务，AI作为服务可独立调整。启动时前端用Vite工具，后端Node运行，Ollama后台启动模型。

前端实现详解

前端主要是创建一个简洁界面发送消息并展示AI回复。假设初始消息为模拟输入，实际可 为使用者表单。

App.jsx：主组件

主组件使用Hook获取数据，渲染加载状态或内容：

import { useEffect } from 'react';import { useGitDiff } from './hooks/useGitDiff.js'export default function App { const { loading,content } = useGitDiff;return }

这里Hook接收参数，返回loading和content。组件逻辑简单这方面，加载中显示提示，否则渲染回复。怎么说呢，结合Tailwind CSS的flex类，实现响应式布局。

useGitDiff.js：自定义Hook

Hook封装状态和副作用：

import { useState,useEffect } from 'react'import { chat } from '../api/index.js'export const useGitDiff = => { const = useState;const = useState;useEffect => { => { setLoading;const { data } = await chat;setContent，setLoading;}) },) return { loading,content。}

使用useState管理状态，useEffect异步调用API。模拟消息“你好”，实际可动态传入。返回对象供组件使用，实现根据数据调整渲染。其实，

api/index.js：API管理

统一管理请求的观点是。

import axios from 'axios';const service = axios.create;export const chat = => service.post

Axios实例设置baseURL、headers和timeout。chat函数封装POST请求，便于复用。

前端设计强调简洁，易于添加输入框 为完整聊天UI。

后端使用Express搭建服务器，支持AI调用。

index.js：服务器文件

再看代码如下，

import express from 'express';import cors from 'cors';import { ChatOllama } from '@langchain/ollama';import { ChatPromptTemplate } from '@langchain/core/prompts'import { StringOutputParser } from '@langchain/core/output_parsers'const model = new ChatOllamaconst app = express;
app.use)，app.use);app.get => { res.send;})app.post => { console.log;const { message } = req.body;if { return res.status.json } try { const prompt = ChatPromptTemplate.fromMessages const chain = prompt.pipe.pipe);console.log，const result = await chain.invoke res.json } catch { console.log;res.status.json }})app.listen => { console.log;})

初始化Ollama模型。app实例使用CORS和JSON中间件。GET /hello测试路由。POST /chat校验message，返回reply。容错处理确保稳定性，

从关键知识点来看，跨域与中间件

跨域问题是前后端分离的痛点。浏览器同源策略阻塞不同端口请求。使用cors中间件解决，后端允许前端访问。说起来，

从中间件链来看。请求经CORS、JSON解析后到达路由。Express的灵活性便于添加日志或认证。

关键知识点的观点是，HTTP与路由

HTTP基于请求响应。GET无body，POST适合传输消息。话说回来，响应码如400、500指示状态。

路由定义资源访问：app.post处理异步AI调用。

AI集成详解

Ollama提供本地API。LangChain简化提示：程序角色定义，使用者输入占位。链式pipe确保输出解析。

温度0.1减少随机性。可自定义提示，如添加上下文。

项目调整

• 使用者输入 ：前端添加表单动态消息。老实说，
• 安全 ：添加校验或限流。
• 部署 ：容器化Ollama，后端云托管。
• ：多轮对话或工具调用。

通过集成 Ollama 的全栈应用，看到 AI 如何帮助开发。欢迎讨论调整思路，一起推动开源环境。

不是上述格式，而是：

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直接输出下面内容：

（Project Architecture Overview）

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... 省略部分

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... ... 省略部分

Appjsx Main Componen/Hdata-id=heading-> /Hdata-id=heading->

lang=javascript>impot{ usEffect}from'react'impor{ usGitDif}fron'./hook/usGitDifjsexportdefaulfuncionAp{const{loadincontent}=usGitDif}) /cod>/pre` /P ... ...