stream-ai-answer — 通用流式AI检索问答技能#

本skill为开发者提供一套可复用的AI检索问答交互范式，适用于任意行业的知识库产品。

核心价值#

将AI搜索框从「输入→等待→结果」升级为「输入→实时思考可视化→带来源的完整回答」

用户清晰看到AI在思考什么，答案有来源可查、可点击、可信度提升。

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四步流程（通用版）#

步骤状态图标适用场景说明① 理解问题意图🔍理解意图所有场景，识别用户真正想查什么② 检索知识库/数据库🗄️检索内容有结构化知识库时启用；无知识库可跳过③ 深度分析 & 生成🧠深度分析所有场景，模型推理+内容生成④ 来源标记 & 完成📚来源标记有外部引用时启用；无来源则标注"综合知识回答"

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组件视觉结构#

text

┌─────────────────────────────────────────┐
│ 🤖 AI 智能回答              🔥 实时生成   │
├─────────────────────────────────────────┤
│ 🔍 理解问题意图...          ✅          │
│ 🗄️ 检索知识库内容...        ⏳          │  ← 根据步骤数动态显示
│ 🧠 深度分析与生成...        ○          │
│ 📚 来源标记...              ○          │
├─────────────────────────────────────────┤
│ ⭐ [模型名称] · 结合N条知识库内容       │  ← 底部来源统计
└─────────────────────────────────────────┘
                  ↓ 流式展开
┌─────────────────────────────────────────┐
│ [流式生成的回答正文，带关键词高亮]       │
├─────────────────────────────────────────┤
│ 📚 参考来源：                        │
│ ① [标题] · [来源平台] · [可点击链接]  │
│ ② [标题] · [来源平台]                │
└─────────────────────────────────────────┘

状态视觉规则#

状态视觉CSS类pending灰圆圈 ○text-gray-400``active蓝色旋转 + 脉冲text-blue-500 animate-spin``done绿色勾 ✅text-green-500``error红色叉 ❌text-red-500

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行业适配指南#

医疗健康#

• 步骤：🔍→🗄️（检索医学文献）→🧠→📚
• 来源格式：PubMed DOI / 临床指南 / NCCN / CMA
• Prompt风格：需强提醒"不作为诊断依据"
• 典型项目：患者教育平台、医生继续教育、科研助手

法律#

• 步骤：🔍→🗄️（检索法规条文）→🧠→📚
• 来源格式：法律条文编号 / 判决书 / 司法解释
• Prompt风格：明确"仅供参考，不构成法律意见"
• 典型项目：法律咨询平台、企业合规助手

金融/财税#

• 步骤：🔍→🗄️（检索政策文件）→🧠→📚
• 来源格式：财政部/税务局公告 / 法规链接
• Prompt风格：明确"不构成投资建议"
• 典型项目：财报解读、政策问答、理财咨询

通用企业知识库#

• 步骤：🔍→🗄️（检索内部文档）→🧠
• 来源格式：内部文档名称 / Confluence链接
• Prompt风格：简洁专业，直接给答案
• 典型项目：内部问答机器人、客服辅助、CRM AI助手

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实施流程#

Step 1：判断场景复杂度#

场景步骤数是否检索知识库简单问答（FAQ类）2步（🔍→🧠）否，直接生成知识库检索3步（🔍→🗄️→🧠）是，RAG检索专业领域（医疗/法律）4步（🔍→🗄️→🧠→📚）是，强引用深度报告生成5步（🔍→🗄️→🧠→📚→⚡）多源聚合

Step 2：设计步骤配置#

typescript

// 通用3步（企业知识库）
const steps = [
  { key: 'understand', label: '理解问题意图', status: 'pending' },
  { key: 'retrieve',   label: '检索知识库内容', status: 'pending' },
  { key: 'generate',   label: '深度分析与生成', status: 'pending' },
];

// 专业4步（医疗/法律/金融）
const steps = [
  { key: 'understand', label: '理解问题意图', status: 'pending' },
  { key: 'retrieve',   label: '检索专业数据库', status: 'pending' },
  { key: 'analyze',    label: '深度分析证据', status: 'pending' },
  { key: 'generate',   label: '生成回答', status: 'pending' },
];

Step 3：接入API（见 references/frontend-pattern.md）#

Step 4：行业Prompt定制（见 references/prompts.md）#

Step 5：来源解析配置（见 references/frontend-pattern.md）#

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文件说明#

文件用途何时读取references/frontend-pattern.mdReact组件代码 + 流式实现开发时references/prompts.md各行业系统Prompt模板Prompt设计时assets/AIAnalysisCard.tsx可直接复制的React组件组件开发时

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快速接入路径#

React项目（Vite + TypeScript）#

1. 复制 assets/AIAnalysisCard.tsx → src/components/common/
2. 修改 references/frontend-pattern.md 中的API端点
3. 在目标页面引入并替换原有loading状态

非React项目#

• 参考 references/frontend-pattern.md 中的纯函数封装 streamAI()
• 按UI框架（Vue/Svelte/Angular）自行实现 AIAnalysisCard

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依赖要求#

• React 18+（或任意UI框架）

• TypeScript（支持TSX）

• TailwindCSS（使用现有颜色变量）

• 支持 stream: true 的LLM API

  • ✅ MiniMax / DeepSeek / OpenAI / Azure OpenAI / 百度千帆
  • ✅ 本地模型（Ollama + SSE）