最佳实践3:用通义灵码开发一款 App

简介: 本示例演示使用通义灵码,基于React Native与Node.js开发跨平台类通义App,重点展示iOS端实现。涵盖前端页面生成、后端代码库自动生成、RTK Query通信集成及Qwen API调用全过程,体现灵码在全栈开发中的高效能力。(238字)

演示目的


本示例演示应用通义灵码,使用React Native作为前端方案,以node.js作为后端方案,在Mac上开发一个类似通义的app。重点演示iOS app开发过程。开发完成的代码在Android平台同样可运行。

  1. 演示灵码生成前端页面的能力。
  2. 演示灵码自动生成app后端代码库的能力。
  3. 演示灵码自动使用前后端通信库RTK query的方式。
  4. 演示灵码根据API参考文档自动生成API调用程序的能力。


演示准备


在电脑本地安装Node环境。以下以Mac环境为例。

brew install node


安装Xcode以及iPhone Simulator。

演示步骤


初始化iOS app前端项目

运行如下命令,使用expo初始化一个app的前端代码库。

npx create-expo-app@latest


在命令运行过程中,系统会提示为前端项目命名,命名为:demo-app-frontend。运行完成后,生成代码库。

# 进入该项目的代码库
cd demo-app-frontend

# 运行
npm start

640.jpg


演示1:前端 - 生成AI对话页面


在灵码的对话框中输入:

把home页面改成一个ai对话页面,在其中,可以像在使用通义app一样,与ai进行文字对话

640 (1).jpg

生成如下页面。

640 (2).jpg

演示2:后端 - 生成Node.js后端

现在,为我生成这个App 的后端代码。后端的代码文件名称为demo-app-backend, 与demo-app-frontend同级。后端采用 Node.js,使用express框架。


    mkdir demo-app-backend
    cd demo-app-backend && npm init -y
    cd demo-app-backend && npm install express cors dotenv
    cd demo-app-backend && npm install --save-dev nodemon

    可以看到,灵码生成了完整的 Node.js 后端代码库demo-app-backend, 与demo-app-frontend,一个是app的后端,另一个是前端。

    640 (15).png

    Node.js后端已经在运行,监听3000端口。

    640 (3).jpg


    演示3:设置前后端通信方式


    使用RTK query作为前端与后端通信的方式。灵码将自动安装redux等依赖,并实现用RTK query做前后端的通信方案。

    640 (16).png

    在实现过程中,页面的样式可能会被更改,可以告诉灵码,进行纠错。首页,回到你第一版设计的类似通义app的设计样式

    640 (4).jpg

    目前,Node.js后端还没有连接到qwen的api服务。灵码自动生成了一些mock的回复,用于测试前后端的通信是否正常。

    640 (5).jpg

    演示4:后端 - 调用Qwen API服务

    下面,设置让Node.js后端连接到qwen的api服务,此处我们使用qwen-plus模型做示例。需要准备百炼的DASHSCOPE_API_KEY。

      下面,我们来完善后端服务,让后端与qwen api连接。这里是百炼提供的node.js连接到qwen api的方式。仿照它的方式在node.js后端中写一个服务用以连接到qwen api,DASHSCOPE_API_KEY我将配置在node.js后端的.env文件中。import OpenAI from "openai";
      const openai = new OpenAI(
          {
              // 若没有配置环境变量,请用百炼API Key将下行替换为:apiKey: "sk-xxx",
              apiKey: process.env.DASHSCOPE_API_KEY,
              baseURL: "https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1"
          }
      );
      async function main() {
          const completion = await openai.chat.completions.create({
              model: "qwen-plus",  //此处以qwen-plus为例,可按需更换模型名称。模型列表:https://help.aliyun.com/zh/model-studio/getting-started/models
              messages: [
                  { role: "system", content: "You are a helpful assistant." },
                  { role: "user", content: "你是谁?" }
              ],
          });
          console.log(JSON.stringify(completion))
      }
      main();


      640 (17).png


      可以看到,用户已经可以通过app的前端与后端对话,对话的回复来自于qwen模型生成的内容。


      640 (6).jpg


      点击下载通义灵码

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