不用复杂开发！轻松实现博客 AI 摘要

本文转自天海博客。

一、AI摘要：为博客注入智慧之眼

在信息爆炸时代，读者常陷入"文山字海"的困境。为博客接入AI智能总结功能，如同为每篇文章配备一位博闻强识的"数字书童"：

• 3秒提炼：2000字长文→3句核心摘要
• 智能标注：自动提取3-8个关键词
• 阅读转化率提升：实测用户停留时长增加40%

二、平台选择

想给博客加 AI 总结，第一步是选对 “武器”。很多人会想到 Deepseek，但它的开放平台只提供 API，需要自己搭建环境，对不熟悉开发的朋友来说可能有点棘手。相比之下，火山方舟更像 “一站式工具箱”，其优势如下：

2.1 算力保障

火山引擎背靠字节跳动，拥有百万级QPS并发能力，避免服务拥堵（对比自建API常遇的"请求限流"困境）

2.2 开发便捷

已封装好 Java、Python、Node 等多种环境的 SDK，不用从零搭建，导入依赖写几行代码就能用，堪比 “预制菜”—— 加热即食。

2.3 成本友好

免费额度策略：

注：中文字符≈0.6 tokens，持续关注官网活动

三、接入实战指南

3.1 注册认证

1. 访问火山引擎官网并注册账号
2. 完成企业/个人实名认证

3.2 模型部署

1. 进入"火山方舟"→"模型广场"

2. 选择Deepseek-V3模型（中文理解最强）

3. 创建API Key并开通服务，查看示例代码。注意导入依赖时，建议指定具体版本，不要用 “LATEST”，避免版本兼容问题。

3.3 流式输出实现

调用模型时，有两种输出方式：

• 标准输出：AI 想好所有内容后一次性返回，像 “憋大招”。
• 流式输出：AI 边生成边返回，像聊天时一句句回复，体验更流畅（推荐用这种）。

3.3.1 后端（Java）处理

用 Flux 处理连续数据流，代码示例如下：

Java

// Java流式响应示例
Flux.create(sink -> {
    service.streamChatCompletion(streamChatCompletionRequest)
        .doOnError(throwable -> sink.complete())
        .doOnNext(choice -> {
            if (!choice.getChoices().isEmpty()) {
                sink.next((String) choice.getChoices().get(0).getMessage().getContent());
            }
        })
        .doOnComplete(sink::complete)
        .subscribe();
});

3.3.2 前端处理

用微软的@microsoft/fetch-event-source库处理双向数据流，就像 “给前后端拉一根专线”，代码示例：

// 当 fetch 请求初始化时，将 AbortSignal 作为一个选项传递进入请求的选项对象中，将 signal 和 controller 与 fetch 请求相关联
const controller = new AbortController();
const signal = controller.signal;
fetchEventSource(api, {
        method: 'POST',
        credentials: 'include', // 携带 Cookie
        body: JSON.stringify({data: data}),
        headers: {
          'Content-Type': 'application/json'
        },
        signal,
        onopen() {
        },
        onerror(err) {
          throw err // 需要抛出错误才不会重试
        },
        onmessage(event) {
        },
        onclose() {
        }
      }).then(r => {
      });
      
// 组件销毁时需要通过调用 controller.abort() 去中止 fetch 请求、各种响应主体或者流的消耗
onBeforeUnmount(() => {
        controller.abort();
})

3.4 Prompt工程精髓

《文心雕龙》有云：“操千曲而后晓声”，优质Prompt需反复锤炼

Prompt 是引导 AI 输出的 “指令”，就像给 AI 立 “规矩”。好的 Prompt 能让结果更精准。

分享一个实用的 Prompt 模板，可根据需求调整：

你将被赋予一篇文章，需要完成以下两个任务：
1. 提取简明准确的摘要
2. 识别关键主题词
以下是需要处理的文章内容：
<文章>
{{ARTICLE}}
</文章>
请按照以下步骤执行：
一、摘要生成要求：
- 用1-3句话概括核心内容(超长文章可适当增加)
- 保留关键事实和主要观点
- 排除次要细节和例子
- 使用客观中立的表述
二、关键词提取规则：
- 选择能反映文章主题的术语
- 包含专有名词和核心概念
- 优先选择高频重要词汇
- 数量控制在3-8个之间(超长文章可适当增加)
最终输出必须严格遵循此格式：
{"summary":"生成的摘要文本","keyword":"关键词1，关键词2，关键词3"}
请确保：
1. 摘要不使用引号或缩略符号，以中文句号结尾
2. 关键词均为名词性短语
3. JSON格式无语法错误，不能使用空格或者换行符

优化技巧：

• 使用火山"Prompt优解"工具免费调试
• 添加情感分析/相关推荐等扩展指令

四、生产环境避坑指南

4.1 流式响应告警解决

如果控制台出现这样的告警：

!!! 
Streaming through a reactive type requires an Executor to write to the response. 
Please, configure a TaskExecutor in the MVC config under "async support". 
The SimpleAsyncTaskExecutor currently in use is not suitable under load.
!!!

这是说当前的线程管理工具在高负载下 “不够用”。解决方法是配置更适合生产环境的 TaskExecutor。

Spring MVC配置添加：

@Configuration
@EnableAsync
public class WebMvcConfig implements WebMvcConfigurer {
    @Override
    public void configureAsyncSupport(final AsyncSupportConfigurer configurer) {
        configurer.setDefaultTimeout(60 * 1000L);
        configurer.registerCallableInterceptors(timeoutInterceptor());
        // 设置你的自定义 TaskExecutor
        configurer.setTaskExecutor(customExecutor);
    }
    @Bean
    public TimeoutCallableProcessingInterceptor timeoutInterceptor() {
        return new TimeoutCallableProcessingInterceptor();
    }
}

五、生产环境：Nginx关键配置

SSE代理模板配置，保证流式传输稳定：

server {
    listen 80;
    server_name yourdomain.com;
    location /sse {
        proxy_pass http://backend-server;  # 后端服务
        proxy_set_header Connection keep-alive;
        proxy_set_header Cache-Control no-cache;
        proxy_set_header Accept text/event-stream;
        
        proxy_buffering off; # 关闭缓冲，保证实时流
        chunked_transfer_encoding on; # 允许分块传输
        # 防止超时
        proxy_read_timeout 3600s;
        proxy_send_timeout 3600s;
    }
}

到这里，给博客接入 AI 智能总结的全流程就走完了。从选工具到写代码，再到解决问题，其实就像 “搭积木”—— 一步步来，复杂的事情也会变简单。

六、效果预览：传统 VS AI智能

传统博客：

• 读者需滚动3屏获取核心观点
• 关键信息埋没在细节中

AI加持后：

{
  "summary": "本文详解火山方舟接入DeepSeek-V3实现智能摘要的全流程，涵盖SDK调用、流式响应优化及生产环境部署要点。",
  "keyword": "AI摘要,火山方舟,DeepSeek,流式输出,Prompt工程"
}

如同郑和下西洋的航海图，精炼信息指引读者直达知识彼岸