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从头开始构建响应式网站：分步指南和最佳实践 (从头开始构建大型语言模型 pdf)
简介
在当今移动优先的世界中，拥有一个响应式网站对于任何企业来说都是至关重要的。响应式网站会根据设备屏幕尺寸自动调整其布局，确保用户在任何设备上都能获得最佳体验。
分步指南
1. 规划您的设计
在开始编码之前，请花时间规划您的网站设计。考虑以下因素：
- 目标受众
- 网站的目的
- 内容的类型和组织结构
- 响应式布局
2. 选择一个响应式框架
响应式框架是一个工具包，提供了预先构建的样式和组件，使构建响应式网站变得更加容易。一些流行的框架包括：
- Bootstrap
- Foundation
- Materialize
3. 设置您的HTML和CSS
使用您选择的框架设置HTML和CSS。确保您的代码是语义化的，并根据设备屏幕尺寸使用媒体查询。
4. 添加内容
添加网站内容，包括文本、图像和视频。使用标题、列表和块引用来组织您的内容，并确保它易于阅读。
5. 测试和调整
在不同设备上测试您的网站，并根据需要进行调整。使用开发人员工具来检查您的代码，并确保您的网站在所有设备上都能正常工作。
最佳实践
1. 使用流式布局
流式布局会根据设备屏幕尺寸动态调整元素的宽度。这确保了您的网站在任何设备上都看起来良好。
2. 使用响应式图像
响应式图像会自动调整大小以适应设备屏幕尺寸。这有助于提高网站的性能，并确保图像在所有设备上都看起来清晰。
3. 优化字体大小
使用相对于视口（例如，em、rem）的单位设置字体大小。这确保了字体大小根据设备屏幕尺寸适当调整。
4. 优先考虑移动设备
在设计网站时，优先考虑移动设备。确保您的网站在移动设备上易于导航和使用。
5. 使用渐进式增强
渐进式增强是指首先为基本浏览器提供基本内容，然后逐步提高功能性以适应更高级的浏览器。这有助于确保您的网站在所有设备上都能访问。
结论
通过遵循这些步骤和最佳实践，您可以构建一个响应式网站，在任何设备上都能提供出色的用户体验。记住，响应式设计是一个持续的过程，随着技术的发展，您需要不断调整您的网站以满足用户的需求。
聊天机器人已经成为改变工作方式的重要工具。 如今，构建AI聊天机器人似乎成为了Web开发者的“HelloWorld”项目，但常常被认为是高门槛。 本文将演示如何无需编写任何代码创建自己的聊天机器人，仅需几分钟时间训练网站数据，适用于处理其他数据和场景。 随着OpenAI的发布，大型语言模型成为变革性技术，使开发人员能够构建以前无法实现的应用。 然而，单独使用这些大型语言模型往往不足以创建强大应用。 LangChain旨在帮助开发人员充分利用大型语言模型的全部潜力，用于广泛应用。 其核心概念是将不同组件链接在一起，简化与GPT-3、GPT-4等模型的合作过程，实现聊天机器人、生成式问答和文本摘要等功能。 Flowise是基于LangChainJS构建的免费开源项目，提供易于使用的图形用户界面，让非编码人员轻松构建大型语言模型应用，实现无代码开发。 它通过可视化构建流程，允许用户轻松创建和部署聊天机器人等应用。 本文将以创建网站聊天机器人为例，展示如何使用Flowise进行部署。 使用Flowise进行网站聊天机器人构建非常简单。 首先确保安装了最新版（18及以上）。 执行命令后，通过``访问。 若在生产环境中使用，可参考官方文档采用多种部署方式，如Render、Railway、Replit等云服务商提供的部署方法。 需要注意的是，项目使用SQLite，需查阅其文档了解如何在无服务器环境中持久化数据，避免服务重启时数据丢失。 此外，向量数据库推荐使用云服务商的如Supabase pgvector或pinecone。 部署流程包括创建和使用Docker环境。 首先，从GitHub克隆代码，创建``文件并填写必要的环境变量，如服务端口、用户名和密码等。 使用Docker命令启动服务后，通过IP地址和端口访问。 若需要分配可访问域名，可使用Nginx Proxy Manage工具进行配置。 在构建流程中，选择`Chatflows`，新增流程并添加节点。 每个节点对应特定功能，如OpenAI Embeddings、OpenAI对话模型等。 通过节点之间的连接线，根据输入输出关系构建流程。 需要注意的是，Flowise集成了许多数据格式和数据源处理的Loader，如Confluence、PDF、Docx、文件夹、GitHub等，基本满足各种场景需求。 在测试运行时，可能会遇到超时错误，这通常与地理位置有关。 通过设置代理地址，可以解决访问问题。 若在检索内容时遇到格式化问题，如Notion API返回的数据不连贯，可以使用Notion Database Loader替换Cheerio Web Scrapper。 使用此Loader可以更好地处理Notion数据库中的数据，确保内容的连贯性和清理度。 成功集成到网站后，可以根据需要调整Chat Config来定制展示效果。 Flowise还提供API调用方式，允许进一步定制应用的自由度。 对于React应用，可使用对应的npm包集成。 在实际应用中，可使用两个流程分别用于训练和使用聊天机器人，以节省资源并确保性能。 总结来说，本文展示了如何使用Flowise这一强大工具，仅通过拖拽即可轻松构建AI应用，实现网站聊天机器人的构建。 通过部署和使用示例，读者可以快速上手，体验无需编码的AI应用构建过程。
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