引言 在信息过载的时代,长篇博客或技术文章需要一种简单、可信的入口,让读者快速判断是否继续阅读全文。利用生成式 AI 自动生成摘要不仅能提升用户体验,还能显著提高网站留存和转化率。本文聚焦于用 Vercel 的 AI SDK 与 AI Gateway 构建一个可选模型的博客文章摘要功能,从最小可行性产品到可观测、可扩展的生产实现,详解核心设计要点与工程实践。 从最小可行产品到更灵活的方案 许多开发者开始时会选择最直接的路径:在后端调用一个模型提供商(例如 OpenAI),将文章内容传给模型并返回几句话的摘要。使用 Vercel AI SDK 可以把这一步骤抽象化,开发体验非常顺畅,可以在短时间内将功能上线。初版实现的关键在于提示工程与前端 UX,确保摘要插入在文章开头或以折叠窗展示,便于读者一目了然。
为何引入 AI Gateway 当需求演进到希望支持多模型选择、集中监控调用量与成本时,管理多家模型提供商的 API Key、鉴权和计费会变得复杂。Vercel 的 AI Gateway 提供统一路由与可观测性,简化多模型策略的实现。通过 Gateway,应用只需传递模型 ID 字符串,Gateway 负责将请求路由到对应供应商,并在仪表盘上展示使用情况、延迟和成本等指标。对于想在不改动客户端代码的情况下切换模型或调整路由策略的团队,Gateway 是非常合适的基础设施。 架构与关键组件 完整的实现包含前端交互层、后端 API 层,以及 AI Gateway 的路由配置。前端负责触发摘要请求、展示模型选择控件、处理加载与错误状态。
后端则承载业务逻辑和提示拼接,向 AI Gateway 发起请求并返回结果。可以选择在前端直接调用 Gateway(经由 Vercel Edge 或安全代理),也可以将请求先发送到后端以便做速率限制、缓存和日志记录。结合数据库存储生成结果,可避免重复调用带来的成本,并支持后续分析与 A/B 测试。 提示工程与输出格式控制 要让模型生成稳定、可嵌入的摘要,提示工程至关重要。将系统提示配置成可复用的模板,明确要点:摘要长度(例如 2 到 3 句)、语气、是否包含关键链接或脚注列表,以及希望的输出格式(例如 HTML 段落与无序列表)。如果希望把摘要直接注入页面 DOM,要求输出为安全的 HTML,并在后端进行严格消毒,避免 XSS 风险。
针对带脚注的文章,可以要求模型提取并以 HTML 链接列表返回,但要通过示例约束格式,以减少解析错误。 支持多模型选择的实现思路 实现模型选择的核心是一个简单的模型注册表,它维护模型 ID、友好名称、图标 URL 与元数据(如每千个 token 的估价、支持的能力)。前端从后端拉取该注册表以渲染下拉菜单与图标(例如使用 LobeHub Icons 提供的模型图标),用户选择后把模型 ID 一并发送给后端。后端不需要存储多家 API Key,所有对外请求都发送到 Vercel AI Gateway,并在请求中指定模型 ID。这样可以在网关端实现路由控制,并在不改动客户端的情况下替换或新增模型。 性能与成本控制 摘要生成的成本主要来自模型调用频率与模型本身的计费差异。
可行的优化策略包括缓存已生成的摘要、按文章版本做惟一键缓存、对频繁请求的文章设置短期缓存,以及在后端实现速率限制和批量处理。另一个重要手段是选择合适的模型:对大部分摘要任务,较小或更便宜的模型可能足够,只有在需要更精准的理解或更严谨的格式化时才采用高端模型。借助 AI Gateway 提供的使用和成本分析,可以定期调整默认模型或路由策略以保持可控成本。 长文与分块摘要策略 面对数千字或数万字的长文,直接把全文传给模型既昂贵又容易超限。推荐使用分块策略:先将文章拆成逻辑段落或语义片段,逐段生成摘要或提取关键句,再对片段摘要进行二次汇总,生成最终精炼的 2 到 3 句版本。该流程可以在后端并行化,且更容易控制 token 使用。
为保证连贯性与完整要点,可以在二次汇总阶段提供上下文元信息,例如段落之间的主题标签或文章核心论点。 前端交互与用户体验设计 用户体验的关键在于展示方式和可控性。建议在文章顶部或首段之后提供显眼的"生成摘要"按钮,并在旁边放置模型选择控件与成本/延迟提示。使用轻量动画提示加载进度,避免用户感到卡顿。如果想节省调用次数,可以提供"保存摘要"或"永久显示"选项,将生成结果持久化到数据库。若支持多语言或风格选项,可以在提示中传递偏好,或展示风格切换器,让读者按偏好生成更加正式或更口语化的摘要。
安全、隐私与合规性 任何将内容发送到第三方模型的实现都需考虑隐私与合规性问题。先评估文章中是否包含敏感信息或个人数据,若有则需要采取脱敏或本地处理策略。利用后端作为代理可以更好地控制传输和日志记录,确保敏感数据不会被不必要地记录在模型调用日志中。在某些合规要求严格的场景,应优先选择对数据有良好隔离与合规承诺的模型提供商,或在网关层设置路由规则以满足地理与合规需求。 错误处理与鲁棒设计 模型可能返回格式不一致或包含意外内容,前端与后端都应做防护。后端在接收到模型输出后进行格式验证与 HTML 清洗,若格式不符合预期,提供后备策略,例如简单的句子提取或返回默认提示供用户手动查看全文。
对网络故障与超时,应实现重试与幂等策略,同时在用户界面上明确告知失败原因并提供重试按钮。 可观测性与监控实践 借助 AI Gateway 的仪表盘可以直接观察模型调用数、延迟分布与成本走势,建议结合应用自身的监控系统采集更多维度数据,如用户点击摘要比率、摘要保存率以及不同模型在实际质量上的对比指标。通过埋点和 A/B 测试可以评估不同提示或模型对转化率与留存的影响,从而用数据驱动选择默认模型与提示模板。 示例提示与治理建议 一个成熟的系统会把系统提示和示例输出作为可配置项,便于迭代优化。示例提示应明确输出长度、语气和结构,并提供模版化的 HTML 输出示例以约束模型生成。治理方面要设定输出检查规则,例如禁止渲染脚本、限制 HTML 标签集,并设置异常报警,当模型频繁生成不安全或不合规内容时触发人工复核流程。
工程实现小结 把概念变成可用的功能不复杂,但细节决定成败。用 Vercel AI SDK 快速验证想法,用 AI Gateway 解耦模型提供商并集中观测与计费,用提示工程确保稳定输出,用缓存与分块策略控制成本,用后端代理确保安全与日志可控。把这些要素组合起来,就能把一个 30 分钟上线的 MVP 演进为适合生产的可扩展系统。 结语 构建一个智能博客摘要功能既是用户体验的改进,也是对产品数据化运作能力的增强。通过合理利用 Vercel 提供的工具链,你可以在短时间内验证概念,在可控成本下逐步完善质量与可观测性。无论是爱好者的小项目,还是面向生产的产品化改造,掌握提示工程、多模型路由、分块处理与治理策略,都会让你的摘要功能更稳健、更经济、更值得信赖。
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