大家好，
希望你还记得我。（记得吗？请在评论区告诉我。）
在这篇博客中，我将讨论 Radhika：一款自适应推理与智能助手。它提供六种不同模式下的专业辅助：通用模式、效率模式、健康模式、学习模式、创意模式和好友模式。
（试用后，提供反馈和建议，提出修改意见）
本节详细介绍app/api/chat/route.ts端点如何处理请求、选择模型、应用系统提示以及使用不同的 AI 提供商传输响应。
请求处理程序首先解析传入的 POST 请求中的 JSON 正文：
radhika-sharma.vercel.app
const body = await req.json();
const { messages, mode = "general", provider = "groq", apiKey } = body;
messages客户端发送的对话记录。mode：确定要使用的系统提示符（例如bff，，，learning等）。provider：指定要使用的 AI 后端（groq，，，openai）。claudegeminiapiKey：如果需要用户密钥，则 OpenAI 和 Claude 需要此项。该代码还会验证messages数组是否存在且不为空。
根据所选模式，系统会选择相应的提示来引导助手的个性和用途：
const systemPrompt = SYSTEM_PROMPTS[mode] || SYSTEM_PROMPTS.general;
模式示例包括：
productivitybffcreativewellness该provider字段决定使用哪个AI模型后端：
google）：使用谷歌的 Gemini 2.0 模型。gpt-4o，gpt-3.5-turbo）。claude-3-sonnet）。llama-3和这样的模型qwen。每个提供商都有自定义逻辑来实例化模型、处理错误并使用以下方式传输响应：
await streamText({...})
如果提供程序是动态的groq，则模型选择是动态的。它会分析最后一条消息来确定任务类型：
if (lastMessage.includes("analyze") || lastMessage.includes("plan")) {
modelType = "reasoning";
} else if (lastMessage.includes("creative") || lastMessage.includes("design")) {
modelType = "creative";
} else {
modelType = "fast";
}
RADHIKA 会根据您的查询复杂度自动选择最佳模型：
// Determine which model to use based on conversation context
let modelType = "fast"; // llama-3.1-8b-instant for quick responses
// Use reasoning model for complex analytical tasks
if (query.includes("analyze", "compare", "plan", "strategy", "decision", "problem")) {
modelType = "reasoning"; // llama-3.3-70b-versatile
}
// Use creative model for artistic and innovative tasks
if (query.includes("creative", "brainstorm", "idea", "write", "design", "story")) {
modelType = "creative"; // qwen/qwen3-32b
}
在 API 路由中自定义模型选择：
const MODELS = {
groq: {
fast: "llama-3.1-8b-instant",
reasoning: "llama-3.3-70b-versatile",
creative: "qwen/qwen3-32b"
},
gemini: { default: "gemini-2.0-flash" },
openai: { default: "gpt-4o" },
claude: { default: "claude-3-5-sonnet-20241022" }
}
然后选择合适的模型（reasoning，，creative或fast）并用于响应。
这种方法允许单个 API 路由服务于多个模型提供者和助手角色，同时保持清晰、可扩展的逻辑。
如果您想了解语音识别、语音合成、浅色/深色模式等其他逻辑，请查看 GitHub 代码库：
RADHIKA 是一款基于 Next.js 构建的先进人工智能助手，并由 Groq、Gemini、OpenAI 和 Claude 等多家 LLM 提供商提供支持。RADHIKA 可适应不同的交互模式，为提高工作效率、保持健康、学习、创意任务提供专业帮助，甚至可以成为你 Z 世代的好朋友！
| 预览 | 描述 |
|---|---|
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当你成功实现了应用程序的主要逻辑后，可以使用 v0、lovable 或 bolt 等 AI 工具，根据你的“想法”创建界面。
我用了 v0 版本和 ChatGPT。提示……提示……没完没了的提示……看看下面的视频，里面有对这个项目及其功能的简要介绍。不过，你仍然可以实时访问它！
如果你喜欢，请给仓库点个星🌠，并在 GitHub 上关注我。
这款产品非常适合需要功能全面的 AI 助手的用户，该助手能够适应不同的环境，维护跨专业领域的对话历史记录，并提供具有先进语音功能的引人入胜的视觉体验。
Radhika 是一款基于 Next.js 构建的先进人工智能助手，并由 Groq、Gemini、OpenAI 和 Claude 等多家 LLM 提供商提供支持。Radhika 可适应不同的交互模式，为提高工作效率、改善身心健康、学习、完成创意任务提供专业帮助，甚至可以成为你 Z 世代的好朋友！
我个人建议你试试“ BFF ”模式。你肯定会喜欢的。
再次提醒，以下是您不容错过的链接：
感谢阅读。你真棒！我是认真的。拜拜，下篇博客见！（还有，请一如既往地在评论区留言！）
文章来源：https://dev.to/rohan_sharma/creating-a-chatbot-from-scratch-and-vibe-coding-the-ui-1bij