Qwen1.5-1.8B-GPTQ-Int4 效果展示：Chainlit 前端支持思维导图自动生成
1. 模型效果展示
本系统基于 Qwen1.5-1.8B-GPTQ-Int4 模型构建，旨在实现思维导图的自动生成。用户只需输入关键词或主题，AI 即可生成结构清晰的思维导图框架，提升知识整理效率。
实测表明，无论是技术主题、学习计划还是创意构思，模型都能快速生成逻辑清晰、层次分明的思维导图框架。生成的内容结构合理，并能根据主题自动扩展相关子节点。
2. 核心功能演示
2.1 文本生成质量展示
在文本生成方面，输入"人工智能发展历程"主题，模型生成的思维导图框架如下：
人工智能发展历程
├── 早期发展（1950s-1970s）
│ ├── 图灵测试提出
│ ├── 第一个 AI 程序诞生
│ └── 专家系统出现
├── 寒冬期（1970s-1980s）
│ ├── 资金减少
│ ├── 技术瓶颈
│ └── 应用受限
├── 复兴期（1980s-2000s）
│ ├── 机器学习兴起
│ ├── 神经网络发展
│ └── 深度学习突破
└── 现代发展（2010s 至今）
├── 大语言模型
├── 计算机视觉
└── 强化学习
从结果看，模型不仅理解了时间维度，还自动划分了不同发展阶段并为每个阶段添加了代表性子节点。
2.2 思维导图结构生成
模型能生成简单的树状结构，也能处理复杂的关联关系。例如输入"Web 开发技术栈"，生成的框架包含前端、后端、数据库、DevOps 等多个维度，每个维度下又有详细的技术分类。
此外，模型能够理解技术之间的关联性。在生成"前端技术"部分时，会将 React、Vue、Angular 等框架归类在一起，并标注它们之间的关系和区别。
2.3 多主题适应能力
为验证泛化能力，尝试了多个不同领域的主题：
技术类主题：如"微服务架构"、"机器学习算法"等，模型能准确识别技术分类和层次关系。
学习类主题：如"英语学习方法"、"编程入门路径"等，模型能生成循序渐进的学习框架。
创意类主题：如"小说情节构思"、"产品设计思路"等，模型展现出不错的创意发散能力。
在每个测试中，模型都表现出了良好的主题适应能力，生成的思维导图结构符合该领域的逻辑特点。
3. 前端界面使用体验
3.1 Chainlit 界面操作
通过 Chainlit 前端调用模型的过程简单直观。界面设计简洁明了，左侧是对话历史，右侧是输入区域和显示区域。用户只需要在输入框中描述想要的思维导图主题，点击发送即可。
在实际使用中，响应速度相当快。模型加载完成后，生成一个中等复杂度的思维导图框架通常只需要几秒钟时间。
界面还支持对话历史保存功能，用户可以随时回顾之前生成的思维导图，或者基于之前的对话继续深入扩展。
3.2 交互体验优化
Chainlit 前端的交互设计考虑到了实际使用需求。生成的思维导图以清晰的文本格式呈现，层次结构通过缩进和连接线清晰展示。用户可以直接复制生成的内容，或者在此基础上进行修改完善。
针对复杂内容，系统会自动分页显示，确保内容的可读性。同时支持关键词高亮和重点标注，让用户能够快速抓住核心内容。
4. 实际应用效果对比
4.1 与传统方法的对比
对比传统的手工绘制思维导图，这个 AI 辅助系统展现出了明显的优势：
效率提升：手工绘制一个详细的思维导图可能需要 30 分钟到 1 小时，而 AI 生成只需要几秒钟，效率提升数十倍。
完整性更好：AI 能够考虑到更多相关因素，生成的框架往往比人工绘制的更加完整和系统化。
一致性更强：AI 生成的思维导图在格式和风格上保持高度一致，避免了人工绘制时可能出现的格式不统一问题。
4.2 生成质量评估
从生成质量来看，模型在以下几个方面表现突出：
逻辑性：生成的思维导图层次清晰，逻辑关系合理，符合人类的思维习惯。
相关性：子节点与父节点高度相关，没有出现明显的无关内容。
