AI智能摘要
青萍AI
这里是青萍AI,这篇文章介绍了作者从使用第三方AI摘要服务转向自建AI系统的过程。文章首先指出原有服务存在token消耗快、性能不稳定、摘要效果不佳等问题,随后详细说明了在NotionNext框架下搭建自有AI系统的步骤:移除旧代码、修改插件源码、配置环境变量并部署。通过对比展示,自建系统在响应速度和摘要质量上都有明显提升,同时降低了使用成本。最后作者提到虽然样式还需优化,但整体效果已优于原服务。
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Jul 8, 2025 06:34 PM
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🧭 背景介绍
在刚开始建站时,本站采用的是张洪大佬的 洪墨AI 用于自动生成AI摘要,由于本站的文章更新较为频繁,token 很快就用完了,近日刚收到余额不足提醒。
鉴于这段时间以来使用的体验感觉并不是那么好,主要存在以下问题:
- Token 消耗较快,且价格不便宜:8.99 元 / 5 万 tokens,换算下来成本较高;
- 稳定和性能不足:有时候进入文章详情并没有显示出AI摘要或需要等一段时间才能显示出;
- 效果不佳:输出的摘要内容比较少,可参看下面前后对比;
- 无法自定义:没有办法自定义提示词,进行效果优化。
还有我另外在其他平台也有很多 tokens 没用完,因此就想着直接建立自己的AI。
PS:其实洪墨AI的产品做的还是挺不错的,只是可能不太适合我。
📋 前提条件
- 本站是基于 NotionNext 框架搭建的,因此本教程仅适用于NotionNext最新版
- 需要有通用大模型平台的 token
- 已部署Redis服务,用于缓存生成的AI摘要信息(使用Docker部署非常简单)
🧩 使用前后对比
在开始之前我们先使用洪墨AI和青萍AI对比看一下效果。
PS:这里性能和稳定性就不说了,青萍AI 缓存都是在自己服务器上的非常之快。
洪墨AI

青萍AI

虽然样式上还差了点,后续可以自己优化,但是在效果上面可以看出青萍AI还是要更完整一些的。
🚀 详细步骤
1️⃣ 修改 NotionNext 源码
在这之前先移除洪墨AI接入代码这个就不多说了,然后 NotionNext 本身最新版其实就已经内置了AI摘要插件,我们只需要做很小的调整就可以了。
PS:不知道为何官方文档里面并没有提及这一点,因此我就写一下教程以供大家参考吧。
修改项目的
/lib/plugins/aiSummary.js
源码文件:完整提示词如下,这里比较关键也是我们模型效果优化的一个重要措施:
PS:如有更好的提示词欢迎大家讨论交流~
2️⃣ 添加环境变量配置
根据你的部署方式添加以下环境变量:
这里我们不仅是配置了大模型的API接口和KEY,还加上了Redis缓存,感谢
NotionNext
让配置如此简单。之所以要配置 Redis 是因为项目默认使用的是内存缓存,每次部署都会将缓存清零,然后下次构建又会全量请求大模型获取摘要,从而导致 token 消耗量就会非常大,因此必须要使用外置的 Redis 组件进行缓存。
另外文章发布后不会经常变动,因此我这里设置的默认缓存时间非常长,完全是够用了。
PS:这里需要注意的是如果你的
redis
只设置了密码,那么username
可以为空,但是要带上中间的冒号:3️⃣ 验证效果并上线部署
在本地环境先跑一下,看看效果,然后再推到服务器进行构建部署(这里要说下洪墨AI不支持本地显示摘要信息,还必须要https)。
首次构建由于没有缓存,需要挨个获取AI摘要信息会比较慢,后续构建查到有缓存就不会再请求大模型了。
如果是跟我一样使用的阿里云效部署,还需要另外开通安全组白名单,否则构建时缓存无法写入到
Redis
中,尽量不要将Redis
直接暴露在公网。云效北京构建集群公网IP:
47.93.89.246
, 47.94.150.17
云效杭州构建集群公网IP:
47.96.173.226
, 116.62.173.28
PS:由于我的文章也不少,最终首次构建耗时差不多半个小时。。。
✅ 总结
最后总结一下,将AI摘要服务从
洪墨AI
升级为青萍AI
主要带来以下优点:- 更稳定,性能更高:这是因为缓存服务直接在本地的服务器,可以看到一进入详情页面就开始疯狂输出摘要了,甚至连等待都不需要加。
- 成本更低:可以直接复用其他通用大模型,如:DeepSeek、千问等,有些还送了很多token,比如千问新用户免费送百万 tokens。
- 效果更好:可以自定义提示词,将效果打磨的更好。
有关文章的任何疑问,欢迎您在底部评论区留言,一起交流~
若文章对您有帮助,欢迎 请我喝杯咖啡~
- 作者:青萍叙事
- 链接:https://blog.lusyoe.com/article/upgrade-to-qingping-ai-summary
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