第40周 第7期 – 让 AI 功能更真实

Source: Dev.to

本周目标

从简单的编码实践转向通过创建页面来发布野猫目击信息，使最初的想法变为现实。我从孤立的目击记录转向身份和关系，引入了首个版本的同猫匹配。
目标不是精确识别，而是学习如何基于文字描述和位置使用简单、可解释的逻辑来建议可能的匹配。

我为 CatAtlas 添加了 “同猫匹配 v0” 功能。每条猫目击记录现在可以：

• 触发匹配过程，
• 获得一个按排名排序的可能匹配列表，且
• 显示为何两条目击可能指向同一只猫的简要解释。

这使得应用从单纯的条目列表转变为一个正在形成的相关目击网络。

GitHub 仓库:
https://github.com/codespaces?repository_id=1122410808

线上站点:
https://orange-disco-pj4g9w4w46prh96pw-5173.app.github.dev/

设计基于相似度的匹配而非二元识别

• 使用对象数组计算分数和排名
• 引入可解释的 “原因” 来说明类似 AI 的决策
• 在 React 中管理每个项目的额外 UI 状态
• 从记录之间的关系角度思考，而不仅仅是单个记录

困难 / 意外之处

• 决定匹配逻辑应放在后端还是前端
• 调整相似度阈值，使结果既有用又不噪声过多
• 正确地在 React 列表渲染中放置派生的 UI 块
• 认识到实体之间产生关联后，复杂度会迅速增长

下周计划

下周，我想进一步巩固 CatAtlas 的基础，加入新的数据维度，例如照片或更明确的 “猫身份” 概念。重点是谨慎地添加结构，避免过早进入重度 AI 或计算机视觉。