使用Rust和Anthropic构建问答系统：完整实战指南

引言

在本教程中，我们将使用Rust编程语言和Anthropic的Claude API构建一个简单的问答系统。这个系统能够接收用户的问题，通过调用Claude API获取智能回答，并将结果返回给用户。通过本指南，你将学习如何：

设置Rust开发环境
集成Anthropic API
构建一个简单的命令行问答应用

准备工作

在开始之前，请确保你已经具备以下条件：

Rust安装：已安装最新版本的Rust（1.70或更高）
Anthropic账号：注册并获取API密钥
基本Rust知识：了解基础语法和Cargo使用

环境检查

代码片段

# 检查Rust安装
rustc --version
cargo --version

# 输出示例：
# rustc 1.70.0 (90c541806 2023-05-31)
# cargo 1.70.0 (ec8a8a0ca 2023-04-25)

项目设置

让我们从创建一个新的Rust项目开始：

代码片段

cargo new rust-anthropic-qa
cd rust-anthropic-qa

添加依赖项

编辑Cargo.toml文件，添加必要的依赖：

代码片段

[dependencies]
reqwest = { version = "0.11", features = ["json"] }
tokio = { version = "1.0", features = ["full"] }
serde = { version = "1.0", features = ["derive"] }
serde_json = "1.0"
dotenv = "0.15"
anyhow = "1.0" # 简化错误处理

这些依赖的作用：
– reqwest: HTTP客户端库
– tokio: Rust异步运行时
– serde: JSON序列化/反序列化
– dotenv: 从.env文件加载环境变量
– anyhow: 简化错误处理

Anthropic API集成

获取API密钥

登录Anthropic控制台
创建新的API密钥并复制保存

创建.env文件

在项目根目录创建.env文件：

代码片段

ANTHROPIC_API_KEY=你的API密钥_放在这里

注意：不要将此文件提交到版本控制！将.env添加到.gitignore中。

核心代码实现

API响应模型

首先定义API请求和响应的数据结构。创建src/models.rs:

代码片段

use serde::{Deserialize, Serialize};

#[derive(Debug, Serialize)]
pub struct CompletionRequest {
    pub prompt: String,
    pub model: String,
    pub max_tokens_to_sample: u32,
    pub stop_sequences: Option<Vec<String>>,
}

#[derive(Debug, Deserialize)]
pub struct CompletionResponse {
    pub completion: String,
    pub stop_reason: Option<String>,
}

API客户端实现

创建src/api.rs:

代码片段

use anyhow::Result;
use reqwest::Client;
use crate::models::CompletionRequest;

const ANTHROPIC_API_URL: &str = "https://api.anthropic.com/v1/complete";

pub async fn get_completion(
    client: &Client,
    api_key: &str,
    request: CompletionRequest,
) -> Result<String> {
    let response = client
        .post(ANTHROPIC_API_URL)
        .header("x-api-key", api_key)
        .header("content-type", "application/json")
        .json(&request)
        .send()
        .await?;

    let completion_response = response.json::<crate::models::CompletionResponse>().await?;

    Ok(completion_response.completion)
}

CLI交互逻辑

修改src/main.rs:

代码片段

mod api;
mod models;

use anyhow::Result;
use dotenv::dotenv;
use std::env;
use std::io::{self, Write};
use tokio;

#[tokio::main]
async fn main() -> Result<()> {
    // 加载环境变量
    dotenv().ok();

    let api_key = env::var("ANTHROPIC_API_KEY")
        .expect("请设置ANTHROPIC_API_KEY环境变量");

    let client = reqwest::Client::new();

    loop {
        print!("你: ");
        io::stdout().flush()?;

        let mut input = String::new();
        io::stdin().read_line(&mut input)?;

        if input.trim().eq_ignore_ascii_case("exit") {
            break;
        }

        let request = models::CompletionRequest {
            prompt: format!("\n\nHuman: {}\n\nAssistant:", input.trim()),
            model: "claude-v1".to_string(),
            max_tokens_to_sample: 1000,
            stop_sequences: Some(vec!["\n\nHuman:".to_string()]),
        };

        match api::get_completion(&client, &api_key, request).await {
            Ok(response) => println!("AI助手: {}", response),
            Err(e) => eprintln!("发生错误: {}", e),
        }
    }

    Ok(())
}

运行程序

现在可以运行我们的问答系统了：

代码片段

cargo run

程序启动后，你可以输入问题与AI对话，输入”exit”退出程序。

示例对话:

代码片段

你: Rust是什么语言？
AI助手: Rust是一种系统编程语言，由Mozilla开发并在2010年首次发布...
你: exit

代码优化与扩展建议

1. 添加流式响应支持

对于长回答，可以修改API调用以支持流式响应：

代码片段

pub async fn get_completion_stream(
    client: &Client,
    api_key: &str,
    request: CompletionRequest,
) -> Result<impl Stream<Item = Result<String>>> {
    // ...实现流式处理逻辑...
}

2. 添加历史对话上下文

修改请求结构以包含历史对话：

代码片段

struct Conversation {
    history: Vec<(String, String)>,
}

impl Conversation {
    fn to_prompt(&self, new_input: &str) -> String {
        // ...将历史对话格式化为prompt...
    }
}

3. 添加错误处理和重试机制

增强API调用的健壮性：

代码片段

async fn get_completion_with_retry(
    client: &Client,
    api_key: &str,
    request: CompletionRequest,
) -> Result<String> {
    for _ in 0..3 { // 重试3次
        match get_completion(client, api_key, request).await {
            Ok(res) => return Ok(res),
            Err(e) => tokio::time::sleep(std::time::Duration::from_secs(2)).await,
        }
    }

    Err(anyhow!("API请求失败"))
}

常见问题解决

API密钥无效
- .env文件中确保没有多余空格或引号

网络连接问题

reqwest默认有5秒超时，可以配置更长的超时时间：

代码片段

let client = reqwest::ClientBuilder::new()
    .timeout(std::time::Duration::from_secs(30))
    .build()?; <br>

响应解析失败
- Anthropic API可能会更新响应格式，检查最新的API文档调整模型定义
速率限制
- Anthropic有每分钟请求限制，可以添加速率限制器如governor

总结与下一步学习方向

通过本教程，我们完成了：
✅ Rust项目初始化与配置
✅ Anthropic API集成
✅ CLI问答应用开发
✅ JSON数据处理与HTTP请求

下一步可以考虑：
– [ ] Web界面开发（使用Yew或Leptos）
– [ ] RAG（检索增强生成）集成本地知识库
– [ ] Fine-tuning自定义模型

完整代码可在GitHub获取：[示例仓库链接]

希望这篇指南能帮助你快速上手Rust与Anthropic的开发！如果有任何问题，欢迎在评论区讨论。