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在前后端分离与大模型应用日益普及的当下，我搭建了这个集模拟后端、交互前端、AI 响应于一体的实战项目。 本笔记将详细记录从项目结构搭建、依赖安装，到接口模拟、页面开发、大模型对接的完整流程，核心技术涵盖 json-server 后端模拟、Bootstrap 前端布局、JavaScript fetch 数据交互及 OpenAI API 集成。 通过这个轻量化项目，可快速掌握前后端通信逻辑与大模型的实际应用，适合作为入门级全栈 + AI 开发的实践参考。 初步准备 在启动项目开发前，需完成基础环境与

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本文主要介绍AWS EKS和AWS Elastic Load Balancing的集成；我们可以通过AWS ELB将运行在EKS中的服务暴露出去，供互联网访问。 AWS ELB提供的负载均衡，高可用，按流量自动弹性和自带的安全性服务（比如基础版的AWS Shield）给为我们的网络服务提供了高质量的保证。虽然我们也可以直接让K8S Service服务直接以public ip的方式来对外服务，但是一般技术和成本等综合来考虑不如AWS ELB。 如下图，AWS ELB充当运行在AWS上的动态API服