小明：最近我在开发一个一站式网上服务大厅，想结合人工智能提升用户体验，你觉得怎么开始？
小李：你可以从前端入手，使用React或Vue来构建界面，然后集成AI模型。比如用TensorFlow.js做图像识别。
小明：那具体怎么实现呢？有没有例子？
小李：当然有。下面是一个简单的代码示例，展示如何在前端加载一个AI模型并进行预测。
小明：这段代码是做什么的？
小李：这是一个使用TensorFlow.js加载预训练模型并在前端进行图像分类的例子。你可以将它整合到你的服务大厅中，用于自动识别用户上传的文件类型。
小明：明白了！那前端和AI的结合还有哪些可能性？
小李：比如聊天机器人、智能表单验证、个性化推荐等。你可以使用NLP库如Compromise.js来实现自然语言处理功能。
小明：听起来很强大！那我应该怎样优化性能？
小李：确保模型轻量化，使用Web Workers处理计算密集型任务，并利用缓存机制减少重复请求。
小明：谢谢你的建议，我马上试试看！
小李：没问题，祝你项目顺利！
代码示例：
<script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/@tensorflow/tfjs@4.10.0/dist/tf.min.js"></script>
<script>
async function loadModel() {
const model = await tf.loadLayersModel('model.json');
const img = tf.browser.fromPixels(document.getElementById('image'));
const prediction = model.predict(img);
console.log(prediction.dataSync());
}
</script>