需桥接前端交互与后端AI服务，方法包括：一、JS监听Plotly事件调用AI接口；二、Dash回调机制绑定AI推理；三、Jupyter中FigureWidget+本地模型实时注释；四、Plotly Express定制hovertemplate触发AI tooltip。
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如果您希望在Plotly图表中嵌入AI助手能力，实现用户点击、悬停、筛选等操作时动态调用AI模型响应，则需将前端交互事件与后端AI服务桥接。以下是实现Plotly联动AI助手的几种交互设计方法：
一、通过JavaScript监听Plotly事件并触发AI请求
该方法利用Plotly.js原生事件系统（如plotly_click、plotly_hover）捕获用户行为，将坐标、数据点或选区信息序列化后发送至AI服务端接口，再将返回结果以注释、弹窗或新图表形式注入页面。
1、在HTML中引入Plotly.js和axios（用于HTTP请求）。
2、使用Plotly.newPlot()渲染基础图表，并为图表容器绑定plotly_click事件监听器。
3、在事件回调中提取event.points[0].x、event.points[0].y及event.points[0].customdata，构造JSON载荷。
4、调用axios.post向/api/ai-insight提交请求，携带当前数据点上下文。
5、收到响应后，使用Plotly.relayout()在图表右上角添加AI生成的解释性文本框，或调用Plotly.addTraces()追加高亮标记。
二、使用Dash框架构建带AI回调的交互式应用
Dash是Plotly官方推荐的Python Web框架，其回调机制天然支持“输入→处理→输出”链路，可将用户在Dropdown、Slider、Graph等组件上的操作直接映射为AI推理任务，无需手写前端事件逻辑。
1、定义dcc.Graph作为主图表输出组件，同时添加dcc.Store用于暂存用户选中的数据子集。
2、设置@callback装饰器，输入为Input('my-graph', 'clickData')和Input('model-selector', 'value')，输出为Output('ai-response', 'children')。
3、回调函数内解析clickData获取pointIndex，从原始DataFrame提取对应行，送入本地加载的小型微调语言模型（如Phi-3-mini）进行即时推理。
4、将模型输出封装为html.Div，包含关键结论加粗+置信度颜色编码（绿色为高，红色为低），返回至页面指定区域。
三、在Jupyter Notebook中启用实时AI注释模式
该方式适用于探索性数据分析场景，借助IPython.display和plotly.graph_objects，在单元格内实现“绘图→点击→AI反馈”闭环，所有计算均在本地内核完成，不依赖外部API。
1、安装jupyterlab-plotly与ipywidgets扩展，确保交互控件可用。
2、创建FigureWidget实例而非静态Figure，启用widget模式下的事件监听能力。
3、调用fig.on_click()注册处理函数，该函数读取点击位置后调用预先加载的scikit-learn回归模型+TextBlob摘要模块组合服务。
4、使用out = widgets.Output()捕获输出，在with out:块中打印AI生成的异常归因说明与修复建议短句，并插入到下方独立输出区域。
四、基于Plotly Express图表嵌入AI驱动的Tooltip定制
该方法不改变图表结构，仅重写hovertemplate字段，使其在悬停时向FastAPI后端发起轻量查询，返回结构化AI解读，替代默认数值显示。
1、使用px.scatter()生成基础图表，提前为DataFrame添加customdata列，包含ID、时间戳、分组标签等上下文字段。
2、设置hovertemplate为"ID: %{customdata[0]}
3、拦截后截取%{customdata[0]}值，拼接成/api/tooltip?record_id=xxx URL，发起fetch请求。
4、后端FastAPI路由接收ID，查库获取完整记录，送入专用领域微调模型（如BioBERT用于生物数据）生成术语级解释。
5、将返回的HTML片段注入Plotly hover层DOM节点，覆盖原始tooltip内容。
