AI Chatbot: Vercel entwickelt und implementiert intelligente Chatbots

Allgemeine Einführung

AI Chatbot ist ein Open-Source-Projekt, das von Vercel entwickelt wurde, um Entwicklern zu helfen, schnell intelligente Chatbots zu erstellen und einzusetzen. Das Projekt basiert auf dem Next.js-Framework und lässt sich mit einer Vielzahl von KI-Modellanbietern wie OpenAI, Anthropic und Cohere integrieren. Mit dem AI-SDK von Vercel können Entwickler ganz einfach Text, strukturierte Objekte und Tool-Aufrufe generieren. Das Projekt unterstützt auch Datenpersistenz, Dateispeicherung und sichere Authentifizierung und bietet damit eine Komplettlösung für die Erstellung effizienter, skalierbarer Chatbot-Anwendungen.

Funktionsliste

• Next.js Anwendungs-RoutingBietet erweiterte Routing-Funktionen für nahtlose Navigation und hohe Leistung.
• React-Server-KomponentenUnterstützt serverseitiges Rendering und Serveroperationen zur Verbesserung der Leistung.
• AI SDKUnified API for generating text, structured objects and tool calls.
• Unterstützung mehrerer ModelleOpenAI GPT-4 wird standardmäßig unterstützt und kann auf andere Modellanbieter umgestellt werden.
• Persistenz der DatenVercel Postgres verwenden, um Chatprotokolle und Benutzerdaten zu speichern.
• DateiablageEfficient file storage with Vercel Blob.
• SicherheitsbescheinigungIntegriert mit NextAuth.js, um einen einfachen und sicheren Authentifizierungsmechanismus zu bieten.
• StylingBietet flexibles Komponentenstyling mit Tailwind CSS und Radix UI.

Hilfe verwenden

Ablauf der Installation

1. Installation der Vercel CLI: In einem Terminal ausführen npm i -g vercel Installieren Sie das Vercel Kommandozeilenprogramm.
2. Verknüpfung lokaler Instanzen: Verwendung Verbindung Verknüpfen Sie Ihre lokale Instanz mit Ihren Vercel- und GitHub-Konten, erstellen Sie die .vercel Katalog.
3. Umgebungsvariablen herunterladen: Lauf vercel env pull Laden Sie Umgebungsvariablen herunter.
4. Installation von Abhängigkeiten: Verwendung pnpm-Installation Installieren Sie die Projektabhängigkeiten.
5. lokaler Betrieb: Lauf pnpm-Entwicklung Starten Sie den lokalen Entwicklungsserver und greifen Sie auf die localhost:3000 App ansehen.

Funktion Betrieb

• Text generierenDurch den Aufruf der API des AI SDK können Sie eine Vielzahl von Textinhalten erzeugen. Der Beispielcode lautet wie folgt:

  import { generateText } from 'ai-sdk';
const response = await generateText('Ihre Eingabeaufforderung'); console.log(response);
console.log(response);

• Persistenz der DatenVerwendung von Vercel Postgres zum Speichern von Chatprotokollen und zur Gewährleistung der Datenpersistenz und -sicherheit. Ein Beispielcode wird unten gezeigt:

  import { saveChat } from 'vercel-postgres';
await saveChat(userId, chatData);

• DateiablageImplementierung von Dateispeicherung durch Vercel Blob, Unterstützung von effizientem Datei-Upload und -Download. Der Beispielcode lautet wie folgt:

  import { uploadFile } from 'vercel-blob';
const fileUrl = await uploadFile(file); console.log(fileUrl);
console.log(fileUrl);

• BenutzerauthentifizierungNextAuth.js integrieren, um Benutzerauthentifizierung zu implementieren und Anwendungssicherheit zu gewährleisten. Der Beispielcode lautet wie folgt:

  import { getSession } from 'next-auth/client';
const session = await getSession(); console.log(session);
console.log(session);

Einsätze

1. Bereitstellung mit einem KlickKlicken Sie auf die Schaltfläche "One Click Deploy" auf der Vercel-Plattform, um Ihre Anwendung schnell auf Vercel bereitzustellen.
2. Konfiguration der UmgebungsvariablenKonfigurieren Sie die Umgebungsvariablen im Vercel Dashboard, um sicherzustellen, dass die Anwendung ordnungsgemäß läuft.
3. kontinuierliche IntegrationMit jedem Push an ein GitHub-Repository baut Vercel automatisch die neueste Version der Anwendung und stellt sie bereit.

Mit diesen Schritten können Entwickler schnell mit AI Chatbot beginnen, um ihre eigenen intelligenten Chatbot-Anwendungen zu erstellen und einzusetzen.

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