AI 챗봇: 지능형 챗봇을 구축 및 배포하는 Vercel

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일반 소개

AI 챗봇은 개발자가 지능형 챗봇을 빠르게 구축하고 배포할 수 있도록 지원하기 위해 Vercel에서 개발한 오픈 소스 프로젝트입니다. 이 프로젝트는 Next.js 프레임워크를 기반으로 하며 OpenAI, Anthropic, Cohere 등 다양한 AI 모델 제공업체와 통합됩니다. 개발자는 Vercel의 AI SDK를 사용하여 텍스트, 구조화된 개체 및 도구 호출을 쉽게 생성할 수 있습니다. 또한 데이터 지속성, 파일 저장 및 보안 인증을 지원하여 효율적이고 확장 가능한 챗봇 애플리케이션을 만들기 위한 완벽한 솔루션을 제공합니다.

AI Chatbot:Vercel 构建和部署智能聊天机器人

 

기능 목록

  • Next.js 애플리케이션 라우팅원활한 탐색과 고성능을 위한 고급 라우팅 기능을 제공합니다.
  • React 서버 컴포넌트서버 측 렌더링 및 서버 작업을 지원하여 성능을 향상시킵니다.
  • AI SDK텍스트, 구조화된 개체 및 도구 호출을 생성하기 위한 통합 API입니다.
  • 다중 모델 지원기본적으로 OpenAI GPT-4가 지원되며 다른 모델 제공업체로 전환할 수 있습니다.
  • 데이터 지속성채팅 로그와 사용자 데이터를 저장하려면 Vercel Postgres를 사용하세요.
  • 파일 스토리지: Vercel Blob으로 효율적인 파일 저장.
  • 안전 인증NextAuth.js와 통합하여 간단하고 안전한 인증 메커니즘을 제공합니다.
  • 스타일링테일윈드 CSS와 래디ㅣㄱ스 UI를 사용한 유연한 컴포넌트 스타일링.

 

도움말 사용

설치 프로세스

  1. Vercel CLI 설치터미널에서 실행 npm i -g vercel Vercel 명령줄 도구를 설치합니다.
  2. 로컬 인스턴스 연결사용 vercel link 로컬 인스턴스를 Vercel 및 GitHub 계정에 연결하고, 다음을 생성합니다. .vercel 카탈로그.
  3. 환경 변수 다운로드: 실행 vercel env pull 환경 변수를 다운로드합니다.
  4. 종속성 설치사용 pnpm install 프로젝트 종속성을 설치합니다.
  5. 로컬 운영: 실행 pnpm dev 로컬 개발 서버를 시작하고 localhost:3000 앱 보기.

기능 작동

  • 텍스트 생성: AI SDK의 API를 호출하여 다양한 텍스트 콘텐츠를 생성할 수 있습니다. 샘플 코드는 다음과 같습니다:
  import { generateText } from 'ai-sdk';
const response = await generateText('你的提示');
console.log(response);
  • 데이터 지속성채팅 로그를 저장하고 데이터 지속성 및 보안을 보장하기 위해 Vercel Postgres를 사용합니다. 샘플 코드는 아래와 같습니다:
  import { saveChat } from 'vercel-postgres';
await saveChat(userId, chatData);
  • 파일 스토리지버셀 블롭을 통해 파일 스토리지를 구현하고 효율적인 파일 업로드 및 다운로드를 지원합니다. 샘플 코드는 다음과 같습니다:
  import { uploadFile } from 'vercel-blob';
const fileUrl = await uploadFile(file);
console.log(fileUrl);
  • 사용자 인증NextAuth.js를 통합하여 사용자 인증을 구현하고 애플리케이션 보안을 보장합니다. 샘플 코드는 다음과 같습니다:
  import { getSession } from 'next-auth/client';
const session = await getSession();
console.log(session);

배포

  1. 원클릭 배포Vercel 플랫폼에서 "원클릭 배포" 버튼을 클릭하여 애플리케이션을 Vercel에 빠르게 배포합니다.
  2. 환경 변수 구성애플리케이션이 제대로 실행되고 있는지 확인하기 위해 Vercel 대시보드에서 환경 변수를 구성합니다.
  3. 지속적인 통합GitHub 리포지토리에 푸시할 때마다 Vercel은 자동으로 최신 버전의 애플리케이션을 빌드하고 배포합니다.

이러한 단계를 통해 개발자는 AI 챗봇을 빠르게 시작하여 자신만의 지능형 챗봇 애플리케이션을 구축 및 배포할 수 있습니다.

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