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.

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
- Vercel CLI 설치터미널에서 실행
npm i -g vercel
Vercel 명령줄 도구를 설치합니다. - 로컬 인스턴스 연결사용
vercel link
로컬 인스턴스를 Vercel 및 GitHub 계정에 연결하고, 다음을 생성합니다..vercel
카탈로그. - 환경 변수 다운로드: 실행
vercel env pull
환경 변수를 다운로드합니다. - 종속성 설치사용
pnpm install
프로젝트 종속성을 설치합니다. - 로컬 운영: 실행
pnpm dev
로컬 개발 서버를 시작하고localhost: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
- 원클릭 배포Vercel 플랫폼에서 "원클릭 배포" 버튼을 클릭하여 애플리케이션을 Vercel에 빠르게 배포합니다.
- 환경 변수 구성애플리케이션이 제대로 실행되고 있는지 확인하기 위해 Vercel 대시보드에서 환경 변수를 구성합니다.
- 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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관련 문서
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