
Einführung
Generative KI (Gen AI) ist zu einem Eckpfeiler der Innovation in der modernen Anwendungsentwicklung geworden. Durch die Nutzung von Modellen wie GPT (Generative Pre-trained Transformer) können Entwickler Anwendungen erstellen, die in der Lage sind, menschenähnlichen Text zu generieren, Bilder zu erstellen, Inhalte zusammenzufassen und vieles mehr. Durch die Integration generativer KI in eine MERN-Stack-Anwendung (MongoDB, Express, React, Node.js) kann das Benutzererlebnis durch das Hinzufügen intelligenter Automatisierung, Konversationsschnittstellen oder Funktionen zur Erstellung kreativer Inhalte verbessert werden. Dieser Blog führt Sie durch den Prozess der Integration von Gen AI in eine MERN-Anwendung und konzentriert sich dabei auf die praktische Umsetzung.
Anwendungsfälle generativer KI in MERN-Anwendungen
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Chatbots und virtuelle Assistenten: Erstellen Sie Konversationsschnittstellen für Kundensupport oder personalisierte Unterstützung.
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Inhaltsgenerierung: Automatisieren Sie die Erstellung von Artikeln, Produktbeschreibungen oder Code-Snippets.
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Zusammenfassung: Fassen Sie große Textblöcke zusammen, z. B. Forschungsarbeiten oder Besprechungsprotokolle.
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Empfehlungssysteme: Stellen Sie personalisierte Vorschläge bereit, die auf Benutzereingaben oder historischen Daten basieren.
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Bildgenerierung: Erstellen Sie im Handumdrehen benutzerdefinierte Grafiken oder Designs für Benutzer.
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Code-Vorschläge: Unterstützen Sie Entwickler beim Generieren oder Optimieren von Code-Snippets.
Voraussetzungen
Bevor Sie generative KI in Ihre MERN-Anwendung integrieren, stellen Sie sicher, dass Sie Folgendes haben:
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Eine MERN-Anwendung: Eine funktionale MERN-Stack-Anwendung, auf der man aufbauen kann.
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Zugriff auf eine generative KI-API: Zu den beliebten Optionen gehören:
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OpenAI API: Für GPT-Modelle.
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Hugging Face API: Für eine Vielzahl von NLP-Modellen.
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Cohere API: Für Textgenerierungs- und Zusammenfassungsaufgaben.
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Stabilitäts-KI: Zur Bilderzeugung.
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API-Schlüssel: Erhalten Sie einen API-Schlüssel vom ausgewählten Gen AI-Anbieter.
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Grundkenntnisse über REST-APIs: Verstehen Sie, wie Sie HTTP-Anfragen mithilfe von Bibliotheken wie axios oder fetch stellen.
Schritt-für-Schritt-Anleitung zur Integration
1. Backend einrichten
Das Backend (Node.js Express) fungiert als Brücke zwischen Ihrer MERN-App und der Generative AI API.
Erforderliche Pakete installieren
1 | npm install express dotenv axios cors
|
Nach dem Login kopieren
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Erstellen Sie eine Umgebungsdatei
Speichern Sie Ihren API-Schlüssel sicher in einer .env-Datei:
1 | npm install express dotenv axios cors
|
Nach dem Login kopieren
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Schreiben Sie den Backend-Code
Erstellen Sie eine Datei mit dem Namen server.js oder ähnlich und richten Sie den Express-Server ein:
1 | OPENAI_API_KEY=your_openai_api_key_here
|
Nach dem Login kopieren
2. Verbinden Sie das Frontend
Richten Sie den API-Aufruf in React ein
Verwenden Sie axios oder fetch, um Ihre Backend-API vom React-Frontend aus aufzurufen. Installieren Sie Axios, falls Sie es noch nicht getan haben:
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const axios = require ( 'axios' );
const cors = require ( 'cors' );
require ( 'dotenv' ).config();
const app = express();
app. use (express.json());
app. use (cors());
const PORT = 5000;
app.post( '/api/generate' , async (req, res) => {
const { prompt } = req.body;
try {
const response = await axios.post(
'https://api.openai.com/v1/completions' ,
{
model: 'text-davinci-003' ,
prompt,
max_tokens: 100,
},
{
headers: {
'Content-Type' : 'application/json' ,
Authorization: `Bearer ${process.env.OPENAI_API_KEY}`,
},
}
);
res.status(200).json({ result: response.data.choices[0].text });
} catch (error) {
console.error(error);
res.status(500).json({ error: 'Failed to generate response' });
}
});
app.listen(PORT, () => {
console.log(`Server is running on http:
});
|
Nach dem Login kopieren
Schreiben Sie den Frontend-Code
Erstellen Sie eine React-Komponente für die Interaktion mit dem Backend:
3. Testen Sie die Integration
- Starten Sie den Backend-Server:
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import axios from 'axios' ;
const AIChat = () => {
const [prompt, setPrompt] = useState( '' );
const [response, setResponse] = useState( '' );
const [loading, setLoading] = useState(false);
const handleSubmit = async (e) => {
e.preventDefault();
setLoading(true);
try {
const result = await axios.post( 'http://localhost:5000/api/generate' , { prompt });
setResponse(result.data.result);
} catch (error) {
console.error( 'Error fetching response:' , error);
setResponse( 'Error generating response.' );
} finally {
setLoading(false);
}
};
return (
<div>
<h1>Generative AI Chat</h1>
<form onSubmit={handleSubmit}>
<textarea
value={prompt}
onChange={(e) => setPrompt(e.target.value)}
placeholder= "Enter your prompt here"
rows= "5"
cols= "50"
/>
<br />
<button type= "submit" disabled={loading}>
{loading ? 'Generating...' : 'Generate' }
</button>
</form>
{response && (
<div>
<h3>Response:</h3>
<p>{response}</p>
</div>
)}
</div>
);
};
export default AIChat;
|
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- Führen Sie Ihre React-App aus:
- Navigieren Sie in Ihrem Browser zur React-App und testen Sie die Generative AI-Funktionalität.
Best Practices
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Ratenbegrenzung: Schützen Sie Ihre API, indem Sie die Anzahl der Anfragen pro Benutzer begrenzen.
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Fehlerbehandlung: Implementieren Sie eine robuste Fehlerbehandlung sowohl im Backend als auch im Frontend.
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Sichere API-Schlüssel: Verwenden Sie Umgebungsvariablen und legen Sie niemals API-Schlüssel im Frontend offen.
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Modellauswahl: Wählen Sie das passende KI-Modell basierend auf Ihrem Anwendungsfall, um Leistung und Kosten zu optimieren.
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Nutzung überwachen: Überprüfen Sie regelmäßig die API-Nutzung, um die Effizienz sicherzustellen und das Budget einzuhalten.
Erweiterte Funktionen zum Erkunden
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Antworten streamen: Token-Streaming für Echtzeit-Antwortgenerierung aktivieren.
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Feinabstimmung: Trainieren Sie benutzerdefinierte Modelle für domänenspezifische Anwendungen.
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Multimodale KI: Kombinieren Sie Text- und Bildgenerierungsfunktionen in Ihrer App.
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Caching: Zwischenspeichern Sie häufige Antworten, um Latenz und API-Kosten zu reduzieren.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonIntegration generativer KI mit MERN-Anwendungen. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!