يمكن بالفعل دمج GPT-4 مع مكدس Mern (MongoDB ، Express.js ، React ، Node.js) لبناء تطبيقات ويب ذكية تعمل بالطاقة الذكاء. تخلق بيئة JavaScript الموحدة من Mern Stack عبر الواجهة الأمامية والخلفية ، إلى جانب إمكانات معالجة اللغة المتقدمة لـ GPT-4 المكشوفة من خلال API Openai ، إطارًا قويًا لتطوير تطبيقات حديثة محسّنة من AI مثل محركات الدردشة ، ومحركات التوصيات ، ومولدات المحتوى ، والمساعدين الظاهريين.
نهج التكامل:
يحدث تكامل GPT-4 عادة من خلال التواصل مع API من Openai على الخادم الخلفي Node.js/Express. تقدم الواجهة الأمامية React طلبات HTTP إلى الواجهة الخلفية ، والتي تعمل بمثابة وكيل آمن إدارة مفاتيح API ومعالجته ، ثم ينقل ردود الذكاء الاصطناعى إلى العميل.
1. الحصول على وصول API Openai:
لدمج GPT-4 ، تحتاج أولاً إلى مفتاح API من Openai. يتضمن ذلك إنشاء حساب على منصة Openai وإنشاء مفتاح API السري من لوحة معلومات المستخدم. يتم تخزين المفتاح من جانب الخادم لتجنب التعرض لرمز الواجهة الأمامية.
2. إعداد الخلفية:
باستخدام Node.js مع Express ، حدد الطرق التي تقبل طلبات العميل (على سبيل المثال ، مطالبات المستخدم). تجعل الواجهة الخلفية طلبات HTTP إلى API Openai باستخدام عملاء SDKs الرسميين أو HTTP مثل AxiOS أو Openai-Node Library ، ومرر إدخال المستخدم كموجه لـ GPT-4. ثم يستقبل الخادم الاستجابة التي تم إنشاؤها ويرسلها مرة أخرى إلى الرد.
مهام الواجهة الخلفية النموذجية:
- قم بتحميل مكتبة Openai أو إعداد Axios برؤوس المصادقة بما في ذلك مفتاح API.
- قم بإنشاء معالجات البريد غير المتزامنة التي تلتقط مطالبات المستخدم.
- استدعاء نقاط نهاية الدردشة/الانتهاء من Openai مع المعلمات المناسبة مثل اسم النموذج (على سبيل المثال ، "GPT-4") والرسائل السريعة.
- معالجة ردود الذكاء الاصطناعى التي تم إرجاعها وإرسال بيانات منظمة ذات معنى إلى الواجهة الأمامية.
- تنفيذ معالجة الأخطاء ، والتحقق من صحة الإدخال ، وحد المعدل لإدارة حصص API وضمان الأمان.
3. تكامل الواجهة الأمامية:
يوفر تطبيق React واجهة إدخال للمستخدمين لتقديم استعلامات يتم إرسالها إلى الواجهة الخلفية مع طلبات نشر HTTP. عند وصول استجابة الواجهة الخلفية ، يقوم التطبيق بتحديث واجهة المستخدم بنتائج GPT-4 التي تم إنشاؤها.
تفاصيل تنفيذ الواجهة الأمامية:
- استخدم خطافات usestate من React لتتبع استعلام الإدخال والاستجابة من الذكاء الاصطناعي.
- استخدم Axios أو Fetch API لإرسال حمولات JSON التي تحتوي على مطالبات.
- تم إرجاع عرض AI داخل واجهة المستخدم بشكل ديناميكي.
- تنفيذ ميزات UX مثل تحميل المغازل ورسائل الخطأ.
- تأكد من أن الاتصالات آمنة (سياسات CORS ، HTTPS).
4. تدفق البيانات وإدارة الدولة:
تتيح بساطة JavaScript عبر Mern للمطورين معالجة بيانات JSON بسلاسة بين الواجهة الأمامية والخلفية و GPT-4 API. يمكن لـ MongoDB تخزين مدخلات المستخدم ، أو تاريخ الدردشة ، أو مخرجات النماذج للتحليلات أو التخصيص أو الاحتفاظ بالسياق بين الجلسات ، المفيدة لمخطوطات chatbots التي تتذكر سياق المحادثة.
5. استخدام الحالات المعززة بواسطة GPT-4 في تطبيقات Mern:
- AI chatbots: واجهات المحادثة الذكية التي تفهم وتولد اللغة البشرية للمساعدات أو المساعدين الشخصيين.
- توليد المحتوى: أتمتة إنشاء المدونة أو السيرة الذاتية للكتابة أو نسخة التسويق أو أوصاف المنتج.
- تلخيص النص والترجمة: المعالجة في الوقت الحقيقي لمستندات أعمال المستخدم أو الدعم متعدد اللغات.
- مساعدو الرمز: توفير تلميحات البرمجة أو ميزات الأداء التلقائي أو توليد الكود المدمجة في أدوات المطورين.
- البحث الذكي: تحسين أهمية البحث عن طريق فهم نية المستخدم.
6. اعتبارات النشر والإنتاج:
- حافظ على مفاتيح Openai بشكل صارم على الواجهة الخلفية ، ولم تتعرض أبدًا للواجهة الأمامية.
- استخدم متغيرات البيئة (ملفات .env) لإدارة الأسرار.
- الحد من المعدل والاستعلامات المتكررة لذاكرة التخزين المؤقت باستخدام redis أو أدوات مماثلة لتجنب تجاوز حصص استخدام API.
- تحسين الطلبات عن طريق ضبط معلمات GPT مثل درجة الحرارة وطول الاستجابة لتوليد فعال من حيث التكلفة.
- حاويات التطبيقات باستخدام Docker للنشر المتسق.
- استخدم مقدمي الخدمات السحابية مثل Vercel أو NetLify للواجهة الأمامية ، والسكك الحديدية ، أو تقديم ، أو Heroku لاستضافة الواجهة الخلفية.
- تخزين البيانات بشكل آمن في أطلس MongoDB لإدارة قاعدة بيانات السحابة القابلة للتطوير.
7. التطور المعياري والقابل للتطوير مع مرن:
يتيح التصميم المعياري لمكونات React و Express Widderware و MongoDB مرونة مخطط MongoDB تكامل ميزة الذكاء الاصطناعي. يمكن للمطورين البدء بإضافة وحدات chatbot بسيطة وتطور تدريجياً نحو الخدمات المعقدة القائمة على NLP مع تحسينات مستمرة ومجموعات البيانات الموسعة.
8. نظرة عامة على مثال رمز:
الخلفية (Node.js/Express):
- قم بإعداد خادم Express مع الوسيطة الوسيطة للجسم.
- استيراد Openai SDK وتهيئة مع مفتاح API.
- تحديد مسار ما بعد أن يقبل النص السريع.
- Call Openai.Chat.completions.create ({Model: "GPT-4" ، الرسائل: [...]}) ؛
- أرسل محتوى الرسالة الذي تم إنشاؤه بواسطة AI باسم JSON.
الواجهة الأمامية (رد الفعل):
- الحفاظ على الحالة الفورية والاستجابة مع Usestate.
- إرسال موجه إلى نقطة النهاية الخلفية باستخدام axios.post.
- عرض استجابة الواجهة الخلفية في واجهة المستخدم مع التقديم الشرطي.
- توفير مدخلات المستخدم عبر TextArea أو حقول الإدخال مع معالجات الأحداث.
9. أفضل الممارسات:
- التعامل مع تعقيم إدخال المستخدم لمنع هجمات الحقن.
- سجل ومراقبة استخدام API للتحكم في التكاليف.
- استخدم HTTPs والتوثيق الآمن لنقاط نهاية المستخدم.
- الاحتفاظ بسجل المحادثة لميزات السياق.
- نشر أدوات الاختبار وإبلاغ الأخطاء على كل من الواجهة الأمامية والخلفية.
10. تحسينات إضافية:
- إضافة مصادقة المستخدم المستندة إلى JWT.
- تنفيذ إمكانيات الوقت الفعلي مع WebSocket للدردشة الحية.
- تعزيز واجهة المستخدم مع أطر مثل CSS Tailwind أو Bootstrap.
- إضافة مؤشرات الكتابة وحالات تسليم الرسائل.
- استخدم المحتوى الذي تم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعى بحكمة ، ويجمع بين الإشراف البشري لضمان الجودة.