GPT-4는 실제로 Mern Stack (Mongodb, Express.js, React, Node.js)과 통합되어 지능형 AI 구동 웹 응용 프로그램을 구축 할 수 있습니다. OpenAI API를 통해 노출 된 GPT-4의 고급 언어 처리 기능과 결합 된 Frontend and Backend의 Mern Stack의 통합 JavaScript 환경은 챗봇, 권장 엔진, 컨텐츠 발전기 및 가상 보조제와 같은 현대적인 AI- 강화 앱을 개발하기위한 강력한 프레임 워크를 만듭니다.
통합 접근법 :
GPT-4 통합은 일반적으로 Backend Node.js/Express Server에서 OpenAI의 API와 인터페이스를 통해 발생합니다. React Frontend는 HTTP 요청을 백엔드에 요청하여 API 키를 관리하고 처리하는 보안 프록시 역할을 한 다음 AI 응답을 클라이언트에게 다시 전달합니다.
1. OpenAI API 액세스 얻기 :
GPT-4를 통합하려면 먼저 OpenAI에서 API 키가 필요합니다. 여기에는 OpenAI 플랫폼에서 계정을 작성하고 사용자 대시 보드에서 비밀 API 키를 생성하는 것이 포함됩니다. 키는 프론트 엔드 코드에 노출되지 않도록 서버 측면 저장된 것입니다.
2. 백엔드 설정 :
Express와 함께 Node.js를 사용하여 클라이언트 요청을 수락하는 경로를 정의하십시오 (예 : 사용자 프롬프트). 백엔드는 Axios 또는 OpenAi-Node 라이브러리와 같은 공식 SDK 또는 HTTP 클라이언트를 사용하여 HTTP 요청을 OpenAI API에 요청하여 GPT-4의 프롬프트로 사용자 입력을 전달합니다. 그런 다음 서버는 생성 된 응답을 수신하여 다시 반응으로 보냅니다.
일반적인 백엔드 작업 :
- API 키를 포함한 인증 헤더로 OpenAI 라이브러리를로드하거나 AXIOS를 설정하십시오.
- 사용자 프롬프트를 캡처하는 비동기식 포스트 핸들러를 만듭니다.
- 모델 이름 (예 : "GPT-4")과 같은 적절한 매개 변수로 OpenAi의 채팅/완료 엔드 포인트를 호출하고 메시지 메시지를 보내십시오.
- 반환 된 AI 응답을 처리하고 의미있는 구조화 된 데이터를 프론트 엔드로 다시 보냅니다.
- API 할당량을 관리하고 보안을 보장하기 위해 오류 처리, 입력 유효성 검사 및 속도 제한을 구현합니다.
3. 프론트 엔드 통합 :
React App은 사용자가 HTTP Post 요청으로 백엔드로 전송되는 쿼리를 제출할 수있는 입력 인터페이스를 제공합니다. 백엔드 응답이 도착하면 앱은 GPT-4 생성 결과로 UI를 업데이트합니다.
프론트 엔드 구현 세부 사항 :
- React의 usestate 후크를 사용하여 입력 쿼리 및 AI 응답을 추적하십시오.
- Axios 또는 Fetch API를 사용하여 프롬프트가 포함 된 JSON 페이로드를 보냅니다.
- UI 내에서 디스플레이가 반환 된 AI 텍스트를 동적으로 반환했습니다.
- 스피너로드 및 오류 메시지와 같은 UX 기능을 구현합니다.
- 커뮤니케이션이 안전한지 확인하십시오 (Cors Policies, HTTPS).
4. 데이터 흐름 및 상태 관리 :
Mern 전체의 JavaScript의 단순성을 통해 개발자는 Frontend, Backend 및 GPT-4 API간에 JSON 데이터를 부드럽게 처리 할 수 있습니다. MongoDB는 대화 컨텍스트를 기억하는 챗봇에 유용한 세션 간의 분석, 개인화 또는 컨텍스트 유지를위한 사용자 입력, 채팅 이력 또는 모델 출력을 저장할 수 있습니다.
5. MEN 앱에서 GPT-4에 의해 향상된 사용 사례 :
-AI 챗봇 : 헬프 데스크 또는 개인 비서를위한 인간 언어를 이해하고 생성하는 지능적인 대화 인터페이스.
- 컨텐츠 생성 : 블로그 작성, 이력서 작성, 마케팅 사본 또는 제품 설명을 자동화합니다.
- 텍스트 요약 및 번역 : 사용자 비즈니스 문서의 실시간 처리 또는 다국어 지원.
- 코드 어시스턴트 : 개발자 도구에 통합 된 프로그래밍 힌트, 자동 배출 또는 코드 생성 기능 제공.
- 지능형 검색 : 사용자 의도를 이해하여 검색 관련성을 향상시킵니다.
6. 배포 및 생산 고려 사항 :
- OpenAi 키를 백엔드에 엄격하게 유지하고 FrontEnd에 노출되지 않습니다.
- 환경 변수 (.env 파일)를 사용하여 비밀을 관리합니다.
- API 사용 할당량을 초과하지 않도록 Redis 또는 유사한 도구를 사용하는 속도 제한 및 캐시 빈번한 쿼리.
- 비용 효율적인 생성을 위해 온도 및 응답 길이와 같은 GPT 매개 변수를 조정하여 요청을 최적화하십시오.
- 일관된 배포를 위해 Docker를 사용하여 컨테이너 화 앱.
- Frontend의 Vercel 또는 Netlify와 같은 클라우드 제공 업체, 철도, 렌더링 또는 백엔드 호스팅을 위해 Heroku를 활용하십시오.
- 확장 가능한 클라우드 데이터베이스 관리를 위해 MongoDB Atlas에 데이터를 단단히 저장하십시오.
7. Mern을 통한 모듈 식 및 확장 가능한 개발 :
React 구성 요소, Express Middleware 및 MongoDB 스키마 유연성의 모듈 식 설계를 통해 증분 AI 기능 통합이 가능합니다. 개발자는 간단한 챗봇 모듈을 추가하여 시작할 수 있으며 지속적인 개선 및 확장 된 데이터 세트를 통해 복잡한 NLP 기반 서비스로 점차 발전 할 수 있습니다.
8. 코드 예제 개요 :
백엔드 (node.js/express) :
- 바디 패러 미들웨어로 Express Server를 설정하십시오.
- OpenAI SDK를 가져 와서 API 키로 초기화하십시오.
- 프롬프트 텍스트를 수락하는 우편 경로를 정의하십시오.
- alloai.chat.completions.create ({model : "gpt-4", 메시지 : [...]});
- AI 생성 메시지 내용을 JSON으로 다시 보내십시오.
프론트 엔드 (반응) :
- usestate와 함께 프롬프트 및 응답 상태를 유지하십시오.
- Axios.post를 사용하여 백엔드 엔드 포인트로 프롬프트를 보냅니다.
- 조건부 렌더링으로 UI에 백엔드 응답을 표시합니다.
- 이벤트 핸들러가있는 TextRea 또는 입력 필드를 통해 사용자 입력을 제공합니다.
9. 모범 사례 :
- 주입 공격을 방지하기 위해 사용자 입력 소독을 처리합니다.
- 비용 관리를 위해 API 사용을 기록하고 모니터링합니다.
- 사용자 엔드 포인트에 HTTPS 및 보안 인증을 사용하십시오.
- 상황 인식 기능에 대한 대화 기록을 유지합니다.
- 프론트 엔드 및 백엔드 모두에 테스트 및 오류보고 도구를 배포합니다.
10. 추가 향상 :
- JWT 기반 사용자 인증을 추가하십시오.
- 라이브 채팅을 위해 WebSocket을 사용하여 실시간 기능을 구현하십시오.
- Tailwind CSS 또는 Bootstrap과 같은 프레임 워크로 UI를 향상시킵니다.
- 입력 표시기 및 메시지 전달 상태를 추가합니다.
- 품질 보증을 위해 인간의 감독을 결합하여 AI 생성 컨텐츠를 신중하게 사용하십시오.