GPT-4 có thể được tích hợp với một ngăn xếp không

Phương pháp tích hợp:
Tích hợp GPT-4 thường xảy ra thông qua giao tiếp với API của OpenAI trên Nodend Node.js/Express Server. Frontend React đưa ra các yêu cầu HTTP cho phần phụ trợ, hoạt động như một proxy an toàn quản lý các khóa và xử lý API, sau đó chuyển tiếp các phản hồi AI trở lại máy khách.

1. Có được quyền truy cập API Openai:
Để tích hợp GPT-4, trước tiên bạn cần một khóa API từ OpenAI. Điều này liên quan đến việc tạo một tài khoản trên nền tảng OpenAI và tạo khóa API bí mật từ bảng điều khiển người dùng. Khóa được lưu trữ phía máy chủ để tránh tiếp xúc với mã frontend.

2. Thiết lập phụ trợ:
Sử dụng Node.js với Express, xác định các tuyến chấp nhận yêu cầu của máy khách (ví dụ: lời nhắc của người dùng). Phần phụ trợ thực hiện các yêu cầu HTTP cho API OpenAI bằng các máy khách chính thức của SDK hoặc HTTP như thư viện Axios hoặc Openai-nút, chuyển đầu vào của người dùng làm lời nhắc cho GPT-4. Máy chủ sau đó nhận được phản hồi được tạo và gửi lại để phản ứng.

Nhiệm vụ phụ trợ điển hình:
- Tải thư viện OpenAI hoặc thiết lập các trục với các tiêu đề xác thực bao gồm khóa API.
- Tạo trình xử lý bài không đồng bộ khi nắm bắt lời nhắc của người dùng.
- Gọi các điểm cuối trò chuyện/hoàn thành của Openai với các tham số thích hợp như tên mô hình (ví dụ: "GPT-4") và các tin nhắn nhắc nhở.
- Xử lý các phản hồi AI đã trả lại và gửi dữ liệu có cấu trúc có ý nghĩa trở lại phía trước.
- Thực hiện xử lý lỗi, xác thực đầu vào và giới hạn tỷ lệ để quản lý hạn ngạch API và đảm bảo bảo mật.

3. Tích hợp frontend:
Ứng dụng React cung cấp giao diện đầu vào cho người dùng để gửi các truy vấn được gửi đến phần phụ trợ với các yêu cầu bài HTTP. Khi phản hồi phụ trợ đến, ứng dụng sẽ cập nhật giao diện người dùng với kết quả được tạo GPT-4.

Chi tiết triển khai Frontend:
- Sử dụng các móc sử dụng của React để theo dõi truy vấn đầu vào và phản hồi AI.
- Sử dụng AXIOS hoặc tìm nạp API để gửi tải trọng JSON chứa lời nhắc.
- Hiển thị trả về văn bản AI trong giao diện người dùng.
- Triển khai các tính năng UX như tải spinners và thông báo lỗi.
- Đảm bảo giao tiếp là an toàn (chính sách CORS, HTTPS).

4. Lưu lượng dữ liệu và quản lý trạng thái:
Sự đơn giản của JavaScript trên MERN cho phép các nhà phát triển xử lý trơn tru dữ liệu JSON giữa Frontend, API phụ và API GPT-4. MongoDB có thể lưu trữ đầu vào của người dùng, lịch sử trò chuyện hoặc đầu ra mô hình để phân tích, cá nhân hóa hoặc lưu giữ bối cảnh giữa các phiên, hữu ích cho các chatbot nhớ ngữ cảnh hội thoại.

5. Các trường hợp sử dụng được tăng cường bởi GPT-4 trong các ứng dụng MERN:
- AI Chatbots: Giao diện đàm thoại thông minh hiểu và tạo ngôn ngữ của con người cho các trợ giúp hoặc trợ lý cá nhân.
- Tạo nội dung: Tự động hóa tạo blog, viết sơ yếu lý lịch, bản sao tiếp thị hoặc mô tả sản phẩm.
- Tóm tắt và dịch thuật văn bản: Xử lý thời gian thực của các tài liệu kinh doanh người dùng hoặc hỗ trợ đa ngôn ngữ.
- Trợ lý mã: Cung cấp gợi ý lập trình, tự động gây rối hoặc các tính năng tạo mã được tích hợp vào các công cụ nhà phát triển.
- Tìm kiếm thông minh: Cải thiện mức độ liên quan tìm kiếm bằng cách hiểu ý định của người dùng.

6. Cân nhắc triển khai và sản xuất:
- Giữ các phím Openai hoàn toàn trên phụ trợ, không bao giờ tiếp xúc với Frontend.
- Sử dụng các biến môi trường (tệp .ENV) để quản lý bí mật.
- Giới hạn tỷ lệ và truy vấn thường xuyên của bộ đệm bằng cách sử dụng Redis hoặc các công cụ tương tự để tránh vượt quá hạn ngạch sử dụng API.
- Tối ưu hóa các yêu cầu bằng cách điều chỉnh các tham số GPT như nhiệt độ và độ dài phản hồi cho việc tạo hiệu quả chi phí.
- Ứng dụng Containerize sử dụng Docker để triển khai nhất quán.
- Sử dụng các nhà cung cấp đám mây như Vercel hoặc Netlify cho Frontend và Đường sắt, Render hoặc Heroku để lưu trữ phụ trợ.
- Lưu trữ dữ liệu một cách an toàn trong Atlas MongoDB để quản lý cơ sở dữ liệu đám mây có thể mở rộng.

7. Phát triển mô -đun và có thể mở rộng với MERN:
Thiết kế mô -đun của các thành phần React, phần mềm trung gian rõ ràng và tính linh hoạt của lược đồ MongoDB cho phép tích hợp tính năng AI gia tăng. Các nhà phát triển có thể bắt đầu bằng cách thêm các mô-đun chatbot đơn giản và dần dần phát triển theo hướng các dịch vụ dựa trên NLP phức tạp với các cải tiến liên tục và các bộ dữ liệu mở rộng.

8. Mã tổng quan ví dụ:
Phụ trợ (node.js/express):
- Thiết lập Máy chủ Express với phần mềm trung gian Body-Parser.
- Nhập SDK OpenAI và khởi tạo với khóa API.
- Xác định lộ trình bài đăng chấp nhận văn bản nhanh chóng.
- Gọi Openai.Chat.completions.Create ({model: "gpt-4", tin nhắn: [...]});
- Gửi lại nội dung tin nhắn do AI tạo dưới dạng JSON.

Frontend (React):
- Duy trì trạng thái nhanh chóng và phản hồi với Usestate.
- Gửi lời nhắc đến điểm cuối phụ trợ bằng Axios.post.
- Hiển thị phản hồi phụ trợ trong UI với kết xuất có điều kiện.
- Cung cấp đầu vào của người dùng qua Textarea hoặc các trường đầu vào với trình xử lý sự kiện.

9. Thực tiễn tốt nhất:
- Xử lý quá trình vệ sinh đầu vào của người dùng để ngăn chặn các cuộc tấn công tiêm.
- Đăng nhập và giám sát sử dụng API để kiểm soát chi phí.
- Sử dụng HTTPS và xác thực an toàn cho các điểm cuối của người dùng.
- Giữ lại lịch sử hội thoại cho các tính năng nhận biết ngữ cảnh.
- Triển khai các công cụ báo cáo thử nghiệm và lỗi trên cả phía trước và phụ trợ.

10. Cải tiến bổ sung:
- Thêm xác thực người dùng dựa trên JWT.
- Thực hiện các khả năng thời gian thực với WebSocket để trò chuyện trực tiếp.
- Tăng cường UI với các khung như CSS đuôi hoặc bootstrap.
- Thêm các chỉ báo gõ và trạng thái gửi tin nhắn.
- Sử dụng nội dung do AI tạo ra một cách thận trọng, kết hợp giám sát con người để đảm bảo chất lượng.