将生成式 AI 与 MERN 应用程序集成
介绍
生成式人工智能(Gen AI)已成为现代应用程序开发创新的基石。通过利用 GPT(生成式预训练变压器)等模型,开发人员可以构建能够生成类人文本、创建图像、总结内容等的应用程序。将生成式 AI 与 MERN(MongoDB、Express、React、Node.js)堆栈应用程序集成可以通过添加智能自动化、对话界面或创意内容生成功能来增强用户体验。本博客将指导您完成 Gen AI 与 MERN 应用程序集成的过程,重点关注实际实施。
MERN 应用中生成式 AI 的用例
- 聊天机器人和虚拟助理:构建对话界面以提供客户支持或个性化帮助。
- 内容生成:自动创建文章、产品描述或代码片段。
- 摘要:总结大段文本,例如研究论文或会议记录。
- 推荐系统:根据用户输入或历史数据提供个性化建议。
- 图像生成:为用户即时创建自定义视觉效果或设计。
- 代码建议:协助开发者生成或优化代码片段。
先决条件
在将生成式 AI 集成到您的 MERN 应用程序之前,请确保您拥有:
- MERN 应用程序:构建的功能性 MERN 堆栈应用程序。
-
访问生成式 AI API:热门选项包括:
- OpenAI API:适用于 GPT 模型。
- Hugging Face API:适用于多种NLP模型。
- Cohere API:用于文本生成和摘要任务。
- 稳定性人工智能:用于图像生成。
- API 密钥:从所选 Gen AI 提供商处获取 API 密钥。
- REST API 基础知识:了解如何使用 axios 或 fetch 等库发出 HTTP 请求。
分步集成指南
1. 设置后端
后端 (Node.js Express) 将充当 MERN 应用程序和生成式 AI API 之间的桥梁。
安装所需的软件包
npm install express dotenv axios cors
创建环境文件
使用 .env 文件安全地存储您的 API 密钥:
npm install express dotenv axios cors
编写后端代码
创建一个名为 server.js 或类似的文件并设置 Express 服务器:
OPENAI_API_KEY=your_openai_api_key_here
2. 连接前端
在 React 中设置 API 调用
使用 axios 或 fetch 从 React 前端调用后端 API。如果尚未安装 axios,请安装:
const express = require('express'); 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', // Adjust model based on your use case prompt, max_tokens: 100, }, { headers: { 'Content-Type': 'application/json', Authorization: `Bearer ${process.env.OPENAI_API_KEY}`, }, } ); res.status(200).json({ result: response.data.choices[0].text }); } catch (error) { console.error(error); res.status(500).json({ error: 'Failed to generate response' }); } }); app.listen(PORT, () => { console.log(`Server is running on http://localhost:${PORT}`); });
编写前端代码
创建一个React组件与后端交互:
npm install axios
3. 测试集成
- 启动后端服务器:
import React, { useState } from 'react'; 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;
- 运行你的 React 应用程序:
node server.js
- 在浏览器中导航到 React 应用程序并测试生成式 AI 功能。
最佳实践
- 速率限制:通过限制每个用户的请求数量来保护您的 API。
- 错误处理:在后端和前端实现强大的错误处理。
- 安全 API 密钥:使用环境变量,切勿在前端公开 API 密钥。
- 模型选择:根据您的用例选择合适的AI模型,以优化性能和成本。
- 监控使用情况:定期检查 API 使用情况,以确保效率并保持在预算范围内。
值得探索的高级功能
- 流式响应:启用令牌流以实时生成响应。
- 微调:为特定领域的应用程序训练自定义模型。
- 多模态人工智能:在您的应用中结合文本和图像生成功能。
- 缓存:缓存频繁响应以减少延迟和 API 成本。
以上是将生成式 AI 与 MERN 应用程序集成的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

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