تنزيل ai jsx - تنزيل كود مصدر ai jsx

ai jsx

شفرة المصدر الأخرى

1.0.0

تنزيل

AI.JSX — إطار تطبيق الذكاء الاصطناعي لجافا سكريبت

حول AI.JSX

AI.JSX هو إطار عمل لبناء تطبيقات الذكاء الاصطناعي باستخدام Javascript وJSX. باستخدام AI.JSX، يمكنك الحصول على أدوات رائعة للهندسة السريعة ويمكنك جعل LLM يعرض مكونات React في استجابتها (بدلاً من النص فقط). هذا يعني أنه يمكنك توفير مجموعة من مكونات React والسماح لـ LLM ببناء واجهة المستخدم الخاصة بك ديناميكيًا في وقت التشغيل. يوفر AI.JSX أيضًا دعمًا أصليًا للأدوات وأسئلة المستندات والإجابة عليها وغير ذلك الكثير.

يمكن استخدام AI.JSX لإنشاء تطبيقات LLM مستقلة يمكن نشرها في أي مكان يدعم Node.js، أو يمكن استخدامه كجزء من تطبيق React أكبر.

سمات

يأتي AI.JSX مزودًا بالميزات التالية الجاهزة:

Componetized → هندسة سريعة LLM من خلال مكونات معيارية قابلة لإعادة الاستخدام.
دعم النموذج → استخدم OpenAI أو Anthropic أو Llama2 أو BYOM. قم بالتبديل بسلاسة بين موفري النماذج وتكوين LLM (مثل درجة الحرارة).
أكمل صندوق أدوات الذكاء الاصطناعي → دعم مدمج للأدوات وأسئلة المستندات والإجابة عليها والمزيد.
واجهة المستخدم التوليدية → تشابك مكالمات LLM بسلاسة مع مكونات واجهة المستخدم القياسية. يمكن لـ LLM تقديم واجهة المستخدم ديناميكيًا من مجموعة من المكونات التي تقدمها.
الجري → دعم البث المدمج.
دعم Web Stack الحديث → دعم من الدرجة الأولى لـ NextJS وإنشاء تطبيق React. (المزيد قريبا)
تكامل LangChain → الدعم الكامل لـ LangChainJS.

تعلم AI.JSX

لبدء استخدام AI.JSX، اتبع الخطوات التالية:

تحقق من دليل البدء.
قم بتشغيل البرنامج التعليمي AI.JSX.
قل "Hello AI World" عن طريق استنساخ قالب ai-jsx.
اكتشف المزيد من حالات الاستخدام في حزمة الأمثلة.
إذا كنت جديدًا في مجال الذكاء الاصطناعي، فاقرأ دليل الوافدين الجدد إلى الذكاء الاصطناعي.

أمثلة

فيما يلي مثال بسيط لاستخدام AI.JSX لإنشاء استجابة الذكاء الاصطناعي للمطالبة:

 import * as AI from 'ai-jsx' ;
import { ChatCompletion , UserMessage } from 'ai-jsx/core/completion' ;

const app = (
  < ChatCompletion >
    < UserMessage > Write a Shakespearean sonnet about AI models. < / UserMessage >
  < / ChatCompletion >
) ;
const renderContext = AI . createRenderContext ( ) ;
const response = await renderContext . render ( app ) ;
console . log ( response ) ;