react native ai vision تنزيل - react native ai vision تنزيل كود المصدر

react native ai vision

كود الذكاء الاصطناعي

1.0.0

تنزيل

رد فعل الذكاء الاصطناعي الأصلي

إطار مكدس كامل لبناء تطبيقات الذكاء الاصطناعي للهواتف المحمولة عبر الأنظمة الأساسية التي تدعم LLM في الوقت الفعلي / دفق النص وواجهات المستخدم للدردشة وخدمات الصور واللغة الطبيعية للصور مع نماذج متعددة ومعالجة الصور.

تحقق من الفيديو التعليمي هنا

سمات

دعم LLM لـ OpenAI ChatGPT وAnthropic Claude وCohere وCohere Web وMistral
مجموعة من نماذج الصور المقدمة من Fal.ai
استجابات في الوقت الفعلي/متدفقة من جميع مقدمي الخدمة
مساعدو OpenAI بما في ذلك مترجم الكود واسترجاعه
وكيل الخادم لتمكين المصادقة والترخيص بسهولة مع موفر المصادقة المفضل.
السمات (يتم إخراجها من العلبة مع 5 سمات) - أضف سمات إضافية بسهولة باستخدام بضعة أسطر من التعليمات البرمجية.
معالجة الصور باستخدام ByteScale

الاستخدام

قم بإنشاء مشروع جديد عن طريق تشغيل:

npx rn-ai

بعد ذلك، قم إما بتكوين متغيرات البيئة الخاصة بك باستخدام واجهة سطر الأوامر (CLI)، أو قم بذلك لاحقًا.

تشغيل التطبيق

قم بالتغيير إلى دليل التطبيق وتشغيل:

npm start

تشغيل الخادم

قم بالتغيير إلى دليل الخادم وتشغيل:

npm run dev

السمات

لإضافة سمة جديدة، افتح app/src/theme.ts وأضف سمة جديدة بالتكوين التالي:

 const christmas = {
  // extend an esisting theme or start from scratch
  ... lightTheme ,
  name : 'Christmas' ,
  label : 'christmas' ,
  tintColor : '#ff0000' ,
  textColor : '#378b29' ,
  tabBarActiveTintColor : '#378b29' ,
  tabBarInactiveTintColor : '#ff0000' ,
  placeholderTextColor : '#378b29' ,
}

في أسفل الملف، قم بتصدير السمة الجديدة:

 export {
  lightTheme , darkTheme , hackerNews , miami , vercel , christmas
}

تكوين نماذج LLM

فيما يلي كيفية إضافة نماذج LLM جديدة أو إزالتها.

في التطبيق

يمكنك إضافة نموذج أو تكوينه عن طريق تحديث MODELS في constants.ts .

لإزالة النماذج، ما عليك سوى إزالة النماذج التي لا تريد دعمها.

لإضافة نماذج، بمجرد إضافة تعريف النموذج إلى مصفوفة MODELS ، يجب عليك تحديث src/screens/chat.tsx لدعم النموذج الجديد:

إنشاء حالة محلية للاحتفاظ ببيانات النموذج الجديدة
قم بتحديث وظيفة chat() للتعامل مع نوع النموذج الجديد
قم بإنشاء وظيفة generateModelReponse لاستدعاء النموذج الجديد
قم بتحديث getChatType في utils.ts لتكوين نوع LLM الذي سيتوافق مع مسار الخادم الخاص بك.
تقديم نموذج جديد في واجهة المستخدم

 {
  chatType . label . includes ( 'newModel' ) && (
    < FlatList
      data = { newModelReponse . messages }
      renderItem = { renderItem }
      scrollEnabled = { false }
    / >
  )
}

على الخادم

قم بإنشاء ملف جديد في مجلد server/src/chat الذي يتوافق مع نوع النموذج الذي قمت بإنشائه في تطبيق الهاتف المحمول. ربما يمكنك نسخ وإعادة استخدام الكثير من كود البث من المسارات الأخرى الموجودة للبدء.

بعد ذلك، قم بتحديث server/src/chat/chatRouter لاستخدام المسار الجديد.