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Nuestro objetivo es establecer la funcionalidad principal y las características esenciales. A medida que continuamos desarrollando Omniplex, nos comprometemos a implementar las mejores prácticas, perfeccionar el código base e introducir nuevas funciones para mejorar la experiencia del usuario.

empezar

Para ejecutar el proyecto, modifique el código en el componente Chat para usar // Development Code .

Bifurcar y clonar el repositorio

git clone [email protected]:[YOUR_GITHUB_ACCOUNT]/omniplex.git

Instalar las dependencias

yarn

Complete secretos en .env.local

BING_API_KEY=
OPENAI_API_KEY=

OPENWEATHERMAP_API_KEY=
ALPHA_VANTAGE_API_KEY=
FINNHUB_API_KEY=

Ejecute el servidor de desarrollo

yarn dev

Abra http://localhost:3000 en su navegador para ver la aplicación.

Desarrollo de complementos

Esta es solo una forma ingeniosa pero muy fácil de implementar. Agregaremos una forma más sólida de agregar complementos en el futuro. No dude en comprenderlo con el complemento de muestra que hemos agregado.

Actualice los tipos en types.ts para incluir los nuevos tipos de datos del complemento.
Actualice la API tools en api para incluir la nueva llamada a la función del complemento.
Actualice el archivo api.ts en utils para incluir los nuevos datos del complemento.
Actualice chatSlice.ts en store para incluir el nuevo reductor de complementos.
Cree una nueva carpeta en el directorio components para la interfaz de usuario del complemento.
Actualice chat.tsx para manejar el nuevo complemento en useEffect .
Llame a la función del complemento y devuelva los datos como accesorios a la fuente.
Actualice source.ts para usar la interfaz de usuario del complemento.
Por último, actualice los data.ts en utils para mostrarlos en la pestaña del complemento.

Soporte para múltiples LLM: ejemplo

Agregue la nueva apiKey de LLM en env y agregue el paquete npm relacionado.

ANTHROPIC_API_KEY= ******

Actualizar el chat en api

 import Anthropic from "@anthropic-ai/sdk" ;
import { OpenAIStream , StreamingTextResponse } from "ai" ;

const anthropic = new Anthropic ( {
  apiKey : process . env . ANTHROPIC_API_KEY ,
} ) ;

export const runtime = "edge" ;

export async function POST ( req : Request ) {
  const {
    messages ,
    model ,
    temperature ,
    max_tokens ,
    top_p ,
    frequency_penalty ,
    presence_penalty ,
  } = await req . json ( ) ;

  const response = await anthropic . messages . create ( {
    stream : true ,
    model : model ,
    temperature : temperature ,
    max_tokens : max_tokens ,
    top_p : top_p ,
    frequency_penalty : frequency_penalty ,
    presence_penalty : presence_penalty ,
    messages : messages ,
  } ) ;

  const stream = OpenAIStream ( response ) ;
  return new StreamingTextResponse ( stream ) ;
}

Actualizar los data en utils

 export const MODELS = [
  { label : "Claude 3 Haiku" , value : "claude-3-haiku-20240307" } ,
  { label : "Claude 3 Sonnet" , value : "claude-3-sonnet-20240229" } ,
  { label : "Claude 3 Opus" , value : "claude-3-opus-20240229" } ,
] ;

Descargo de responsabilidad

Recientemente hicimos la transición del directorio de páginas al directorio de aplicaciones, lo que implicó cambios significativos en la estructura y arquitectura del proyecto. Como resultado, es posible que encuentre algunas inconsistencias o asperezas en el código base.