nextjs fastapi your chat

Next.js + FastAPI: Ngobrol dengan Situs Web Anda

Aplikasi ini memfasilitasi chatbot dengan memanfaatkan Next.js sebagai frontend dan FastAPI sebagai backend, memanfaatkan kekuatan LangChain untuk interaksi web dinamis.

Fitur Aplikasi Hibrid

• Interaksi Web melalui LangChain : Memanfaatkan versi LangChain terbaru untuk interaksi efektif dan ekstraksi informasi dari situs web.
• Integrasi Model Bahasa Serbaguna : Menawarkan kompatibilitas dengan berbagai model termasuk GPT-4. Pengguna dapat dengan mudah beralih antar model sesuai kebutuhannya.
• Frontend Next.js yang Ramah Pengguna : Antarmukanya intuitif dan dapat diakses oleh pengguna dari semua latar belakang teknis.

Mekanika Operasional

Aplikasi ini mengintegrasikan server Python/FastAPI ke dalam aplikasi Next.js di bawah rute /api/ . Hal ini dicapai melalui penulisan ulang next.config.js , mengarahkan permintaan /api/:path* ke server FastAPI yang terletak di folder /api . Secara lokal, FastAPI berjalan pada 127.0.0.1:8000 , sementara dalam produksi, FastAPI beroperasi sebagai fungsi tanpa server di Vercel.

Menyiapkan Aplikasi

1. Instal dependensi:

   npm install

2. Buat file .env dengan kunci API OpenAI Anda:

    OPENAI_API_KEY=[your-openai-api-key]
   

3. Mulai server pengembangan:

   npm run dev

4. Akses aplikasi di http://localhost:3000. Server FastAPI berjalan pada http://127.0.0.1:8000.

Untuk pengujian khusus backend:

conda create --name nextjs-fastapi-your-chat python=3.10
conda activate nextjs-fastapi-your-chat
pip install -r requirements.txt
uvicorn api.index:app --reload

Memelihara Riwayat Obrolan (Daftar TODO)

Opsi untuk menyimpan riwayat obrolan meliputi:

• Variabel Global : Sederhana namun tidak ideal untuk skalabilitas dan konsistensi.
• Database/Cache Dalam Memori : Solusi terukur seperti Redis untuk menyimpan riwayat obrolan.
• Penyimpanan Basis Data : Metode yang kuat dan persisten, cocok untuk lingkungan produksi.

Memahami Algoritma RAG

RAG (Retrieval Augmented Generation) menyempurnakan model bahasa dengan konteks yang diambil dari basis pengetahuan khusus. Prosesnya melibatkan pengambilan dokumen HTML, membaginya menjadi beberapa bagian, dan memvektorisasi bagian tersebut menggunakan model penyematan seperti OpenAI. Data yang divektorkan ini membentuk penyimpanan vektor, memungkinkan pencarian semantik berdasarkan permintaan pengguna. Potongan relevan yang diambil kemudian digunakan sebagai konteks untuk model bahasa, membentuk respons komprehensif terhadap pertanyaan pengguna.

Menerapkan Pengambilan Konteks

Fungsi get_vectorstore_from_url mengekstrak dan memproses teks dari URL tertentu, sementara get_context_retriever_chain membentuk rantai yang mengambil konteks yang relevan dengan seluruh riwayat percakapan. Pendekatan saluran ini memastikan bahwa respons yang diberikan bersifat kontekstual dan akurat.

Inspirasi dan Referensi

• mengobrol dengan situs web
• berikutnya13-ai-saas