บทเรียนสำหรับนักพัฒนา
บทเรียนแบบลงมือทำด้วย Python และ Node.js สำหรับแชต เอาต์พุตแบบมีโครงสร้าง การสตรีม การเรียกใช้เครื่องมือ และการติดตั้งใช้งานในสภาพแวดล้อมจริง
เรียนรู้ตามลำดับที่นักพัฒนาใช้สร้างระบบ
เริ่มจากการตัดสินใจ ลงมือใช้งาน และจบด้วยการตรวจสอบระบบจริง
ทำคำขอแรกให้สำเร็จ
กำหนดคีย์ base URL โมเดล และข้อความ
สตรีมการตอบกลับ
แสดงผลลัพธ์บางส่วนและจัดการคำขอที่ถูกขัดจังหวะ
เพิ่มเอาต์พุตแบบมีโครงสร้าง
ตรวจสอบความถูกต้องของ JSON และอาร์กิวเมนต์ของเครื่องมือก่อนใช้งาน
ติดตั้งใช้งาน
ปกป้องคีย์ บันทึกคำขอ และกำหนดขีดจำกัดสำหรับสภาพแวดล้อมจริง
สร้างความเชี่ยวชาญในหัวข้อ ไม่ใช่แค่บทความแยกส่วน
คู่มือหลัก
Python AI API Quickstart
สร้าง chat completion ด้วย SDK ที่ใช้งานร่วมกับ OpenAI ได้
เปิดคู่มือNode.js AI API Quickstart
สร้างคำขอฝั่งเซิร์ฟเวอร์และสตรีมการตอบกลับ
เปิดคู่มือStructured Output Tutorial
ขอและตรวจสอบการตอบกลับ JSON ที่เชื่อถือได้
เปิดคู่มือTool Calling Tutorial
เชื่อมการตัดสินใจของโมเดลเข้ากับฟังก์ชันของแอปพลิเคชัน
เปิดคู่มือDeploy with Vercel AI SDK
สร้างเส้นทางแบบหลายโมเดลสำหรับเว็บแอปในสภาพแวดล้อมจริง
เปิดคู่มือส่งมอบเส้นทางแชตแบบสตรีมมิง
เริ่มจากคำขอโมเดลฝั่งเซิร์ฟเวอร์ สตรีมโทเค็นไปยัง UI และเก็บข้อมูลรับรองของผู้ให้บริการไว้นอกเบราว์เซอร์
เปลี่ยนคู่มือให้เป็นคำขอ
ลองใช้โมเดลใน Playground แล้วใช้ Quickstart เพื่อย้ายรูปแบบเดียวกันไปยัง Python หรือ Node.js
สำรวจทุกหัวข้อด้านการเติบโต
คำถามที่พบบ่อย
คำตอบพร้อม AEO
ควรใช้ AI API keys ในโค้ดฝั่งเบราว์เซอร์หรือไม่?
ไม่ ควรเก็บข้อมูลรับรองของผู้ให้บริการไว้บนเซิร์ฟเวอร์ และเปิดให้เบราว์เซอร์เข้าถึงได้เฉพาะเส้นทางแอปพลิเคชันที่ยืนยันตัวตนของคุณเอง
ควรใช้ SDK ใดในบทเรียน?
ใช้ SDK ที่ใช้งานร่วมกับ OpenAI ได้เพื่อความยืดหยุ่นในการย้ายระบบ หรือใช้ SDK แบบ native ของผู้ให้บริการเมื่อเวิร์กโฟลว์ต้องใช้ความสามารถเฉพาะของผู้ให้บริการ