You can not select more than 25 topics
Topics must start with a letter or number, can include dashes ('-') and can be up to 35 characters long.
406 lines
20 KiB
406 lines
20 KiB
<!--
|
|
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
|
|
{
|
|
"original_hash": "002304ffe0059e55b33e2ee5283788ad",
|
|
"translation_date": "2025-09-01T15:27:03+00:00",
|
|
"source_file": "9-chat-project/README.md",
|
|
"language_code": "pa"
|
|
}
|
|
-->
|
|
# ਚੈਟ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ
|
|
|
|
ਇਹ ਚੈਟ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਦਿਖਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ GitHub ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਇੱਕ ਚੈਟ ਅਸਿਸਟੈਂਟ ਕਿਵੇਂ ਬਣਾਇਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
|
|
|
|
ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਅੰਤਮ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਕਿਵੇਂ ਦਿਖਾਈ ਦੇਵੇਗਾ:
|
|
|
|
<div>
|
|
<img src="./assets/screenshot.png" alt="ਚੈਟ ਐਪ" width="600">
|
|
</div>
|
|
|
|
ਕੁਝ ਸੰਦਰਭ, ਜਨਰੇਟਿਵ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਚੈਟ ਅਸਿਸਟੈਂਟ ਬਣਾਉਣਾ AI ਬਾਰੇ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰਨ ਦਾ ਇੱਕ ਵਧੀਆ ਤਰੀਕਾ ਹੈ। ਇਸ ਪਾਠ ਦੌਰਾਨ ਤੁਸੀਂ ਸਿੱਖੋਗੇ ਕਿ ਜਨਰੇਟਿਵ AI ਨੂੰ ਇੱਕ ਵੈੱਬ ਐਪ ਵਿੱਚ ਕਿਵੇਂ ਜੋੜਨਾ ਹੈ। ਚਲੋ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੀਏ।
|
|
|
|
## ਜਨਰੇਟਿਵ AI ਨਾਲ ਕਨੈਕਟ ਕਰਨਾ
|
|
|
|
ਬੈਕਐਂਡ ਲਈ, ਅਸੀਂ GitHub ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਰਹੇ ਹਾਂ। ਇਹ ਇੱਕ ਵਧੀਆ ਸੇਵਾ ਹੈ ਜੋ ਤੁਹਾਨੂੰ ਮੁਫ਼ਤ ਵਿੱਚ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦੀ ਹੈ। ਇਸਦੇ ਪਲੇਗ੍ਰਾਊਂਡ 'ਤੇ ਜਾਓ ਅਤੇ ਆਪਣੀ ਚੁਣੀ ਹੋਈ ਬੈਕਐਂਡ ਭਾਸ਼ਾ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਕੋਡ ਲਵੋ। ਇਹ [GitHub ਮਾਡਲ ਪਲੇਗ੍ਰਾਊਂਡ](https://github.com/marketplace/models/azure-openai/gpt-4o-mini/playground) 'ਤੇ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
|
|
|
|
<div>
|
|
<img src="./assets/playground.png" alt="GitHub ਮਾਡਲ AI ਪਲੇਗ੍ਰਾਊਂਡ" with="600">
|
|
</div>
|
|
|
|
ਜਿਵੇਂ ਅਸੀਂ ਕਿਹਾ, "Code" ਟੈਬ ਅਤੇ ਆਪਣੀ ਚੁਣੀ ਹੋਈ ਰਨਟਾਈਮ ਚੁਣੋ।
|
|
|
|
<div>
|
|
<img src="./assets/playground-choice.png" alt="ਪਲੇਗ੍ਰਾਊਂਡ ਚੋਣ" with="600">
|
|
</div>
|
|
|
|
### ਪਾਇਥਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ
|
|
|
|
ਇਸ ਮਾਮਲੇ ਵਿੱਚ ਅਸੀਂ ਪਾਇਥਨ ਚੁਣਦੇ ਹਾਂ, ਜਿਸਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਅਸੀਂ ਇਹ ਕੋਡ ਚੁਣਦੇ ਹਾਂ:
|
|
|
|
```python
|
|
"""Run this model in Python
|
|
|
|
> pip install openai
|
|
"""
|
|
import os
|
|
from openai import OpenAI
|
|
|
|
# To authenticate with the model you will need to generate a personal access token (PAT) in your GitHub settings.
|
|
# Create your PAT token by following instructions here: https://docs.github.com/en/authentication/keeping-your-account-and-data-secure/managing-your-personal-access-tokens
|
|
client = OpenAI(
|
|
base_url="https://models.github.ai/inference",
|
|
api_key=os.environ["GITHUB_TOKEN"],
|
|
)
|
|
|
|
response = client.chat.completions.create(
|
|
messages=[
|
|
{
|
|
"role": "system",
|
|
"content": "",
|
|
},
|
|
{
|
|
"role": "user",
|
|
"content": "What is the capital of France?",
|
|
}
|
|
],
|
|
model="openai/gpt-4o-mini",
|
|
temperature=1,
|
|
max_tokens=4096,
|
|
top_p=1
|
|
)
|
|
|
|
print(response.choices[0].message.content)
|
|
```
|
|
|
|
ਆਓ ਇਸ ਕੋਡ ਨੂੰ ਕੁਝ ਸਾਫ਼ ਕਰੀਏ ਤਾਂ ਜੋ ਇਹ ਦੁਬਾਰਾ ਵਰਤਣਯੋਗ ਹੋ ਸਕੇ:
|
|
|
|
```python
|
|
def call_llm(prompt: str, system_message: str):
|
|
response = client.chat.completions.create(
|
|
messages=[
|
|
{
|
|
"role": "system",
|
|
"content": system_message,
|
|
},
|
|
{
|
|
"role": "user",
|
|
"content": prompt,
|
|
}
|
|
],
|
|
model="openai/gpt-4o-mini",
|
|
temperature=1,
|
|
max_tokens=4096,
|
|
top_p=1
|
|
)
|
|
|
|
return response.choices[0].message.content
|
|
```
|
|
|
|
ਇਸ ਫੰਕਸ਼ਨ `call_llm` ਨਾਲ ਹੁਣ ਅਸੀਂ ਇੱਕ ਪ੍ਰੋੰਪਟ ਅਤੇ ਇੱਕ ਸਿਸਟਮ ਪ੍ਰੋੰਪਟ ਲੈ ਸਕਦੇ ਹਾਂ ਅਤੇ ਫੰਕਸ਼ਨ ਅੰਤ ਵਿੱਚ ਨਤੀਜਾ ਵਾਪਸ ਕਰਦਾ ਹੈ।
|
|
|
|
### AI ਅਸਿਸਟੈਂਟ ਨੂੰ ਕਸਟਮਾਈਜ਼ ਕਰੋ
|
|
|
|
ਜੇ ਤੁਸੀਂ AI ਅਸਿਸਟੈਂਟ ਨੂੰ ਕਸਟਮਾਈਜ਼ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਸਿਸਟਮ ਪ੍ਰੋੰਪਟ ਨੂੰ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਭਰ ਕੇ ਇਸਦੀ ਵਿਵਹਾਰਤਾ ਨੂੰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ:
|
|
|
|
```python
|
|
call_llm("Tell me about you", "You're Albert Einstein, you only know of things in the time you were alive")
|
|
```
|
|
|
|
## ਇਸਨੂੰ ਵੈੱਬ API ਰਾਹੀਂ ਉਜਾਗਰ ਕਰੋ
|
|
|
|
ਵਧੀਆ, ਅਸੀਂ AI ਭਾਗ ਪੂਰਾ ਕਰ ਲਿਆ ਹੈ, ਆਓ ਵੇਖੀਏ ਕਿ ਅਸੀਂ ਇਸਨੂੰ ਵੈੱਬ API ਵਿੱਚ ਕਿਵੇਂ ਜੋੜ ਸਕਦੇ ਹਾਂ। ਵੈੱਬ API ਲਈ, ਅਸੀਂ Flask ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਰਹੇ ਹਾਂ, ਪਰ ਕੋਈ ਵੀ ਵੈੱਬ ਫਰੇਮਵਰਕ ਚੰਗਾ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਆਓ ਇਸਦਾ ਕੋਡ ਵੇਖੀਏ:
|
|
|
|
### ਪਾਇਥਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ
|
|
|
|
```python
|
|
# api.py
|
|
from flask import Flask, request, jsonify
|
|
from llm import call_llm
|
|
from flask_cors import CORS
|
|
|
|
app = Flask(__name__)
|
|
CORS(app) # * example.com
|
|
|
|
@app.route("/", methods=["GET"])
|
|
def index():
|
|
return "Welcome to this API. Call POST /hello with 'message': 'my message' as JSON payload"
|
|
|
|
|
|
@app.route("/hello", methods=["POST"])
|
|
def hello():
|
|
# get message from request body { "message": "do this taks for me" }
|
|
data = request.get_json()
|
|
message = data.get("message", "")
|
|
|
|
response = call_llm(message, "You are a helpful assistant.")
|
|
return jsonify({
|
|
"response": response
|
|
})
|
|
|
|
if __name__ == "__main__":
|
|
app.run(host="0.0.0.0", port=5000)
|
|
```
|
|
|
|
ਇਥੇ, ਅਸੀਂ ਇੱਕ Flask API ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਾਂ ਅਤੇ ਇੱਕ ਡਿਫਾਲਟ ਰੂਟ "/" ਅਤੇ "/chat" ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਦੇ ਹਾਂ। ਦੂਜਾ ਰੂਟ ਸਾਡੇ ਫਰੰਟਐਂਡ ਦੁਆਰਾ ਇਸਨੂੰ ਸਵਾਲ ਭੇਜਣ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਣਾ ਹੈ।
|
|
|
|
*llm.py* ਨੂੰ ਜੋੜਨ ਲਈ, ਇਹ ਹੈ ਜੋ ਅਸੀਂ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ:
|
|
|
|
- `call_llm` ਫੰਕਸ਼ਨ ਨੂੰ ਇੰਪੋਰਟ ਕਰੋ:
|
|
|
|
```python
|
|
from llm import call_llm
|
|
from flask import Flask, request
|
|
```
|
|
|
|
- ਇਸਨੂੰ "/chat" ਰੂਟ ਤੋਂ ਕਾਲ ਕਰੋ:
|
|
|
|
```python
|
|
@app.route("/hello", methods=["POST"])
|
|
def hello():
|
|
# get message from request body { "message": "do this taks for me" }
|
|
data = request.get_json()
|
|
message = data.get("message", "")
|
|
|
|
response = call_llm(message, "You are a helpful assistant.")
|
|
return jsonify({
|
|
"response": response
|
|
})
|
|
```
|
|
|
|
ਇਥੇ ਅਸੀਂ ਆਉਣ ਵਾਲੀ ਬੇਨਤੀ ਨੂੰ ਪਾਰਸ ਕਰਦੇ ਹਾਂ ਤਾਂ ਜੋ JSON ਬਾਡੀ ਤੋਂ `message` ਪ੍ਰਾਪਰਟੀ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕੇ। ਇਸ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਅਸੀਂ LLM ਨੂੰ ਇਸ ਕਾਲ ਨਾਲ ਕਾਲ ਕਰਦੇ ਹਾਂ:
|
|
|
|
```python
|
|
response = call_llm(message, "You are a helpful assistant")
|
|
|
|
# return the response as JSON
|
|
return jsonify({
|
|
"response": response
|
|
})
|
|
```
|
|
|
|
ਵਧੀਆ, ਹੁਣ ਅਸੀਂ ਜੋ ਲੋੜ ਸੀ ਉਹ ਕਰ ਲਿਆ ਹੈ।
|
|
|
|
## Cors ਕਨਫਿਗਰ ਕਰੋ
|
|
|
|
ਅਸੀਂ ਇਹ ਗੱਲ ਦੱਸਣੀ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਾਂ ਕਿ ਅਸੀਂ ਕੁਝ Cors ਸੈਟਅਪ ਕੀਤਾ ਹੈ, ਕ੍ਰਾਸ-ਓਰਿਜਨ ਰਿਸੋਰਸ ਸ਼ੇਅਰਿੰਗ। ਇਸਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਕਿਉਂਕਿ ਸਾਡਾ ਬੈਕਐਂਡ ਅਤੇ ਫਰੰਟਐਂਡ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪੋਰਟਾਂ 'ਤੇ ਚੱਲੇਗਾ, ਸਾਨੂੰ ਫਰੰਟਐਂਡ ਨੂੰ ਬੈਕਐਂਡ ਨੂੰ ਕਾਲ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦੇਣੀ ਪਵੇਗੀ।
|
|
|
|
### ਪਾਇਥਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ
|
|
|
|
*api.py* ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਕੋਡ ਦਾ ਟੁਕੜਾ ਹੈ ਜੋ ਇਸਨੂੰ ਸੈਟਅਪ ਕਰਦਾ ਹੈ:
|
|
|
|
```python
|
|
from flask_cors import CORS
|
|
|
|
app = Flask(__name__)
|
|
CORS(app) # * example.com
|
|
```
|
|
|
|
ਇਸ ਸਮੇਂ ਇਹ "*" ਨੂੰ ਆਗਿਆ ਦੇਣ ਲਈ ਸੈਟਅਪ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ ਜੋ ਸਾਰੇ ਔਰਿਜਿਨ ਹਨ ਅਤੇ ਇਹ ਕੁਝ ਅਸੁਰੱਖਿਅਤ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਅਸੀਂ ਪ੍ਰੋਡਕਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਜਾਂਦੇ ਹਾਂ ਤਾਂ ਇਸਨੂੰ ਸੀਮਿਤ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
|
|
|
|
## ਆਪਣਾ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਚਲਾਓ
|
|
|
|
ਆਪਣਾ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਚਲਾਉਣ ਲਈ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਪਹਿਲਾਂ ਆਪਣਾ ਬੈਕਐਂਡ ਅਤੇ ਫਿਰ ਆਪਣਾ ਫਰੰਟਐਂਡ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨਾ ਪਵੇਗਾ।
|
|
|
|
### ਪਾਇਥਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ
|
|
|
|
ਠੀਕ ਹੈ, ਤਾਂ ਸਾਡੇ ਕੋਲ *llm.py* ਅਤੇ *api.py* ਹੈ, ਅਸੀਂ ਇਸਨੂੰ ਬੈਕਐਂਡ ਨਾਲ ਕਿਵੇਂ ਚਲਾਉਂਦੇ ਹਾਂ? ਖੈਰ, ਦੋ ਚੀਜ਼ਾਂ ਹਨ ਜੋ ਅਸੀਂ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ:
|
|
|
|
- Dependencies ਇੰਸਟਾਲ ਕਰੋ:
|
|
|
|
```sh
|
|
cd backend
|
|
python -m venv venv
|
|
source ./venv/bin/activate
|
|
|
|
pip install openai flask flask-cors openai
|
|
```
|
|
|
|
- API ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ
|
|
|
|
```sh
|
|
python api.py
|
|
```
|
|
|
|
ਜੇ ਤੁਸੀਂ Codespaces ਵਿੱਚ ਹੋ ਤਾਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਐਡੀਟਰ ਦੇ ਹੇਠਲੇ ਭਾਗ ਵਿੱਚ ਪੋਰਟਸ 'ਤੇ ਜਾਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ, ਇਸ 'ਤੇ ਰਾਈਟ-ਕਲਿਕ ਕਰੋ ਅਤੇ "Port Visibility" 'ਤੇ ਕਲਿਕ ਕਰੋ ਅਤੇ "Public" ਚੁਣੋ।
|
|
|
|
### ਫਰੰਟਐਂਡ 'ਤੇ ਕੰਮ ਕਰੋ
|
|
|
|
ਹੁਣ ਜਦੋਂ ਸਾਡੇ ਕੋਲ API ਚਲ ਰਹੀ ਹੈ, ਆਓ ਇਸ ਲਈ ਇੱਕ ਫਰੰਟਐਂਡ ਬਣਾਈਏ। ਇੱਕ ਬੇਅਰ ਮਿਨੀਮਮ ਫਰੰਟਐਂਡ ਜਿਸਨੂੰ ਅਸੀਂ ਕਦਮ-ਦਰ-ਕਦਮ ਸੁਧਾਰਾਂਗੇ। *frontend* ਫੋਲਡਰ ਵਿੱਚ, ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ ਨੂੰ ਬਣਾਓ:
|
|
|
|
```text
|
|
backend/
|
|
frontend/
|
|
index.html
|
|
app.js
|
|
styles.css
|
|
```
|
|
|
|
ਆਓ **index.html** ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੀਏ:
|
|
|
|
```html
|
|
<html>
|
|
<head>
|
|
<link rel="stylesheet" href="styles.css">
|
|
</head>
|
|
<body>
|
|
<form>
|
|
<textarea id="messages"></textarea>
|
|
<input id="input" type="text" />
|
|
<button type="submit" id="sendBtn">Send</button>
|
|
</form>
|
|
<script src="app.js" />
|
|
</body>
|
|
</html>
|
|
```
|
|
|
|
ਉਪਰੋਕਤ ਚੈਟ ਵਿੰਡੋ ਨੂੰ ਸਹਾਇਕ ਕਰਨ ਲਈ ਬਿਲਕੁਲ ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਇਸ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਟੈਕਸਟਏਰੀਆ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਸੁਨੇਹੇ ਰੇਂਡਰ ਕੀਤੇ ਜਾਣਗੇ, ਇੱਕ ਇਨਪੁਟ ਜਿੱਥੇ ਸੁਨੇਹਾ ਟਾਈਪ ਕੀਤਾ ਜਾਵੇਗਾ ਅਤੇ ਇੱਕ ਬਟਨ ਜੋ ਤੁਹਾਡੇ ਸੁਨੇਹੇ ਨੂੰ ਬੈਕਐਂਡ ਨੂੰ ਭੇਜਣ ਲਈ ਹੈ। ਆਓ *app.js* ਵਿੱਚ ਜਾਵਾਸਕ੍ਰਿਪਟ ਦੇ ਕੋਡ ਨੂੰ ਵੇਖੀਏ।
|
|
|
|
**app.js**
|
|
|
|
```js
|
|
// app.js
|
|
|
|
(function(){
|
|
// 1. set up elements
|
|
const messages = document.getElementById("messages");
|
|
const form = document.getElementById("form");
|
|
const input = document.getElementById("input");
|
|
|
|
const BASE_URL = "change this";
|
|
const API_ENDPOINT = `${BASE_URL}/hello`;
|
|
|
|
// 2. create a function that talks to our backend
|
|
async function callApi(text) {
|
|
const response = await fetch(API_ENDPOINT, {
|
|
method: "POST",
|
|
headers: { "Content-Type": "application/json" },
|
|
body: JSON.stringify({ message: text })
|
|
});
|
|
let json = await response.json();
|
|
return json.response;
|
|
}
|
|
|
|
// 3. add response to our textarea
|
|
function appendMessage(text, role) {
|
|
const el = document.createElement("div");
|
|
el.className = `message ${role}`;
|
|
el.innerHTML = text;
|
|
messages.appendChild(el);
|
|
}
|
|
|
|
// 4. listen to submit events
|
|
form.addEventListener("submit", async(e) => {
|
|
e.preventDefault();
|
|
// someone clicked the button in the form
|
|
|
|
// get input
|
|
const text = input.value.trim();
|
|
|
|
appendMessage(text, "user")
|
|
|
|
// reset it
|
|
input.value = '';
|
|
|
|
const reply = await callApi(text);
|
|
|
|
// add to messages
|
|
appendMessage(reply, "assistant");
|
|
|
|
})
|
|
})();
|
|
```
|
|
|
|
ਆਓ ਕੋਡ ਨੂੰ ਹਰੇਕ ਸੈਕਸ਼ਨ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਸਮਝੀਏ:
|
|
|
|
- 1) ਇਥੇ ਅਸੀਂ ਆਪਣੇ ਸਾਰੇ ਐਲੀਮੈਂਟਸ ਦਾ ਰਿਫਰੈਂਸ ਲੈਂਦੇ ਹਾਂ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਅਸੀਂ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਕੋਡ ਵਿੱਚ ਰਿਫਰ ਕਰਾਂਗੇ।
|
|
- 2) ਇਸ ਸੈਕਸ਼ਨ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਇੱਕ ਫੰਕਸ਼ਨ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਾਂ ਜੋ ਬਿਲਟ-ਇਨ `fetch` ਮੈਥਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਸਾਡੇ ਬੈਕਐਂਡ ਨੂੰ ਕਾਲ ਕਰਦਾ ਹੈ।
|
|
- 3) `appendMessage` ਸਹਾਇਕ ਹੈ ਜਵਾਬਾਂ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਅਤੇ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਯੂਜ਼ਰ ਵਜੋਂ ਟਾਈਪ ਕਰਦੇ ਹੋ।
|
|
- 4) ਇਥੇ ਅਸੀਂ submit ਇਵੈਂਟ ਨੂੰ ਸੁਣਦੇ ਹਾਂ ਅਤੇ ਅਸੀਂ ਇਨਪੁਟ ਫੀਲਡ ਨੂੰ ਪੜ੍ਹਦੇ ਹਾਂ, ਯੂਜ਼ਰ ਦਾ ਸੁਨੇਹਾ ਟੈਕਸਟਏਰੀਆ ਵਿੱਚ ਰੱਖਦੇ ਹਾਂ, API ਨੂੰ ਕਾਲ ਕਰਦੇ ਹਾਂ, ਅਤੇ ਟੈਕਸਟਏਰੀਆ ਵਿੱਚ ਜਵਾਬ ਰੇਂਡਰ ਕਰਦੇ ਹਾਂ।
|
|
|
|
ਆਓ ਅਗਲੇ ਸਟਾਈਲਿੰਗ ਨੂੰ ਵੇਖੀਏ, ਇਥੇ ਤੁਸੀਂ ਇਸਨੂੰ ਆਪਣੀ ਪਸੰਦ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਪੂਰੀ ਛੂਟ ਹੈ, ਪਰ ਇਥੇ ਕੁਝ ਸੁਝਾਅ ਹਨ:
|
|
|
|
**styles.css**
|
|
|
|
```
|
|
.message {
|
|
background: #222;
|
|
box-shadow: 0 0 0 10px orange;
|
|
padding: 10px:
|
|
margin: 5px;
|
|
}
|
|
|
|
.message.user {
|
|
background: blue;
|
|
}
|
|
|
|
.message.assistant {
|
|
background: grey;
|
|
}
|
|
```
|
|
|
|
ਇਹ ਤਿੰਨ ਕਲਾਸਾਂ ਨਾਲ, ਤੁਸੀਂ ਸੁਨੇਹਿਆਂ ਨੂੰ ਸਟਾਈਲ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ ਇਸਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਕਿ ਇਹ ਸਹਾਇਕ ਤੋਂ ਆਉਂਦੇ ਹਨ ਜਾਂ ਤੁਹਾਡੇ ਵਜੋਂ ਯੂਜ਼ਰ। ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਪ੍ਰੇਰਿਤ ਹੋਣਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ `solution/frontend/styles.css` ਫੋਲਡਰ ਨੂੰ ਵੇਖੋ।
|
|
|
|
### ਬੇਸ URL ਬਦਲੋ
|
|
|
|
ਇਥੇ ਇੱਕ ਚੀਜ਼ ਸੀ ਜੋ ਅਸੀਂ ਸੈਟ ਨਹੀਂ ਕੀਤੀ ਸੀ ਅਤੇ ਉਹ ਸੀ `BASE_URL`, ਇਹ ਤੁਹਾਡੇ ਬੈਕਐਂਡ ਸ਼ੁਰੂ ਹੋਣ ਤੱਕ ਪਤਾ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੀ। ਇਸਨੂੰ ਸੈਟ ਕਰਨ ਲਈ:
|
|
|
|
- ਜੇ ਤੁਸੀਂ API ਨੂੰ ਲੋਕਲ ਚਲਾਉਂਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਇਹ ਕੁਝ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ `http://localhost:5000`।
|
|
- ਜੇ Codespaces ਵਿੱਚ ਚਲਾਇਆ ਜਾਵੇ, ਤਾਂ ਇਹ ਕੁਝ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦਿਖਾਈ ਦੇਵੇਗਾ "[name]app.github.dev"।
|
|
|
|
## ਅਸਾਈਨਮੈਂਟ
|
|
|
|
ਆਪਣਾ ਫੋਲਡਰ *project* ਬਣਾਓ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ ਤਰ੍ਹਾਂ ਸਮੱਗਰੀ ਹੋਵੇ:
|
|
|
|
```text
|
|
project/
|
|
frontend/
|
|
index.html
|
|
app.js
|
|
styles.css
|
|
backend/
|
|
...
|
|
```
|
|
|
|
ਉਪਰੋਕਤ ਤੋਂ ਦਿੱਤੇ ਨਿਰਦੇਸ਼ਾਂ ਤੋਂ ਸਮੱਗਰੀ ਕਾਪੀ ਕਰੋ ਪਰ ਆਪਣੀ ਪਸੰਦ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਕਸਟਮਾਈਜ਼ ਕਰਨ ਲਈ ਮੁਫ਼ਤ ਮਹਿਸੂਸ ਕਰੋ।
|
|
|
|
## ਹੱਲ
|
|
|
|
[Solution](./solution/README.md)
|
|
|
|
## ਬੋਨਸ
|
|
|
|
AI ਅਸਿਸਟੈਂਟ ਦੀ ਪर्सਨਾਲਿਟੀ ਨੂੰ ਬਦਲਣ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰੋ।
|
|
|
|
### ਪਾਇਥਨ ਲਈ
|
|
|
|
ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ *api.py* ਵਿੱਚ `call_llm` ਨੂੰ ਕਾਲ ਕਰਦੇ ਹੋ ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਦੂਜੇ ਆਰਗੂਮੈਂਟ ਨੂੰ ਆਪਣੀ ਪਸੰਦ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਬਦਲ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ:
|
|
|
|
```python
|
|
call_llm(message, "You are Captain Picard")
|
|
```
|
|
|
|
### ਫਰੰਟਐਂਡ
|
|
|
|
CSS ਅਤੇ ਟੈਕਸਟ ਨੂੰ ਆਪਣੀ ਪਸੰਦ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਬਦਲੋ, ਇਸ ਲਈ *index.html* ਅਤੇ *styles.css* ਵਿੱਚ ਬਦਲਾਅ ਕਰੋ।
|
|
|
|
## ਸਾਰ
|
|
|
|
ਵਧੀਆ, ਤੁਸੀਂ ਸ਼ੁਰੂ ਤੋਂ ਸਿੱਖਿਆ ਕਿ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਇੱਕ ਪर्सਨਲ ਅਸਿਸਟੈਂਟ ਕਿਵੇਂ ਬਣਾਇਆ ਜਾਵੇ। ਅਸੀਂ ਇਹ GitHub ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ, ਪਾਇਥਨ ਵਿੱਚ ਬੈਕਐਂਡ ਅਤੇ HTML, CSS ਅਤੇ ਜਾਵਾਸਕ੍ਰਿਪਟ ਵਿੱਚ ਫਰੰਟਐਂਡ ਨਾਲ ਕੀਤਾ।
|
|
|
|
## Codespaces ਨਾਲ ਸੈਟਅਪ ਕਰੋ
|
|
|
|
- ਜਾਓ: [Web Dev For Beginners repo](https://github.com/microsoft/Web-Dev-For-Beginners)
|
|
- ਟੈਮਪਲੇਟ ਤੋਂ ਬਣਾਓ (ਸੁਨਿਸ਼ਚਿਤ ਕਰੋ ਕਿ ਤੁਸੀਂ GitHub ਵਿੱਚ ਲੌਗਇਨ ਹੋ):
|
|
|
|
|
|
|
|
- ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੇ ਰਿਪੋ ਵਿੱਚ ਹੋ, ਇੱਕ Codespace ਬਣਾਓ:
|
|
|
|
|
|
|
|
ਇਹ ਇੱਕ ਵਾਤਾਵਰਣ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਜਿਸ 'ਤੇ ਤੁਸੀਂ ਹੁਣ ਕੰਮ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ।
|
|
|
|
---
|
|
|
|
**ਅਸਵੀਕਰਤਾ**:
|
|
ਇਹ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ AI ਅਨੁਵਾਦ ਸੇਵਾ [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਅਨੁਵਾਦ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਕਿ ਅਸੀਂ ਸਹੀਤਾ ਲਈ ਯਤਨਸ਼ੀਲ ਹਾਂ, ਕਿਰਪਾ ਕਰਕੇ ਧਿਆਨ ਦਿਓ ਕਿ ਸਵੈਚਾਲਿਤ ਅਨੁਵਾਦਾਂ ਵਿੱਚ ਗਲਤੀਆਂ ਜਾਂ ਅਸੁਚਨਾਵਾਂ ਹੋ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। ਮੂਲ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਨੂੰ ਇਸਦੀ ਮੂਲ ਭਾਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਅਧਿਕਾਰਤ ਸਰੋਤ ਮੰਨਿਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਜਾਣਕਾਰੀ ਲਈ, ਪੇਸ਼ੇਵਰ ਮਨੁੱਖੀ ਅਨੁਵਾਦ ਦੀ ਸਿਫਾਰਸ਼ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਅਨੁਵਾਦ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਤੋਂ ਪੈਦਾ ਹੋਣ ਵਾਲੇ ਕਿਸੇ ਵੀ ਗਲਤਫਹਿਮੀ ਜਾਂ ਗਲਤ ਵਿਆਖਿਆ ਲਈ ਅਸੀਂ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਨਹੀਂ ਹਾਂ। |