Erstellen eines wissenschaftlichen Assistenten -Tools mit KI und JavaScript

In diesem Artikel wird beschrieben, dass ein KI-betriebener Forschungsassistent mit JavaScript und Openai's Node SDK erstellt wird. Es nutzt KI -Konzepte wie Vektor -Einbettungen und Abrufmethoden, um große Datensätze effizient zu verarbeiten.

Schlüsselmerkmale:

• detaillierte Anleitung: Ein Schritt-für-Schritt-Tutorial zum Erstellen eines wissenschaftlichen Assistenten, der in der Lage ist, Daten schnell zu durchsuchen und maßgeschneiderte Informationen bereitzustellen.
• AI -Konzepte erklärt: Klare Erklärungen von Vektoreinbettungen und Abrufmethoden, entscheidend für das Verständnis der Funktionalität des Werkzeugs.
• JavaScripts Rolle: hebt die zunehmende Bedeutung von JavaScript für die KI -Entwicklung hervor, insbesondere zum Erstellen interaktiver Webanwendungen.
• Beschränkungen angehen: Erörtert die Einschränkungen eines Grundlagenforschungsinstrument
• Verbesserte Toolentwicklung: führt den Leser durch Erstellen eines erweiterten Assistenten, der externe Datenquellen (als Beispiel mit Newsapi) für genauere Antworten integriert.

Der Prozess:

Das Tutorial beginnt mit der Erklärung grundlegender KI -Konzepte, der sich auf Vektor -Einbettungen und Abrufmethoden konzentriert. Anschließend wird die Rolle von JavaScript bei der Erstellung von AI-Anwendungen von Vollstapel betont und OpenAIs Knoten SDK eingeführt.

Ein Grundlagenforschungsassistent wird konstruiert, was die Kernfunktionalität zeigt. Das Tutorial befasst sich dann mit den Einschränkungen dieser grundlegenden Version, einschließlich schlechter Benutzererfahrung, einer begrenzten Wissensbasis und mangelnder Kontext.

Um das Tool zu verbessern, ist die Funktionsaufruf -Funktion von OpenAI integriert. Dies ermöglicht dem Assistenten, auf externe Daten zuzugreifen und seine Funktionen erheblich zu verbessern. Das erweiterte Tool verwendet Newsapi, um aktuelle Nachrichtenartikel abzurufen, um zu demonstrieren, wie externe Datenquellen integriert werden können.

Ergebnisse und Schlussfolgerung:

Der endgültige Forschungsassistent kann genauer und kontextbezogene Antworten liefern, indem externe Daten genutzt werden. Der Artikel schließt das Potenzial von AI und JavaScript zum Aufbau von ausgefeilten Tools zur Automatisierung von Aufgaben und zur Verbesserung der Effizienz. Der Leser wird ermutigt, diese Stiftung zu erweitern, um seine eigenen AI-betriebenen Anwendungen zu erstellen.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonErstellen eines wissenschaftlichen Assistenten -Tools mit KI und JavaScript. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!