使用 JavaScript 和 Gemini AI 創建聊天機器人：創建後端

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繼續使用 Javascript 和 Gemini AI 創建我們的聊天機器人，我們將添加專案的「後端」。上次我們使用 HTML、CSS 和 Javascript 創建前端，我們保證使用者介面將反映使用者和聊天機器人之間的對話。

現在我們需要建立一個伺服器，使用express.js設定路由來與Gemini API進行通訊。我們走吧！

安裝專案依賴項

好吧，我們需要express.js、Google Gemini SDK，為了保護我們的API金鑰，我將安裝dotenv來使用環境變數。

npm install @google/generative-ai express dotenv

現在我們準備好採用最佳實務建立伺服器，例如使用本地環境變數來保護私有資料。

為此，我們將在專案根資料夾中建立一個名為 server.js 的檔案。在此文件中，我們將首先導入依賴項並配置必要的資源。

const express = require("express");
require("dotenv").config();
const { GoogleGenerativeAI } = require("@google/generative-ai");

const app = express();
const port = 3000;

const genAI = new GoogleGenerativeAI(process.env.GOOGLE_GEMINI_API_KEY);

app.use(express.static("public"));

app.use(express.json());

此程式碼將 Express 配置為從「public」資料夾提供靜態文件，並接受帶有 JSON 負載的請求。這就是為什麼我們將index.html、styles.css 和script.js 檔案放在這個資料夾中。我們還將應用程式配置為在連接埠 3000 上運行。

我們使用 @google/generative-ai 函式庫來整合 Gemini API，並使用儲存在名為 GOOGLE_GEMINI_API_KEY 的環境變數中的金鑰對其進行驗證。

但是我們要從哪裡取得這個 API Key 呢？這就是我們現在要找出的。

雙子座 API 金鑰

取得密鑰

要取得 Gemini API 金鑰，我建議您登入「@gmail.com」帳戶。之後，訪問此鏈接，您將看到如下屏幕：

按一下「建立 API 金鑰」按鈕，指定您將在其中使用此金鑰的項目，然後就完成了。您的密鑰將顯示在下方，您可以查看它，甚至可以複製它以進行下一步。

保護您的 API 金鑰

現在在您的專案中，在專案的根資料夾中建立一個名為 .env.local 或僅 .env 的檔案。在此文件中輸入您的 API 金鑰，如下所示：

GOOGLE_GEMINI_API_KEY="sua-chave-vai-aqui"

現在儲存您的檔案即可。如果您正確執行了上一步，您的 API 金鑰將會起作用。

PS：請注意您的 API 金鑰中顯示的計畫。 Gemini 提供免費計劃，您的鑰匙可以返還有限數量的代幣。如果您想要更多的代幣，請考慮訂閱付費方案。我們將使用免費計劃，雖然有限，但允許我們與聊天機器人交換一些訊息。

建立 /chat 路由

現在配置了依賴項並掌握了 API 金鑰，讓我們打開人工智慧的可能性之門。

在 server.js 檔案中，我們將建立 /chat 路由：

npm install @google/generative-ai express dotenv

我們的路由是 POST 類型，因為您將在正文中收到一條訊息，正是來自將與聊天互動的用戶的訊息。因此，對於此訊息，我們使用了一些防禦性程式設計（小心一點不會傷害任何人，哈哈）並檢查我們是否沒有收到訊息。如果不這樣做，則會傳回錯誤作為回應，並拋出一條訊息。

如果我們有訊息，那麼我們會將其作為我們選擇的模型的提示發送，如下所示：

const express = require("express");
require("dotenv").config();
const { GoogleGenerativeAI } = require("@google/generative-ai");

const app = express();
const port = 3000;

const genAI = new GoogleGenerativeAI(process.env.GOOGLE_GEMINI_API_KEY);

app.use(express.static("public"));

app.use(express.json());

由於此通訊是一個非同步過程，因此我們將使用 try/catch 來處理回應。首先，我定義將使用的 Gemini 模型（您可以在此連結中查看模型清單）。在這種情況下，我選擇了gemini-1.5-flash。

第二步是開始聊天。因此，透過 model.startChat() 我可以開始與 Gemini 通信，配置我想要在響應中的最大令牌數（在本例中每個響應 100 個令牌）。

現在，我們在使用 chat.sendMessage(message) 將訊息傳送到模型後等待此回應。當我們收到回應時，我們會將其傳回給發出請求的人，並將模型傳回的文字格式轉換為 JSON。

最後但並非最不重要的一點是，如果我們遇到錯誤，我們可以在catch 中使用它在控制台中拋出此錯誤，並返回狀態500，使使用此“迷你api”的客戶端的生活更輕鬆。美麗？

現在我們只需要使用下面的程式碼片段來指示我們的「mini api」將在哪裡運行：

GOOGLE_GEMINI_API_KEY="sua-chave-vai-aqui"

我們的 api 將在我們一開始指定的連接埠上運行。完整的server.js程式碼如下圖所示：

app.post("/chat", async (req, res) => {
  const { message } = req.body;

  if (!message) {
    return res.status(400).json({ error: "Mensagem não pode estar vazia." });
  }

  //...
});

測試聊天機器人

現在最期待的時刻到了，測試我們的聊天機器人。為此，我們打開終端機並輸入以下命令：

try {
    const model = genAI.getGenerativeModel({
      model: "gemini-1.5-flash",
    });

    const chat = model.startChat({
      history: [],
      generationConfig: { maxOutputTokens: 100 },
    });

    const result = await chat.sendMessage(message);
    res.json({ response: result.response.text() });
  } catch (error) {
    console.error(error);
    res.status(500).json({ error: "Erro ao processar mensagem." });
  }

運行此命令後，您應該在終端機中收到以下訊息：

app.listen(port, () => {
  console.log(`Servidor rodando em http://localhost:${port}`);
});

現在，透過造訪 URL http://localhost:3000 並在輸入中寫入訊息並按下傳送按鈕，AI 會回覆您的訊息並將其顯示在螢幕上。

非常酷，對吧？

結論

至此，我們使用 JavaScript 和 Google Gemini API 完成了聊天機器人的創建。我們了解如何從頭開始建立前端、應用程式樣式、操作 DOM。我們使用express.js創建了一個伺服器，使用了Gemini API，配置了一條POST路由來與應用程式用戶端通信，並能夠透過我們自己開發的介面與AI對話。

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但這並不是您能做的全部。我們可以為不同的任務客製化和配置這個聊天機器人，從語言助理，到回答你的數學或程式設計問題的虛擬老師，這將取決於你的創造力。

將人工智慧轉變為個人化助手需要訓練模型，更多的是關於你希望它響應和表現的方式，而不是程式碼本身。

我們將在以後的文章中探討其中的一些內容。

到時候見！

以上是使用 JavaScript 和 Gemini AI 創建聊天機器人：創建後端的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！