Руководство по Flowise AI #8 - Конечные точки API, ключи API (с узлом)

• Потоковые API позволяют интегрировать чат-ботов в различные приложения.  

• Видео посвящено интеграции потокового чата в пользовательское веб-приложение.  

• Проект состоит из двух частей: создание диалогового агента и веб-приложения.  

• Использование экземпляра FlowWise для рендеринга.  

• Создание нового чат-потока и добавление диалогового агента.  

• Назначение узлов памяти, LLM и инструментов для агента.  

• Добавление узла буферной памяти и модели Chat OpenAI.  

• Настройка учетных данных для модели Chat OpenAI.  

• Добавление узла SERP API для доступа в Интернет.  

• Изменение максимального размера токена для длинных ответов.  

• Тестирование чат-бота с помощью кнопки "Чат".  

• Получение ответа от бота на вопрос "Что такое FlowWise?".  

• Использование конечной точки API для вызова чат-бота.  

• Настройка метода POST и типа контента application/json.  

• Защита конечной точки с помощью ключа API.  

• Создание запроса в Postman с методом POST.  

• Установка заголовка авторизации с токеном-носителем.  

• Отправка запроса с вопросом "Что такое FlowWise?" и получение ответа.  

• Подготовка веб-интерфейса для взаимодействия с чат-ботом.  

• Клонирование репозитория и установка необходимых пакетов.  

• Создание экспресс-приложения для вызова потокового чата.  

• Создание функции для вызова чат-бота.  

• Форматирование сообщения в структуру, ожидаемую FlowWise.  

• Реализация логики выборки для вызова конечной точки API.  

• Обзор структуры веб-сайта в общей папке.  

• Описание HTML-файла с формой и кнопкой отправки.  

• Использование файла JavaScript для отображения ответа чат-бота.  

• Привязываем HTML-элементы к переменным JavaScript.  

• Добавляем прослушиватель событий при отправке формы.  

• Прерываем поведение по умолчанию и записываем значение из поля ввода.  

• Устанавливаем атрибут disabled на кнопке и меняем текст на "отправить".  

• Вызываем конечную точку API из контроллера.  

• Получаем ответ от API и записываем его в абзац.  

• Устанавливаем значение disabled на false и изменяем текст кнопки.  

• Тестируем приложение, запуская npm run dev.  

• Запускаем проект на порту 3000.  

• Вводим сообщение "привет" и нажимаем "Отправить".  

• Получаем демонстрационный ответ от API.  

• Создаем переменную response и вызываем функции await и fetch.  

• Добавляем конечную точку API для потокового приложения.  

• Переносим значение идентификатора потока в переменную окружения.  

• Переименовываем файл .env и добавляем URL-адрес Flowwise и ключ API.  

• Перезапускаем сервер разработки для применения изменений.  

• Динамически вызываем URL-адрес и управляем потоком чата.  

• Устанавливаем метод post и добавляем заголовки.  

• Передаем ключ API и текст запроса.  

• Извлекаем данные из ответа и записываем их в консоль.  

• Обновляем приложение и вводим новые данные.  

• Получаем ответы от бота на экране.  

• Пробуем несколько примеров вопросов.  

• Разворачиваем приложение на Render.com.  

• Создаем новый экземпляр для интерфейсного приложения.  

• Добавляем переменные окружения для URL-адреса и ключа API.  

• Настраиваем переменные окружения для правильной версии Node.js.  

• Разворачиваем веб-сервис и тестируем его.  

• Получаем доступ к веб-приложению и проверяем ответы от чат-бота.  

• Подводим итоги и обсуждаем возможности потоковых API.  

• Призываем подписаться на канал и поставить лайк видео.