1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
100
101
102
103
104
105
106
107
108
109
110
111
112
113
114
115
116
117
118
119
120
121
122
123
124
125
126
127
128
129
130
131
132
133
134
135
136
137
138
139
140
141
142
143
144
145
146
147
148
149
150
151
152
153
154
155
156
157
158
159
160
161
162
163
164
165
166
167
168
169
170
171
172
173
174
175
176
177
178
179
180
181
182
183
184
185
186
187
188
189
190
191
192
193
194
195
196
197
198
199
200
201
202
203
204
205
206
207
208
209
210
211
212
213
214
215
216
217
218
219
220
221
222
223
224
225
226
227
228
229
230
231
232
233
234
235
236
237
238
239
240
241
242
243
244
245
246
247
248
249
250
251
252
253
254
255
256
257
258
259
260
261
262
263
264
265
266
267
268
269
270
271
272
273
274
275
276
277
278
279
280
281
282
283
284
285
286
287
288
289
290
291
292
293
294
295
296
297
298
299
300
301
302
303
304
305
306
307
308
309
310
311
312
313
314
315
316
317
318
319
320
321
322
323
324
325
326
327
328
329
330
331
332
333
334
335
336
337
338
339
340
341
342
343
344
345
346
347
348
349
350
351
352
353
354
355
356
357
358
359
360
361
362
363
364
365
366
367
368
369
370
371
372
373
374
375
376
377
378
379
380
381
382
383
384
385
386
387
388
389
390
391
392
393
394
395
396
397
398
399
400
401
402
403
404
405
406
407
408
409
410
411
412
413
414
415
416
417
418
419
420
421
422
423
424
425
426
427
428
429
430
431
432
433
434
435
436
437
438
439
440
441
442
443
444
445
446
447
448
449
450
451
452
453
454
455
456
457
458
459
460
461
462
463
464
465
466
467
468
469
470
471
472
473
474
475
476
477
478
479
480
481
482
483
484
485
486
487
488
489
490
491
492
493
494
495
496
497
498
499
500
501
502
503
504
505
506
507
508
509
510
511
512
513
514
515
516
517
518
519
520
521
522
523
524
525
526
527
528
529
530
531
532
533
534
535
536
537
538
539
540
541
542
543
544
545
546
547
548
549
550
551
552
553
554
555
556
557
558
559
560
561
562
563
564
565
566
567
568
569
570
571
572
573
574
575
576
577
578
579
580
581
582
583
584
585
586
587
588
589
590
591
592
593
594
595
596
597
598
599
600
601
602
603
604
605
606
607
608
609
610
611
612
613
614
615
616
617
618
619
620
621
622
623
624
625
626
627
628
629
630
631
632
633
634
635
636
637
638
639
640
641
642
643
644
645
646
647
648
649
650
651
652
653
654
655
656
657
658
659
660
661
662
663
664
665
666
667
668
669
670
671
672
673
674
675
676
677
678
679
680
681
682
683
684
685
686
687
688
689
690
691
692
693
694
695
696
697
698
699
700
701
702
703
704
705
706
707
708
709
710
711
712
713
714
715
716
717
718
719
720
721
722
723
724
725
726
727
728
729
730
731
732
733
734
735
736
737
738
739
740
741
742
743
744
745
746
747
748
749
750
751
752
753
754
755
756
757
758
759
760
761
762
763
764
765
766
767
768
769
770
771
772
773
774
775
776
777
778
779
780
781
782
783
784
785
786
787
788
789
790
791
792
793
794
795
796
797
798
799
800
801
802
803
804
805
806
807
808
809
810
811
812
813
814
815
816
817
818
819
820
821
822
823
824
825
826
827
828
829
830
831
832
833
834
835
836
837
838
839
840
841
842
843
844
845
846
847
848
849
850
851
852
853
854
855
856
857
858
859
860
861
862
863
864
865
866
867
868
869
870
871
872
873
874
875
876
877
878
879
880
881
882
883
884
885
886
887
888
889
890
891
892
893
894
895
896
897
898
899
900
901
902
903
904
905
906
907
908
909
910
911
912
913
914
915
916
917
918
919
920
921
922
923
924
925
926
927
928
929
930
931
932
933
934
935
936
937
938
939
940
941
942
943
944
945
946
947
948
949
950
951
952
953
954
955
956
957
958
959
960
961
962
963
964
965
966
967
968
969
970
971
972
973
974
975
976
977
978
979
980
981
982
983
984
985
986
987
988
989
990
991
992
993
994
995
996
997
998
999
1000
1001
1002
1003
1004
1005
1006
1007
1008
1009
1010
1011
1012
1013
1014
1015
1016
1017
1018
1019
1020
1021
1022
1023
1024
1025
1026
1027
1028
1029
1030
1031
1032
1033
1034
1035
1036
1037
1038
1039
1040
1041
1042
1043
1044
1045
1046
1047
1048
1049
1050
1051
1052
1053
1054
1055
1056
1057
1058
1059
1060
1061
1062
1063
1064
1065
1066
1067
1068
1069
1070
1071
1072
1073
1074
1075
1076
1077
1078
1079
1080
1081
1082
1083
1084
1085
1086
1087
1088
1089
1090
1091
1092
1093
1094
1095
1096
1097
1098
1099
1100
1101
1102
1103
1104
1105
1106
1107
1108
1109
1110
1111
1112
1113
1114
1115
1116
1117
1118
1119
1120
1121
1122
1123
1124
1125
1126
1127
1128
1129
1130
1131
1132
1133
1134
1135
1136
1137
1138
1139
1140
1141
1142
1143
1144
1145
1146
1147
1148
1149
1150
1151
1152
1153
1154
1155
1156
1157
1158
1159
1160
1161
1162
1163
1164
1165
1166
1167
1168
1169
1170
1171
1172
1173
1174
1175
1176
1177
1178
1179
1180
1181
1182
1183
1184
1185
1186
1187
1188
1189
1190
1191
1192
1193
1194
1195
1196
1197
1198
1199
1200
1201
1202
1203
1204
1205
1206
1207
1208
1209
1210
1211
1212
1213
1214
1215
1216
1217
1218
1219
1220
1221
1222
1223
1224
1225
1226
1227
1228
1229
1230
1231
1232
1233
1234
1235
1236
1237
1238
1239
1240
1241
1242
1243
1244
1245
1246
1247
1248
1249
1250
1251
1252
1253
1254
1255
1256
1257
1258
1259
1260
1261
1262
1263
1264
1265
1266
1267
1268
1269
1270
1271
1272
1273
1274
1275
1276
1277
1278
1279
1280
1281
1282
1283
1284
1285
1286
1287
1288
1289
1290
1291
1292
1293
1294
1295
1296
1297
1298
1299
1300
1301
1302
1303
1304
1305
1306
1307
1308
1309
1310
1311
1312
1313
1314
1315
1316
1317
1318
1319
1320
1321
1322
1323
1324
1325
1326
1327
1328
1329
1330
1331
1332
1333
1334
1335
1336
1337
1338
1339
1340
1341
1342
1343
1344
1345
1346
1347
1348
1349
1350
1351
1352
1353
1354
1355
1356
1357
1358
1359
1360
1361
1362
1363
1364
1365
1366
1367
1368
1369
1370
1371
1372
1373
1374
1375
1376
1377
1378
1379
1380
1381
1382
1383
1384
1385
1386
1387
1388
1389
1390
1391
1392
1393
1394
1395
1396
1397
1398
1399
1400
1401
1402
1403
1404
1405
1406
1407
1408
1409
1410
1411
1412
1413
1414
1415
1416
1417
1418
1419
1420
1421
1422
1423
1424
1425
1426
1427
1428
1429
1430
1431
1432
1433
1434
1435
1436
1437
1438
1439
1440
1441
1442
1443
1444
1445
1446
1447
1448
1449
1450
1451
1452
1453
1454
1455
1456
1457
1458
1459
1460
1461
1462
1463
1464
1465
1466
1467
1468
1469
1470
1471
1472
1473
1474
1475
1476
1477
1478
1479
1480
1481
1482
1483
1484
1485
1486
1487
1488
1489
1490
1491
1492
1493
1494
1495
1496
1497
1498
1499
1500
1501
1502
1503
1504
1505
1506
1507
1508
1509
1510
1511
1512
1513
1514
1515
1516
1517
1518
1519
1520
1521
1522
1523
1524
1525
1526
1527
1528
1529
1530
1531
1532
1533
1534
1535
1536
1537
1538
1539
1540
1541
1542
1543
1544
1545
1546
1547
1548
1549
1550
1551
1552
1553
1554
1555
1556
1557
1558
1559
1560
1561
1562
1563
1564
1565
1566
1567
1568
1569
1570
1571
1572
1573
1574
1575
1576
1577
1578
1579
1580
1581
1582
1583
1584
1585
1586
1587
1588
1589
1590
1591
1592
1593
1594
1595
1596
1597
1598
1599
1600
1601
1602
1603
1604
1605
1606
1607
1608
1609
1610
1611
1612
1613
1614
1615
1616
1617
1618
1619
1620
1621
1622
1623
1624
1625
1626
1627
1628
1629
1630
1631
1632
1633
1634
1635
1636
1637
1638
1639
1640
1641
1642
1643
1644
1645
1646
1647
1648
1649
1650
1651
1652
1653
1654
1655
1656
1657
1658
1659
1660
1661
1662
1663
1664
1665
1666
1667
1668
1669
1670
1671
1672
1673
1674
1675
1676
1677
1678
1679
1680
1681
1682
1683
1684
1685
1686
1687
1688
1689
1690
1691
1692
1693
1694
1695
1696
1697
1698
1699
1700
1701
1702
1703
1704
1705
1706
1707
1708
1709
1710
1711
1712
1713
1714
1715
1716
1717
1718
1719
1720
1721
1722
1723
1724
1725
1726
1727
1728
1729
1730
1731
1732
1733
1734
1735
1736
1737
1738
1739
1740
1741
1742
1743
1744
1745
1746
1747
1748
1749
1750
1751
1752
1753
1754
1755
1756
1757
1758
1759
1760
1761
1762
1763
1764
1765
1766
1767
1768
1769
1770
1771
1772
1773
1774
1775
1776
1777
1778
1779
1780
1781
1782
1783
1784
1785
1786
1787
1788
1789
1790
1791
1792
1793
1794
1795
1796
1797
1798
1799
1800
1801
1802
1803
1804
1805
1806
1807
1808
1809
1810
1811
1812
1813
1814
1815
1816
1817
1818
1819
1820
1821
1822
1823
1824
1825
1826
1827
1828
1829
1830
1831
1832
1833
1834
1835
1836
1837
1838
1839
1840
1841
1842
1843
1844
1845
1846
1847
1848
1849
1850
1851
1852
1853
1854
1855
1856
1857
1858
1859
1860
1861
1862
1863
1864
1865
1866
1867
1868
1869
1870
1871
1872
1873
1874
1875
1876
1877
1878
1879
1880
1881
1882
1883
1884
1885
1886
1887
1888
1889
1890
1891
1892
1893
1894
1895
1896
1897
1898
1899
1900
1901
1902
1903
1904
1905
1906
1907
1908
1909
1910
1911
1912
1913
1914
1915
1916
1917
1918
1919
1920
1921
1922
1923
1924
1925
1926
1927
1928
1929
1930
1931
1932
1933
1934
1935
1936
1937
1938
1939
1940
1941
1942
1943
1944
1945
1946
1947
1948
1949
1950
1951
1952
1953
1954
1955
1956
1957
1958
1959
1960
1961
1962
1963
1964
1965
1966
1967
1968
1969
1970
1971
1972
1973
1974
1975
1976
1977
1978
1979
1980
1981
1982
1983
1984
1985
1986
1987
1988
1989
1990
1991
1992
1993
1994
1995
1996
1997
1998
1999
2000
2001
2002
2003
2004
2005
2006
2007
2008
2009
2010
2011
2012
2013
2014
2015
2016
2017
2018
2019
2020
2021
2022
2023
2024
2025
2026
2027
2028
2029
2030
2031
2032
2033
2034
2035
2036
2037
2038
2039
2040
2041
2042
2043
2044
2045
2046
2047
2048
2049
2050
2051
2052
2053
2054
2055
2056
2057
2058
2059
2060
2061
2062
2063
2064
2065
2066
2067
2068
2069
2070
2071
2072
2073
2074
2075
2076
2077
2078
2079
2080
2081
2082
2083
2084
2085
2086
2087
2088
2089
2090
2091
2092
2093
2094
2095
2096
2097
2098
2099
2100
2101
2102
2103
2104
2105
2106
2107
2108
2109
2110
2111
2112
2113
2114
2115
2116
2117
2118
2119
2120
2121
2122
2123
2124
2125
2126
2127
2128
2129
2130
2131
2132
2133
2134
2135
2136
2137
2138
2139
2140
2141
2142
2143
2144
2145
2146
2147
2148
2149
2150
2151
2152
2153
2154
2155
2156
2157
2158
2159
2160
2161
2162
2163
2164
2165
2166
2167
2168
2169
2170
2171
2172
2173
2174
2175
2176
2177
2178
2179
2180
2181
2182
2183
2184
2185
2186
2187
2188
2189
2190
2191
2192
2193
2194
2195
2196
2197
2198
2199
2200
2201
2202
2203
2204
2205
2206
2207
2208
2209
2210
2211
2212
2213
2214
2215
2216
2217
2218
2219
2220
2221
2222
2223
2224
2225
2226
2227
2228
2229
2230
2231
2232
2233
2234
2235
2236
2237
2238
2239
2240
2241
2242
2243
2244
2245
2246
2247
2248
2249
2250
2251
2252
2253
2254
2255
2256
2257
2258
2259
2260
2261
2262
2263
2264
2265
2266
2267
2268
2269
2270
2271
2272
2273
2274
2275
2276
2277
2278
2279
2280
2281
2282
2283
2284
2285
2286
2287
2288
2289
2290
2291
2292
2293
2294
2295
2296
2297
2298
2299
2300
2301
2302
2303
2304
2305
2306
2307
2308
2309
2310
2311
2312
2313
2314
2315
2316
2317
2318
2319
2320
2321
2322
2323
2324
2325
2326
2327
2328
2329
2330
2331
2332
2333
2334
2335
2336
2337
2338
2339
2340
2341
2342
2343
2344
2345
2346
2347
2348
2349
2350
2351
2352
2353
2354
2355
2356
2357
2358
2359
2360
2361
2362
2363
2364
2365
2366
2367
2368
2369
2370
2371
2372
2373
2374
2375
2376
2377
2378
2379
2380
2381
2382
2383<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "2066c17078e9d18b5e309f31d8e8bc24",
"translation_date": "2026-01-08T08:45:48+00:00",
"source_file": "9-chat-project/README.md",
"language_code": "et"
}
-->
# Loo juturobot AI abil
Mäletad, kuidas Star Trekis meeskond mõnuledes laeva arvutiga vestles, esitas keerukaid küsimusi ja sai läbimõeldud vastuseid? See, mis näis 1960ndatel puhtalt ulmena, on nüüd midagi, mida saad ehitada veebitehnoloogiate abil, mida sa juba tunned.
Selles õppetükis loome AI-põhise juturoboti kasutades HTML-i, CSS-i, JavaScripti ja mõnda tagapõhja integratsiooni. Sa avastad, kuidas samad oskused, mida oled õppinud, suudavad ühendada võimsate AI-teenustega, mis mõistavad konteksti ja genereerivad sisukaid vastuseid.
Kujuta AI-d kui pääsu ülisuuresse raamatukokku, mis mitte ainult ei leia infot, vaid oskab selle ka sünteesida kokkuhoidvatesse ja sinu konkreetsetele küsimustele kohandatud vastustesse. Selle asemel, et otsida läbi tuhandeid lehekülgi, saad otseseid, kontekstuaalseid vastuseid.
Integratsioon toimub tuttavate veebitehnoloogiate koostöös. HTML loob juturoboti liidese, CSS haldab visuaalset kujundust, JavaScript juhib kasutajategevusi ja tagapõhja API ühendab kõik AI-teenustega. See on sarnane eri orkestriosade koostööga sümfoonia loomiseks.
Me ehitameki silda loomuliku inimkommunikatsiooni ja masinatöötluse vahel. Sa õpid nii AI-teenuse integratsiooni tehnilist rakendamist kui ka disainimustreid, mis muudavad suhtluse intuitiivseks.
Selle õppetüki lõpuks tundub AI integratsioon vähem müstilisena ja pigem kui veel üks API, millega saad töötada. Sa mõistad põhiprintsiipe, mis juhivad selliseid rakendusi nagu ChatGPT ja Claude, kasutades samu veebiarenduse põhimõtteid, mida oled õppinud.
## ⚡ Mida saad teha järgmise 5 minutiga
**Kiire algus hõivatud arendajatele**
```mermaid
flowchart LR
A[⚡ 5 minutit] --> B[Hangi GitHubi token]
B --> C[Katseta AI mänguväljakut]
C --> D[Kopeeri Python kood]
D --> E[Näe AI vastuseid]
```
- **1. minut**: Külasta [GitHub Models Playground](https://github.com/marketplace/models/azure-openai/gpt-4o-mini/playground) ja loo isiklik ligipääsuluba
- **2. minut**: Testi AI-ga suhtlust otse mänguväljaku liideses
- **3. minut**: Klõpsa vahekaardil "Code" ja kopeeri Python'i koodilõik
- **4. minut**: Käivita kood lokaalselt oma tokeniga: `GITHUB_TOKEN=your_token python test.py`
- **5. minut**: Vaata, kuidas su esimene AI vastus genereeritakse sinu enda koodist
**Kiirtesti kood**:
```python
import os
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://models.github.ai/inference",
api_key="your_token_here"
)
response = client.chat.completions.create(
messages=[{"role": "user", "content": "Hello AI!"}],
model="openai/gpt-4o-mini"
)
print(response.choices[0].message.content)
```
**Miks see oluline on**: 5 minutiga koged programmeeritava AI suhtluse võlu. See on fundamentaalne ehitusplokk, mis töötab igas AI-rakenduses, mida kasutad.
Sinu lõpetatud projekt näeb välja selline:
## 🗺️ Sinu õpiteek läbi AI-rakenduste arenduse
```mermaid
journey
title Veebiarendusest AI integratsioonini
section AI alusteadmiste mõistmine
Avastage generatiivse AI mõisted: 4: You
Uurige GitHubi mudelite platvormi: 6: You
Valdage AI parameetrid ja promptid: 8: You
section Backend integratsioon
Looge Python API server: 5: You
Rakendage AI funktsioonikõned: 7: You
Haldage asünkroonseid operatsioone: 8: You
section Frontend arendus
Looge kaasaegne vestlusliides: 6: You
Valdage reaalajas suhtlus: 8: You
Looge reageeriv kasutajakogemus: 9: You
section Professionaalne rakendus
Juhtige täielik AI süsteem: 7: You
Optimeerige jõudlusmustreid: 8: You
Looge tootmiskõlblik rakendus: 9: You
```
**Sinu sihtkoht**: Selle õppetüki lõpuks oled loonud täieliku AI-põhise rakenduse, kasutades samu tehnoloogiaid ja mustreid, mis juhivad kaasaegseid AI abimehi nagu ChatGPT, Claude ja Google Bard.
## AI mõistmine: salapärasest valdamiseni
Enne koodi sukeldumist mõistame, millega me tegelikult tegeleme. Kui oled varasemalt API-sid kasutanud, tead põhimustris: saada päring, saa vastus.
AI API-d järgivad sarnast struktuuri, kuid selle asemel, et andmebaasist valmis info kätte saada, genereerivad need uusi vastuseid tohutu hulga tekstide põhjal õpitud mustrite põhjal. Mõtle sellele nagu erinevus raamatukataloogi ja teadliku raamatukoguhoidja vahel, kes suudab sünteesida infot mitmest allikast.
### Mis on tegelikult "Generatiivne AI"?
Mõtle, kuidas Rosetta kivi võimaldas teadlastel mõista egiptuse hieroglüüfe, leides mustreid tuntud ja tundmatute keelte vahel. AI mudelid töötavad sarnaselt – nad leevad suurtest tekstikogumitest mustrid, et mõista, kuidas keel toimib, ja kasutavad neid mustreid uute küsimuste sobivate vastuste genereerimiseks.
**Selgitan lihtsustatult:**
- **Tavapärane andmebaas**: Nagu sünnitunnistuse küsimine – saad alati täpselt sama dokumendi
- **Otsingumootor**: Nagu raamatukoguhoidjalt raamatute leidmine kohta kassid – näidatakse sulle olemasolevat
- **Generatiivne AI**: Nagu teadlik sõber kassidest – räägib sulle huvitavaid asju oma sõnadega, kohandatud sinu infovajadusele
```mermaid
graph LR
A[Teie Küsimus] --> B[AI Mudel]
B --> C[Mustri Tuvastus]
C --> D[Sisu Loomine]
D --> E[Kontekstuaalne Vastus]
F[Koolitusandmed<br/>Raamatud, Artiklid, Veeb] --> B
```
### Kuidas AI mudelid õpivad (lihtsustatud)
AI mudelid õpivad tohututest tekstikogumitest, mis sisaldavad raamatuid, artikleid ja vestlusi. Selle protsessi kaudu tuvastavad nad mustrid:
- Kuidas mõtted on kirjalikus suhtluses üles ehitatud
- Millised sõnad sageli koos esinevad
- Kuidas vestlused tavaliselt kulgevad
- Konteksti erinevused ametliku ja mitteametliku suhtluse vahel
**See on sarnane arheoloogidele, kes dekodeerivad iidseid keeli**: nad analüüsivad tuhandeid näiteid, et mõista grammatikat, sõnavara ja kultuurikonteksti, lõpuks saavad uut teksti nende mustrite abil tõlgendada.
### Miks GitHub Models?
Kasutame GitHub Modelsid praktilisel põhjusel – see annab meile juurdepääsu ettevõttetasemel AI-le ilma, et peaksime oma AI infrastruktuuri üles seadma (usu mind, seda sa praegu ei taha!). Mõtle sellele kui ilmateenuse API kasutamisele, mitte ilm ennustamisele, pannes kõikjale ilmajaamad üles.
See on põhimõtteliselt "AI-teenusena" ja parim on see, et alustamine on tasuta, nii et võid muretult katsetada.
```mermaid
graph LR
A[Esiosa vestluse kasutajaliides] --> B[Teie tagapõhja API]
B --> C[GitHubi mudelite API]
C --> D[Tehisintellekti mudelite töötlemine]
D --> C
C --> B
B --> A
```
Kasutame GitHub Modelsid oma tagapõhja integratsiooniks, mis pakub professionaalse tasemega AI võimekust arendajale sõbraliku liidese kaudu. [GitHub Models Playground](https://github.com/marketplace/models/azure-openai/gpt-4o-mini/playground) on testikeskkond, kus saad katsetada erinevaid AI mudeleid ja mõista nende võimeid enne koodis rakendamist.
## 🧠 AI rakenduste arenduse ökosüsteem
```mermaid
mindmap
root((AI Arendus))
Understanding AI
Generatiivsed Mudelid
Musteri Tuvastamine
Sisu Loomine
Konteksti Mõistmine
Vastuse Süntees
AI Parameetrid
Temperatuuri Kontroll
Tokeni Piirid
Top-p Filtreerimine
Süsteemi Käivitused
Backend Architecture
API Integratsioon
GitHub Mudelid
Autentimine
Päringu Töötlemine
Vigade Haldus
Python Infrastruktuur
FastAPI Raamistik
Asünkroonsed Operatsioonid
Keskkonna Turvalisus
CORS Konfiguratsioon
Frontend Experience
Vestlusliides
Reaalajas Uuendused
Sõnumite Ajalugu
Kasutaja Tagasiside
Laadimise Oleku
Moodne Veebi Tehnoloogia
ES6 Klassid
Asünkroonne/Ootamine
DOM Manipuleerimine
Sündmuste Haldus
Professional Patterns
Turvalisuse Parimad Tavad
Tokenite Halduse
Sisendi Kontroll
XSS Ennetamine
Vigade Piirid
Tootmisvalmidus
Jõudluse Optimeerimine
Reageeriv Disain
Juurdepääsetavus
Testimise Strateegiad
```
**Põhialus**: AI rakenduste arendus ühendab traditsioonilised veebiarenduse oskused AI teenuste integratsiooniga, luues nutikaid rakendusi, mis mõistavad loomulikult kasutajate vajadusi.
**Mida teeb mänguväljaku nii kasulikuks:**
- **Proovi** erinevaid AI mudeleid nagu GPT-4o-mini, Claude jpt (kõik tasuta!)
- **Testeeri** oma ideid ja käske enne kodeerimist
- **Saa** kasutamiseks valmis koodinäited oma lemmikprogrammeerimiskeeles
- **Muuda** seadeid nagu loomingulisuse tase ja vastuse pikkus, et näha mõju väljundile
Kui oled natuke mänginud, klõpsa "Code" vahekaardile ja vali programmeerimiskeel, et saada vajaminev kood.
## Python tagapõhja integratsiooni seadistamine
Rakendame nüüd AI integratsiooni Pythoniga. Python sobib hästi AI-rakendusteks tänu lihtsale süntaksile ja võimsatele teekidele. Alustame GitHub Models mänguväljaku koodist ja seejärel refaktoriseerime selle taaskasutatavaks, tootmiseks valmis funktsiooniks.
### Põhiteostuse mõistmine
Kui võtad Python-koodi mänguväljaku pealt, saad miskit sarnast. Ära muretse, kui see alguses suur tundub – vaatame tükkhaaval üle:
```python
"""Run this model in Python
> pip install openai
"""
import os
from openai import OpenAI
# Mudeliga autentimiseks peate looma isikliku juurdepääsu märgi (PAT) oma GitHubi seadistustes.
# Looge oma PAT märgis järgides juhiseid siin: 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)
```
**Selles koodis toimub:**
- **Impordime** vajalikud tööriistad: `os` keskkonnamuutujate lugemiseks ja `OpenAI` AIga suhtlemiseks
- **Seadistame** OpenAI kliendi, mis pöördub GitHubi AI serverite poole, mitte otse OpenAI poole
- **Autendime** spetsiaalse GitHubi tokeniga (jh, sellest kohe veel!)
- **Struktureerime** vestlust erinevate "rollidega" – nagu stseeni seadistamine näidendi jaoks
- **Saadame** AI-le päringu mõnede täpistamise parameetritega
- **Eraldame** tegeliku vastuse teksti kõikide tagastatud andmete seast
### Sõnumite rollide mõistmine: AI vestluste raamistik
AI vestlustes kasutatakse kindlat struktuuri erinevate "rollidega", millel on kindel eesmärk:
```python
messages=[
{
"role": "system",
"content": "You are a helpful assistant who explains things simply."
},
{
"role": "user",
"content": "What is machine learning?"
}
]
```
**Mõtle sellele kui näidendikõrvaldajale:**
- **Süsteemne roll**: nagu lavajuhis näitlejale – ütleb AI-le, kuidas käituda, milline isiksus olla ja kuidas vastata
- **Kasutaja roll**: teade või küsimus rakendust kasutavalt inimeselt
- **Abistaja roll**: AI vastus (seda sa ei saada, aga see on vestluse ajaloos)
**Reaalne näide**: Kujuta ette, et tutvustad sõpra peol:
- **Süsteemsõnum**: "See on mu sõber Sarah, ta on arst ja seletab meditsiinikontseptsioone lihtsalt"
- **Kasutajasõnum**: "Kas sa seletad, kuidas vaktsiinid töötavad?"
- **Abistaja vastus**: Sarah vastab sõbraliku arstina, mitte juristi või kokana
### AI parameetrite mõistmine: vastuste täpsustamine
Numbrilised parameetrid AI API kõnedes juhivad, kuidas mudel vastuseid genereerib. Need seadistused lubavad muuta AI käitumist erinevate ülesannete jaoks:
#### Temperatuur (0.0 kuni 2.0): loomingulisuse nupp
**Mida teeb**: juhib, kui loomingulised või ettenatustatavad AI vastused on.
**Mõtle sellele nagu jazzmuusiku improvisatsioonitasemele:**
- **Temperatuur = 0.1**: mängib täpselt sama meloodiat iga kord (üliedastatav)
- **Temperatuur = 0.7**: lisab mõistlikke variatsioone, olles endiselt äratuntav (tasakaalus loomingulisus)
- **Temperatuur = 1.5**: täismeelne eksperimentaalne jazz ootamatute pöördega (väga ettearvamatu)
```python
# Väga ennustatavad vastused (head faktipõhiste küsimuste jaoks)
response = client.chat.completions.create(
messages=[{"role": "user", "content": "What is 2+2?"}],
temperature=0.1 # Ükskõik millal ütleb peaaegu alati "4"
)
# Loomingulised vastused (head ideede genereerimiseks)
response = client.chat.completions.create(
messages=[{"role": "user", "content": "Write a creative story opening"}],
temperature=1.2 # Loob unikaalseid, ootamatuid lugusid
)
```
#### Max Tokens (1 kuni 4096+): vastuse pikkuse piiraja
**Mida teeb**: seab piiri, kui pikk vastus võib olla.
**Mõtle tokenitele kui umbkaudsetele sõnadele** (umbes 1 token = 0,75 sõna inglise keeles):
- **max_tokens=50**: lühike ja armas (nagu SMS)
- **max_tokens=500**: kena lõik või kaks
- **max_tokens=2000**: detailne seletus koos näidetega
```python
# Lühikesed, põhjendatud vastused
response = client.chat.completions.create(
messages=[{"role": "user", "content": "Explain JavaScript"}],
max_tokens=100 # Sunnib esitama lühikest seletust
)
# Üksikasjalikud, põhjalikud vastused
response = client.chat.completions.create(
messages=[{"role": "user", "content": "Explain JavaScript"}],
max_tokens=1500 # Võimaldab üksikasjalikke seletusi koos näidetega
)
```
#### Top_p (0.0 kuni 1.0): keskendumise parameeter
**Mida teeb**: juhib, kui keskendunud AI jääb tõenäolisemate vastuste peale.
**Kujuta ette AI-l tohutu sõnavara, kus sõnad on järjestatud tõenäosuse järgi:**
- **top_p=0.1**: arvestab ainult kõige tõenäolisemate 10% sõnadega (väga keskendunud)
- **top_p=0.9**: arvestab 90% võimalikest sõnadest (loovam)
- **top_p=1.0**: arvestab kõike (max mitmekesisus)
**Näiteks**: Kui küsid "Tavaliselt on taevas..."
- **Madala top_p-ga**: ütleb peaaegu kindlasti "sinine"
- **Kõrge top_p-ga**: võib öelda "sinine", "pilvine", "kõrbeline", "muutuv", "ilus" jne
### Kõike koos kasutamine: parameetrite kombinatsioonid erinevatele kasutusjuhtudele
```python
# Faktipõhiste, järjepidevate vastuste jaoks (näiteks dokumentatsioonibot)
factual_params = {
"temperature": 0.2,
"max_tokens": 300,
"top_p": 0.3
}
# Loova kirjutamise abi jaoks
creative_params = {
"temperature": 1.1,
"max_tokens": 1000,
"top_p": 0.9
}
# Vestluslikeks, abistavateks vastusteks (tasakaalustatud)
conversational_params = {
"temperature": 0.7,
"max_tokens": 500,
"top_p": 0.8
}
```
```mermaid
quadrantChart
title AI Parameetri Optimeerimise Maatriks
x-axis Madal Loovus --> Kõrge Loovus
y-axis Lühike Vastus --> Pikk Vastus
quadrant-1 Loov Sisuloome
quadrant-2 Detailne Analüüs
quadrant-3 Kiired Faktid
quadrant-4 Vestlus-Tehisintellekt
Documentation Bot: [0.2, 0.3]
Customer Service: [0.4, 0.4]
General Assistant: [0.7, 0.5]
Creative Writer: [0.9, 0.9]
Brainstorming Tool: [0.8, 0.8]
```
**Miks need parameetrid olulised on**: eri rakendused vajavad erinevaid vastuseid. Klienditeeninduse bott peaks olema järjekindel ja faktiline (madal temperatuur), samas kui loominguline kirjutamisabi peaks olema fantaasiarikas ja mitmekesine (kõrge temperatuur). Nende parameetrite mõistmine annab sulle kontrolli AI isiksuse ja vastuse stiili üle.
```
**Here's what's happening in this code:**
- **We import** the tools we need: `os` for reading environment variables and `OpenAI` for talking to the AI
- **We set up** the OpenAI client to point to GitHub's AI servers instead of OpenAI directly
- **We authenticate** using a special GitHub token (more on that in a minute!)
- **We structure** our conversation with different "roles" – think of it like setting the scene for a play
- **We send** our request to the AI with some fine-tuning parameters
- **We extract** the actual response text from all the data that comes back
> 🔐 **Security Note**: Never hardcode API keys in your source code! Always use environment variables to store sensitive credentials like your `GITHUB_TOKEN`.
### Creating a Reusable AI Function
Let's refactor this code into a clean, reusable function that we can easily integrate into our web application:
```python
import asyncio
from openai import AsyncOpenAI
# Use AsyncOpenAI for better performance
client = AsyncOpenAI(
base_url="https://models.github.ai/inference",
api_key=os.environ["GITHUB_TOKEN"],
)
async def call_llm_async(prompt: str, system_message: str = "You are a helpful assistant."):
"""
Sends a prompt to the AI model asynchronously and returns the response.
Args:
prompt: The user's question or message
system_message: Instructions that define the AI's behavior and personality
Returns:
str: The AI's response to the prompt
"""
try:
response = await 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
except Exception as e:
logger.error(f"AI API error: {str(e)}")
return "I'm sorry, I'm having trouble processing your request right now."
# Backward compatibility function for synchronous calls
def call_llm(prompt: str, system_message: str = "You are a helpful assistant."):
"""Synchronous wrapper for async AI calls."""
return asyncio.run(call_llm_async(prompt, system_message))
```
**Selle täiustatud funktsiooni mõistmine:**
- **Võtab vastu** kaks parameetrit: kasutaja käsu ja valikulise süsteemsõnumi
- **Tagab** vaikimisi süsteemsõnumi üldiseks assistendi käitumiseks
- **Kasutab** korrektseid Python tüübimärkusi parema dokumentatsiooni jaoks
- **Sisaldab** üksikasjalikku docstringi, mis kirjeldab funktsiooni eesmärki ja parameetreid
- **Tagastab** ainult vastuse sisu, tehes selle lihtsaks meie veeb API-s kasutada
- **Hoidab** samu mudeli parameetreid järjepidevaks AI käitumiseks
### Süsteemsõnumite maagia: AI isiksuse programmeerimine
Kui parameetrid juhivad, kuidas AI mõtleb, siis süsteemsõnumid juhivad, kes AI arvab end olevat. See on ausalt üks lahedamaid osi AI-ga töötamisel – sa annad AI-le täieliku isiksuse, ekspertiisi taseme ja suhtlusstiili.
**Mõtle süsteemsõnumitele kui näitlejate valikule erinevate rollide jaoks**: ühe asemel ühetaolise assistendi loomiseks saad luua spetsialiste erinevate olukordade jaoks. Vajad kannatlikku õpetajat? Loomingulist ideede partnerit? Asjalikku ärinõustajat? Lihtsalt muuda süsteemsõnumit!
#### Miks süsteemsõnumid on nii võimsad
Huvitav osa on see, et AI mudelid on treenitud lugematute vestluste peal, kus inimesed võtavad erinevaid rolle ja ekspertteadmiste tasemeid. Kui annad AI-le kindla rolli, on see nagu lüliti, mis aktiveerib kõik need õpitud mustrid.
**See on nagu meetodnäitlemine AI jaoks**: ütle näitlejale "sa oled tark vanaprofessor" ja vaata, kuidas ta automaatselt muudab kehaasendit, sõnavara ja maneere. AI teeb sõnamustritega midagi sarnast.
#### Tõhusate süsteemsõnumite koostamine: kunst ja teadus
**Hea süsteemsõnumi anatoomia:**
1. **Roll/isikus**: Kes AI on?
2. **Ekspertiis**: Mida ta teab?
3. **Suhtlusstiil**: Kuidas ta räägib?
4. **Spetsiifilised juhised**: Millele ta peaks tähelepanu pöörama?
```python
# ❌ Ebaselge süsteemi juhis
"You are helpful."
# ✅ Üksikasjalik, tõhus süsteemi juhis
"You are Dr. Sarah Chen, a senior software engineer with 15 years of experience at major tech companies. You explain programming concepts using real-world analogies and always provide practical examples. You're patient with beginners and enthusiastic about helping them understand complex topics."
```
#### Süsteemsõnumite näited kontekstiga
Vaatame, kuidas erinevad süsteemsõnumid loovad täiesti erinevad AI isiksused:
```python
# Näide 1: Kannatlik õpetaja
teacher_prompt = """
You are an experienced programming instructor who has taught thousands of students.
You break down complex concepts into simple steps, use analogies from everyday life,
and always check if the student understands before moving on. You're encouraging
and never make students feel bad for not knowing something.
"""
# Näide 2: Loov koostööpartner
creative_prompt = """
You are a creative writing partner who loves brainstorming wild ideas. You're
enthusiastic, imaginative, and always build on the user's ideas rather than
replacing them. You ask thought-provoking questions to spark creativity and
offer unexpected perspectives that make stories more interesting.
"""
# Näide 3: Strateegiline ärinõustaja
business_prompt = """
You are a strategic business consultant with an MBA and 20 years of experience
helping startups scale. You think in frameworks, provide structured advice,
and always consider both short-term tactics and long-term strategy. You ask
probing questions to understand the full business context before giving advice.
"""
```
#### Süsteemsõnumite testimine praktikas
Testime sama küsimust erinevate süsteemsõnumitega, et näha tohutuid erinevusi:
**Küsimus**: "Kuidas käsitleda kasutaja autentimist oma veebirakenduses?"
```python
# Õpetaja juhendiga:
teacher_response = call_llm(
"How do I handle user authentication in my web app?",
teacher_prompt
)
# Tavaline vastus: "Väga hea küsimus! Jagame autentimise lihtsateks sammudeks.
# Mõtle sellele nagu ööklubi turvamees, kes kontrollib isikut tõendavaid dokumente..."
# Ärinõuande juhendiga:
business_response = call_llm(
"How do I handle user authentication in my web app?",
business_prompt
)
# Tavaline vastus: "Strateegilisest vaatenurgast on autentimine oluline kasutajate
# usalduse ja regulatiivse vastavuse tagamiseks. Lubage mul esitada raamistik, mis võtab arvesse turvalisust,
# kasutajakogemust ja skaleeritavust..."
```
#### Täiustatud süsteemsõnumite võtted
**1. Konteksti andmine**: Anna AI-le taustainfot
```python
system_prompt = """
You are helping a junior developer who just started their first job at a startup.
They know basic HTML/CSS/JavaScript but are new to backend development and databases.
Be encouraging and explain things step-by-step without being condescending.
"""
```
**2. Väljundi Vormindamine**: Öelge tehisintellektile, kuidas vastuseid struktureerida
```python
system_prompt = """
You are a technical mentor. Always structure your responses as:
1. Quick Answer (1-2 sentences)
2. Detailed Explanation
3. Code Example
4. Common Pitfalls to Avoid
5. Next Steps for Learning
"""
```
**3. Piirangute Määramine**: Määrake, mida tehisintellekt EI TOHI teha
```python
system_prompt = """
You are a coding tutor focused on teaching best practices. Never write complete
solutions for the user - instead, guide them with hints and questions so they
learn by doing. Always explain the 'why' behind coding decisions.
"""
```
#### Miks see on teie vestlusabilise jaoks oluline
Süsteemipromptide mõistmine annab teile uskumatult palju võimu spetsiaalsete tehisintellekti abiliste loomiseks:
- **Klienditeeninduse bot**: abivalmis, kannatlik, poliitikateadlik
- **Õpetustugi**: julgustav, samm-sammuline, kontrollib arusaamist
- **Loov partner**: loominguline, arendab ideid, küsib "mis siis kui?"
- **Tehniline ekspert**: täpne, üksikasjalik, turvateadlik
**Oluline järeldus**: Te ei kutsu lihtsalt tehisintellekti API-d – te loote kohandatud tehisintellekti isiksuse, mis teenib teie konkreetset kasutusjuhtu. Just see teeb tänapäevased tehisintellekti rakendused isikupäraseks ja kasulikuks, mitte üldiseks.
### 🎯 Pedagoogiline Kontroll: Tehisintellekti isiksuse programmeerimine
**Peatu ja mõtle**: Sa õpid just praegu, kuidas programmeerida tehisintellekti isiksusi süsteemipromptide kaudu. See on tänapäevase tehisintellekti arenduse põhioskust.
**Kiire enesehindamine**:
- Kas oskad selgitada, kuidas süsteemipromptid erinevad tavakasutaja sõnumitest?
- Mis vahe on temperatuuril ja top_p parameetritel?
- Kuidas looksid süsteemiprompti konkreetseks kasutusjuhuks (näiteks koodiõpetajale)?
**Tõeline maailm**: Süsteemipromptide tehnikad, mida õppisid, kasutavad kõik suuremad tehisintellekti rakendused – alates GitHub Copiloti kodeerimisabist kuni ChatGPT vestlusliideseni. Sa valdad samu mustreid, mida kasutavad AI tootetiimid suurtel tehnoloogiaettevõtetel.
**Väljakutse küsimus**: Kuidas võiksid kujundada erinevaid AI isiksusi erinevate kasutajate jaoks (algaja vs ekspert)? Kuidas saaks sama põhjalik AI mudel läbi promptide inseneritöö teenindada erinevaid sihtrühmi?
## Veebirakenduse API loomine FastAPI-ga: Teie võimas AI suhtluskeskus
Loome nüüd tagapoe, mis ühendab teie kasutajaliidese AI teenustega. Kasutame FastAPI-t, moodsat Pythoni raamistiku, mis sobib hästi AI rakenduste API-de ehitamiseks.
FastAPI-l on selle projekti jaoks mitu eelist: sisseehitatud asünkroonne tugi samaaegsete päringute töötlemiseks, automaatne API dokumentatsiooni genereerimine ning suurepärane jõudlus. Teie FastAPI server toimib vahendajana, kes võtab vastu päringuid kasutajaliidesest, suhtleb AI teenustega ja tagastab vormindatud vastused.
### Miks valida FastAPI AI rakenduste jaoks?
Võib-olla mõtlete: "Kas ma ei võiks lihtsalt kutsuda AI otse oma esiplaani JavaScriptist?" või "Miks veel FastAPI, mitte Flask või Django?" Häid küsimusi!
**Siin on, miks FastAPI sobib meie eesmärkidele ideaalselt:**
- **Vaikimisi asünkroonne**: Saab korraga mitut AI päringut hallata ilma kinni jäämata
- **Automaatne dokumentatsioon**: Külasta `/docs` ja saad tasuta ilusa, interaktiivse API dokumentatsiooni lehe
- **Sisseehitatud valideerimine**: Leiab vead enne, kui need probleeme põhjustavad
- **Väga kiire**: Üks kiiremaid Pythoni raamistikke üldse
- **Moodsad Python omadused**: Kasutab kõiki uusimaid ja parimaid Pythoni funktsioone
**Ja miks üldse vajame tagapõhja:**
**Turvalisus**: Teie AI API võti on nagu parool – kui paned selle kasutajaliidese JavaScripti, võib see igaüks, kes vaadata teie veebilehe lähtekoodi, varastada ja kasutada teie AI krediite. Tagapõhi hoiab tundlikud volitused turvaliselt.
**Piirangud ja kontroll**: Tagapõhi võimaldab piirata, kui tihti kasutajad saavad päringuid teha, rakendada kasutajatõendust ja lisada logimist kasutuse jälgimiseks.
**Andmetöötlus**: Võite soovida salvestada vestlusi, filtreerida sobimatut sisu või kombineerida mitut AI teenust. Seda loogikat haldab tagapõhi.
**Arhitektuur meenutab kliendi-server mudelit:**
- **Frontend**: Kasutajaliidese kiht suhtlemiseks
- **Backend API**: Päringute töötlemise ja marsruutimise kiht
- **AI teenus**: Väline arvutus- ja vastuse genereerimine
- **Keskkonnamuutujad**: Turvaline seadistuse ja volituste hoiukoht
### Päringu ja vastuse voo mõistmine
Jälgime, mis juhtub, kui kasutaja saadab sõnumi:
```mermaid
sequenceDiagram
participant User as 👤 Kasutaja
participant Frontend as 🌐 Esikliend
participant API as 🔧 FastAPI Server
participant AI as 🤖 Tehisintellekti teenus
User->>Frontend: Kirjutab "Tere, tehisintellekt!"
Frontend->>API: POST /hello {"message": "Tere, tehisintellekt!"}
Note over API: Kontrollib taotlust<br/>Lisab süsteemi prompti
API->>AI: Saadab vormindatud taotluse
AI->>API: Tagastab tehisintellekti vastuse
Note over API: Töötleb vastust<br/>Logib vestluse
API->>Frontend: {"response": "Tere! Kuidas saan aidata?"}
Frontend->>User: Kuvab tehisintellekti sõnumi
```
**Iga sammu mõistmine:**
1. **Kasutajaliides**: Inimene kirjutab vestlusaknas
2. **Frontend töötlemine**: JavaScript tabab sisendi ja vormindab selle JSON-iks
3. **API valideerimine**: FastAPI kontrollib automaatselt päringu vastavust Pydantic mudelitega
4. **AI integratsioon**: Tagapõhi lisab konteksti (süsteemiprompti) ja kutsub AI teenust
5. **Vastuse töötlemine**: API võtab vastu AI vastuse ja võib seda vajadusel muuta
6. **Frontend kuvamine**: JavaScript kuvab vastuse vestlusaknas
### API Arhitektuuri mõistmine
```mermaid
sequenceDiagram
participant Frontend
participant FastAPI
participant AI Function
participant GitHub Models
Frontend->>FastAPI: POST /hello {"message": "Tere AI!"}
FastAPI->>AI Function: call_llm(message, system_prompt)
AI Function->>GitHub Models: API päring
GitHub Models->>AI Function: AI vastus
AI Function->>FastAPI: vastuse tekst
FastAPI->>Frontend: {"response": "Tere! Kuidas ma saan aidata?"}
```
```mermaid
flowchart TD
A[Kasutaja Sisend] --> B[Esikülje Kontroll]
B --> C[HTTP POST Päring]
C --> D[FastAPI Marsruuter]
D --> E[Pydantic Kontroll]
E --> F[AI Funktsiooni Kutsumine]
F --> G[GitHub Mudelite API]
G --> H[Vastuse Töötlemine]
H --> I[JSON Vastus]
I --> J[Esikülje Uuendus]
subgraph "Turvakihi"
K[CORS Vahemälu]
L[Keskkonna Muutujad]
M[Vigade Käitlemine]
end
D --> K
F --> L
H --> M
```
### FastAPI rakenduse loomine
Loome oma API sammuhaaval. Loo fail `api.py` järgmise FastAPI koodiga:
```python
# api.py
from fastapi import FastAPI, HTTPException
from fastapi.middleware.cors import CORSMiddleware
from pydantic import BaseModel
from llm import call_llm
import logging
# Logimise seadistamine
logging.basicConfig(level=logging.INFO)
logger = logging.getLogger(__name__)
# Loo FastAPI rakendus
app = FastAPI(
title="AI Chat API",
description="A high-performance API for AI-powered chat applications",
version="1.0.0"
)
# CORS-i seadistamine
app.add_middleware(
CORSMiddleware,
allow_origins=["*"], # Seadista sobivalt tootmiseks
allow_credentials=True,
allow_methods=["*"],
allow_headers=["*"],
)
# Pydantici mudelid päringu/vastuse valideerimiseks
class ChatMessage(BaseModel):
message: str
class ChatResponse(BaseModel):
response: str
@app.get("/")
async def root():
"""Root endpoint providing API information."""
return {
"message": "Welcome to the AI Chat API",
"docs": "/docs",
"health": "/health"
}
@app.get("/health")
async def health_check():
"""Health check endpoint."""
return {"status": "healthy", "service": "ai-chat-api"}
@app.post("/hello", response_model=ChatResponse)
async def chat_endpoint(chat_message: ChatMessage):
"""Main chat endpoint that processes messages and returns AI responses."""
try:
# Sõnumi väljavõtmine ja valideerimine
message = chat_message.message.strip()
if not message:
raise HTTPException(status_code=400, detail="Message cannot be empty")
logger.info(f"Processing message: {message[:50]}...")
# Kutsu AI teenust (märkus: paremaks jõudluseks peaks call_llm olema asünkroonne)
ai_response = await call_llm_async(message, "You are a helpful and friendly assistant.")
logger.info("AI response generated successfully")
return ChatResponse(response=ai_response)
except HTTPException:
raise
except Exception as e:
logger.error(f"Error processing chat message: {str(e)}")
raise HTTPException(status_code=500, detail="Internal server error")
if __name__ == "__main__":
import uvicorn
uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=5000, reload=True)
```
**FastAPI rakenduse mõistmine:**
- **Impordib** FastAPI moodsate veebiraamistiku funktsioonide ja Pydantici andmete valideerimiseks
- **Loomine** automaatne API dokumentatsioon (kättesaadav aadressil `/docs`, kui server töötab)
- **Lubab** CORS vahendustarkvara, et lubada päringud erinevatest päritoludest frontendist
- **Määratleb** Pydantic mudelid automaatseks päringu/vastuse valideerimiseks ja dokumentatsiooniks
- **Kasutab** asünkroonseid lõpp-punkte paremaks jõudluseks samaaegsete päringute korral
- **Rakendab** sobivaid HTTP staatuskoode ja veakäsitlust HTTPException abil
- **Sisaldab** struktureeritud logimist jälgimiseks ja silumiseks
- **Pakkuge** tervisekontrolli lõpp-punkti teenuse oleku jälgimiseks
**Olulised FastAPI eelised võrreldes traditsiooniliste raamistikudega:**
- **Automaatne valideerimine**: Pydantic mudelid tagavad andmete terviklikkuse enne töötlemist
- **Interaktiivne dokumentatsioon**: Külasta `/docs`, et saada automaatselt genereeritud ja testitav API dokumentatsioon
- **Tüübiturvalisus**: Pythoni tüüp vihjed vähendavad run-time vigu ja parandavad koodi kvaliteeti
- **Asünkroonne tugi**: Töötle mitut AI päringut samaaegselt blokeerimata
- **Jõudlus**: Märkimisväärselt kiirem päringute töötlemine reaalajas rakendustes
### CORS mõistmine: Veebimaailma turvamees
CORS (Cross-Origin Resource Sharing) on nagu turvamees hoones, kes kontrollib, kas külalistel on lubatud sisse pääseda. Mõistame, miks see on oluline ja kuidas see teie rakendust mõjutab.
#### Mis on CORS ja miks see olemas on?
**Probleem**: Kujutage ette, et iga veebileht võiks teie nimel teha päringuid teie panga veebisaidile ilma teie loata. See oleks turvanõrkus! Brauserid takistavad seda vaikimisi "Sama päritolu poliitika" kaudu.
**Sama päritolu poliitika**: Brauserid lubavad veebilehtedel teha päringuid ainult samasse domeeni, porti ja protokolli, kust leht laeti.
**Tõeline analoogia**: See on nagu kortermaja valve – ainult elanikud (sama päritolu) pääsevad vaikimisi sisse. Kui soovite sõbrale (erinev päritolu) sissepääsu lubada, peate turvamehele seda selgelt ütlema.
#### CORS teie arenduskeskkonnas
Arenduse ajal jooksevad teie frontend ja backend erinevatel portidel:
- Frontend: `http://localhost:3000` (või file://, kui HTML otse avate)
- Backend: `http://localhost:5000`
Neid käsitletakse kui "erinevaid päritolu", kuigi nad on samal arvutil!
```python
from fastapi.middleware.cors import CORSMiddleware
app = FastAPI(__name__)
CORS(app) # See ütleb brauseritele: "Teistel päritoludel on selle API-ga päringute tegemine lubatud"
```
**Mida CORS konfiguratsioon praktikas teeb:**
- **Lisab** spetsiaalsed HTTP päised API vastustes, mis ütlevad brauserile, et "see rist-päritolu päring on lubatud"
- **Töötleb** "preflight" päringuid (brauserid kontrollivad mõnikord enne päringut õigusi)
- **Vältab** hirmuäratavat CORS poliitika poolt blokeeritud viga brauseri konsoolis
#### CORS turvalisus: arendus vs tootmine
```python
# 🚨 Arendus: Lubab KÕIKI päritolu (mugav, kuid ebaturvaline)
CORS(app)
# ✅ Tootmine: Lubage ainult oma konkreetne eesliidese domeen
CORS(app, origins=["https://yourdomain.com", "https://www.yourdomain.com"])
# 🔒 Täiustatud: Erinevad päritolud erinevate keskkondade jaoks
if app.debug: # Arendusrežiim
CORS(app, origins=["http://localhost:3000", "http://127.0.0.1:3000"])
else: # Tootmisrežiim
CORS(app, origins=["https://yourdomain.com"])
```
**Miks see oluline on**: Arenduses on `CORS(app)` nagu jätta esiuks lukustamata – mugav, aga mitte turvaline. Tootmises tahate täpselt määrata, millised veebisaidid tohtivad teie API-ga suhelda.
#### Levinud CORS stsenaariumid ja lahendused
| Stsenaarium | Probleem | Lahendus |
|---------------------|------------------------------|-------------------------------|
| **Kohalik arendus** | Frontend ei saa connecti backendile | Lisa CORSMiddleware FastAPIsse |
| **GitHub Pages + Heroku** | Deployitud frontend ei jõua API-ni | Lisa oma GitHub lehe URL CORS päritoludesse |
| **Kohandatud domeen** | CORS vead tootmises | Uuenda CORS päritolud vastavalt domeenile |
| **Mobiilirakendus** | Rakendus ei saa kätte veebirakendust API | Lisa rakenduse domeen või kasuta `*` ettevaatlikult |
**Näpunäide**: Võite kontrollida CORS päiseid brauseri Arendaja Tööriistades vahekaardil Võrk. Otsige päiseid nagu `Access-Control-Allow-Origin` vastuste seast.
### Veakäsitlus ja valideerimine
Vaadake, kuidas meie API sisaldab korralikku vigade käsitlust:
```python
# Kontrolli, et oleme sõnumi kätte saanud
if not message:
return jsonify({"error": "Message field is required"}), 400
```
**Põhilised valideerimise põhimõtted:**
- **Kontrollib** nõutud välju enne päringu töötlemist
- **Tagastab** tähenduslikud veateated JSON formaadis
- **Kasutab** sobivaid HTTP staatuskoode (400 halbade päringute puhul)
- **Pakub** selget tagasisidet, et aidata frontend arendajatel probleeme siluda
## Tagapõhja seadistamine ja käivitamine
Nüüd, kui meil on tehisintellekti integratsioon ja FastAPI server valmis, käivitame kõik. Seadistusprotsess hõlmab Python sõltuvuste paigaldamist, keskkonnamuutujate seadistamist ja arendusserveri käivitamist.
### Python keskkonna seadistamine
Seadistame teie Python arenduskeskkonna. Virtuaalsed keskkonnad on nagu Manhattan projekti kompartmentide lähenemine – igale projektile oma isoleeritud ruum, milles konkreetsete tööriistade ja sõltuvustega, et vältida kokkupõrkeid erinevate projektide vahel.
```bash
# Liigu oma backend kausta
cd backend
# Loo virtuaalne keskkond (nagu puhta ruumi loomine oma projekti jaoks)
python -m venv venv
# Aktiveeri see (Linux/Mac)
source ./venv/bin/activate
# Windowsis kasuta:
# venv\Scripts\activate
# Paigalda vajalikud asjad
pip install openai fastapi uvicorn python-dotenv
```
**Mida me just tegime:**
- **Loomine** väike eraldatud Python mull, kuhu saab paigaldada pakette mõjutamata teisi projekte
- **Aktiveerimine**, et terminal teaks, et tuleb kasutada just seda keskkonda
- **Paigaldasime** vajalikud paketid: OpenAI AI jaoks, FastAPI meie veebiraamistikuks, Uvicorn selle käivitamiseks ja python-dotenv turvaliseks salajaste haldamiseks
**Põhilised sõltuvused ja nende selgitused:**
- **FastAPI**: moodne, kiire veebiraamistik automaatse API dokumentatsiooniga
- **Uvicorn**: ülikiire ASGI server FastAPI rakenduste jooksutamiseks
- **OpenAI**: ametlik teek GitHubi mudelitele ja OpenAI API-le
- **python-dotenv**: turvaline keskkonnamuutujate laadimine `.env` failidest
### Keskkonna seadistus: saladuste turvaline hoidmine
Enne API-d on aeg rääkida ühest tähtsaimast veebiarenduse õppetunnist: kuidas hoida oma saladusi tõesti saladustena. Keskkonnamuutujad on nagu turvakapp, millele ligi pääseb ainult teie rakendus.
#### Mis on keskkonnamuutujad?
**Mõelge keskkonnamuutujatele kui hoiusekastile** – te panete sinna väärtuslikud asjad ja ainult teie (ja teie rakendus) omab võtit neid kätte saada. Selle asemel, et kirjutada tundlikku teavet koodi sisse (mida kõik võiksid näha), salvestate selle turvaliselt keskkonda.
**Siin on vahe:**
- **Vale viis**: Kirjutada parool kleepsule ja panna see monitorile
- **Õige viis**: Hoida parool turvalises paroolihalduris, kuhu ainult teie pääsete ligi
#### Miks keskkonnamuutujad on olulised
```python
# 🚨 ÄRGE kunagi tehke seda - API võti on kõigile nähtav
client = OpenAI(
api_key="ghp_1234567890abcdef...", # Keegi võib selle varastada!
base_url="https://models.github.ai/inference"
)
# ✅ TEE NII - API võti hoitakse turvaliselt
client = OpenAI(
api_key=os.environ["GITHUB_TOKEN"], # Ainult teie rakendus saab sellele ligipääsu
base_url="https://models.github.ai/inference"
)
```
**Mida juhtub, kui kõvasti koodi sisse kirjutate saladusi:**
1. **Versioonikontrolli lekked**: Kõik, kes pääsevad teie Git hoidla juurde, näevad teie API võtit
2. **Avalikud hoidlad**: Kui pushite GitHubi, näevad kogu interneti kasutajad teie võtit
3. **Meeskonna jagamine**: Teised arendajad saavad teie isikliku API võtme kätte
4. **Turvarikkumised**: Kui keegi varastab võti, saab ta kasutada teie AI krediite
#### Oma keskkonna faili loomine
Loo `.env` fail oma tagapoe kausta. Sellesse faili salvestatakse teie saladused kohapeal:
```bash
# .env fail - See EI TOHI MITTE KUNAGI Git'i salvestada
GITHUB_TOKEN=your_github_personal_access_token_here
FASTAPI_DEBUG=True
ENVIRONMENT=development
```
**.env faili mõistmine:**
- **Iga rida** sisaldab ühe salajase võtme vormingus `VÕTI=väärtus`
- **Ei ole tühikuid** võrdusmärgi ümber
- **Ei ole jutumärke** väärtuste ümber (tavaliselt)
- **Kommentaarid algavad** `#` märgiga
#### Oma GitHubi isikliku ligipääsuvõtme loomine
Teie GitHubi token on nagu eriparool, mis annab teie rakendusele õiguse kasutada GitHubi AI teenuseid:
**Samm-sammult tokeni loomine:**
1. **Mine GitHubi seadetesse** → Arendaja seaded → Isiklikud ligipääsuvõtmed → Tokenid (klassikalised)
2. **Klõpsa "Genereeri uus token (klassikaline)"**
3. **Määra aegumistähtaeg** (30 päeva testimiseks, pikem tootmises)
4. **Vali õigused**: Märgi "repo" ja vajadusel muud load
5. **Genereeri token** ja kopeeri see kohe (seda ei saa hiljem vaadata!)
6. **Kleebi see oma `.env` faili**
```bash
# Näide sellest, kuidas teie värav näeb välja (see on võlts!)
GITHUB_TOKEN=ghp_1A2B3C4D5E6F7G8H9I0J1K2L3M4N5O6P7Q8R
```
#### Keskkonnamuutujate laadimine Pythonis
```python
import os
from dotenv import load_dotenv
# Laadi keskkonnamuutujad failist .env
load_dotenv()
# Nüüd pääsed neile turvaliselt ligi
api_key = os.environ.get("GITHUB_TOKEN")
if not api_key:
raise ValueError("GITHUB_TOKEN not found in environment variables!")
client = OpenAI(
api_key=api_key,
base_url="https://models.github.ai/inference"
)
```
**Mida see kood teeb:**
- **Laeb** teie `.env` faili ja teeb muutujad Pythonile kättesaadavaks
- **Kontrollib**, kas vajalik token on olemas (hästi tehtud vigade käsitlus!)
- **Viskab** selge vea, kui token puudub
- **Kasutab** tokenit turvaliselt ilma seda koodis paljastamata
#### Git turvalisus: `.gitignore` fail
Teie `.gitignore` fail ütleb Gitile, milliseid faile mitte kunagi repositooriumisse lisada ega üles laadida:
```bash
# .gitignore - Lisa need read
.env
*.env
.env.local
.env.production
__pycache__/
venv/
.vscode/
```
**Miks see on äärmiselt oluline:** Kui lisate `.env` faili `.gitignore`-i, siis Git ignoreerib teie keskkonnafaili ja te ei pane kogemata saladusi GitHubi avalikku reposse.
#### Erinevad keskkonnad, erinevad saladused
Professionaalsed rakendused kasutavad erinevaid API võtmeid sõltuvalt keskkonnast:
```bash
# .env.arendus
GITHUB_TOKEN=your_development_token
DEBUG=True
# .env.tootmine
GITHUB_TOKEN=your_production_token
DEBUG=False
```
**Miks see oluline on:** Te ei taha, et arenduskatsetused mõjutaksid tootmise AI kasutuspiiranguid ja soovite erinevat turvataset erinevates keskkondades.
### Arendusserveri käivitamine: Too oma FastAPI ellu
Nüüd tuleb põnev hetk – alustada oma FastAPI arendusserverit ja näha, kuidas sinu AI integratsioon ellu ärkab! FastAPI kasutab Uvicorni, ülikiiret ASGI serverit, mis on spetsiaalselt loodud asünkroonsete Python rakenduste jaoks.
#### FastAPI serveri käivitamise protsessi mõistmine
```bash
# Meetod 1: Otsene Pythoni täitmine (sisaldab automaatset uuesti laadimist)
python api.py
# Meetod 2: Uvicorni otsene kasutamine (rohkem kontrolli)
uvicorn api:app --host 0.0.0.0 --port 5000 --reload
```
Kui sa käivitad selle käsu, toimub tagaekraanil järgmine:
**1. Python laadib sinu FastAPI rakenduse**:
- Impordib kõik vajalikud teegid (FastAPI, Pydantic, OpenAI jne)
- Laadib keskkonnamuutujad sinu `.env` failist
- Loob FastAPI rakenduse eksemplari automaatse dokumentatsiooniga
**2. Uvicorn konfigureerib ASGI serveri**:
- Sidub pordi 5000-ga asünkroonsete päringute käsitlemiseks
- Seadistab päringute marsruutimise automaatse valideerimisega
- Võimaldab kuuma taaskäivituse arenduse ajal (taaskäivitub failimuutustel)
- Genereerib interaktiivse API dokumentatsiooni
**3. Server hakkab kuulama**:
- Su terminal kuvab: `INFO: Uvicorn running on http://0.0.0.0:5000`
- Server suudab käsitleda mitut samaaegset AI päringut
- Sinu API on valmis automaatsete dokumentidega aadressil `http://localhost:5000/docs`
#### Mida sa peaksid nägema, kui kõik töötab
```bash
$ python api.py
INFO: Will watch for changes in these directories: ['/your/project/path']
INFO: Uvicorn running on http://0.0.0.0:5000 (Press CTRL+C to quit)
INFO: Started reloader process [12345] using WatchFiles
INFO: Started server process [12346]
INFO: Waiting for application startup.
INFO: Application startup complete.
```
**FastAPI väljundi mõistmine:**
- **Will watch for changes**: Automaatselt taaskäivitatakse arenduse jaoks
- **Uvicorn running**: Kõrge jõudlusega ASGI server töötab
- **Started reloader process**: Failide jälgija automaatsete taaskäivituste jaoks
- **Application startup complete**: FastAPI rakendus edukalt algatatud
- **Interactive docs available**: Külasta `/docs` automaatse API dokumentatsiooni jaoks
#### FastAPI testimise mitmed võimsad võimalused
FastAPI pakub mitmeid mugavaid viise oma API testimiseks, sealhulgas automaatset interaktiivset dokumentatsiooni:
**Meetod 1: Interaktiivne API dokumentatsioon (Soovitatav)**
1. Ava oma brauseris aadress `http://localhost:5000/docs`
2. Näed Swagger UI-d kõigi oma lõpp-punktidega dokumenteerituna
3. Klõpsa `/hello` → "Try it out" → Sisesta test-sõnum → "Execute"
4. Näe vastust otse brauseris õige vormindusega
**Meetod 2: Lihtne brauseritest**
1. Mine aadressile `http://localhost:5000`, et kontrollida juurdepääsu
2. Mine aadressile `http://localhost:5000/health`, et kontrollida serveri seisundit
3. See kinnitab, et sinu FastAPI server töötab korralikult
**Meetod 2: Käsurea test (Edasijõudnutele)**
```bash
# Testi curl'iga (kui see on saadaval)
curl -X POST http://localhost:5000/hello \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"message": "Hello AI!"}'
# Oodatud vastus:
# {"response": "Tere! Olen sinu tehisintellekti assistent. Kuidas ma saan sind täna aidata?"}
```
**Meetod 3: Python testskript**
```python
# test_api.py - Loo see fail oma API testimiseks
import requests
import json
# Testi API lõpp-punkti
url = "http://localhost:5000/hello"
data = {"message": "Tell me a joke about programming"}
response = requests.post(url, json=data)
if response.status_code == 200:
result = response.json()
print("AI Response:", result['response'])
else:
print("Error:", response.status_code, response.text)
```
#### Levinud käivitamisvigade tõrkeotsing
| Veateade | Mida see tähendab | Kuidas parandada |
|---------------|---------------------|--------------------|
| `ModuleNotFoundError: No module named 'fastapi'` | FastAPI pole paigaldatud | Käivita oma virtuaalkeskkonnas `pip install fastapi uvicorn` |
| `ModuleNotFoundError: No module named 'uvicorn'` | ASGI server pole paigaldatud | Käivita oma virtuaalkeskkonnas `pip install uvicorn` |
| `KeyError: 'GITHUB_TOKEN'` | Keskkonnamuutuja puudub | Kontrolli oma `.env` faili ja `load_dotenv()` kutsumist |
| `Address already in use` | Port 5000 on hõivatud | Lõpeta teised protsessid, mis kasutavad porti 5000 või muuda porti |
| `ValidationError` | Päringu andmed ei vasta Pydantic mudelile | Kontrolli, et päringu vorming vastab oodatud skeemile |
| `HTTPException 422` | Töötlemata üksus | Päringu valideerimine ebaõnnestus, kontrolli `/docs` õiget vormingut |
| `OpenAI API error` | AI teenuse autentimine ebaõnnestus | Kontrolli, et sinu GitHub token on õige ja omab vajalikke õigusi |
#### Arenduse parimad tavad
**Kuuma taaskäivitamine**: FastAPI koos Uvicorniga võimaldab automaatset taaskäivitust, kui salvestad oma Python failid. See tähendab, et saad oma koodi muuta ja kohe testida ilma serverit käsitsi taaskäivitamata.
```python
# Luba kuumlaadimine otseselt
if __name__ == "__main__":
app.run(host="0.0.0.0", port=5000, debug=True) # debug=True lubab kuumlaadimise
```
**Logimise lisamine arenguks**: Lisa logimine, et aru saada toimuvast:
```python
import logging
# Logimise seadistamine
logging.basicConfig(level=logging.INFO)
logger = logging.getLogger(__name__)
@app.route("/hello", methods=["POST"])
def hello():
data = request.get_json()
message = data.get("message", "")
logger.info(f"Received message: {message}")
if not message:
logger.warning("Empty message received")
return jsonify({"error": "Message field is required"}), 400
try:
response = call_llm(message, "You are a helpful and friendly assistant.")
logger.info(f"AI response generated successfully")
return jsonify({"response": response})
except Exception as e:
logger.error(f"AI API error: {str(e)}")
return jsonify({"error": "AI service temporarily unavailable"}), 500
```
**Miks logimine aitab**: Arenduse ajal näed täpselt, millised päringud tulevad, kuidas AI vastab ja kus vead ilmnevad. See teeb silumise palju kiiremaks.
### GitHub Codespaces seadistamine: Pilve arendus lihtsaks
GitHub Codespaces on nagu võimas arvuti pilves, millele saad ligi igast brauserist. Kui töötad Codespaces keskkonnas, on mõned lisasammud selleks, et sinu backend oleks frontendile kättesaadav.
#### Codespaces võrgustiku mõistmine
Kohalikus arenduskeskkonnas töötab kõik samas arvutis:
- Backend: `http://localhost:5000`
- Frontend: `http://localhost:3000` (või file://)
Codespaces'is töötab su arenduskeskkond GitHubi serverites, seega "localhost" tähendab midagi muud. GitHub loob automaatselt sinu teenustele avalikud URL-id, kuid neid tuleb korralikult seadistada.
#### Codespaces samm-sammult seadistamine
**1. Käivita oma backend server**:
```bash
cd backend
python api.py
```
Näed tuttavat FastAPI/Uvicorni käivitussõnumit, kuid nüüd töötab see Codespace keskkonnas.
**2. Konfigureeri pordi nähtavus**:
- Vaata VS Code allosas paneelist "Ports" vahekaarti
- Leia port 5000 listist
- Paremklõps port 5000 peal
- Vali "Port Visibility" → "Public"
**Miks muuta avalikuks?** Vaikimisi on Codespace pordid privaatsetena (kättesaadavad ainult sulle). Avalikuks tegemine lubab su frontendi (mis töötab brauseris) suhelda backendiga.
**3. Saa avalik URL**:
Pärast pordi avalikuks tegemist näed aadressi sarnast:
```
https://your-codespace-name-5000.app.github.dev
```
**4. Uuenda oma frontend konfiguratsiooni**:
```javascript
// Oma frontend app.js-is uuenda BASE_URL:
this.BASE_URL = "https://your-codespace-name-5000.app.github.dev";
```
#### Codespace URL-ide mõistmine
Codespace URL-id järgivad ettenähtud mustrit:
```
https://[codespace-name]-[port].app.github.dev
```
**Selgitus:**
- `codespace-name`: Sinu Codespace unikaalne nimi (tavaliselt sisaldab kasutajanime)
- `port`: Teenuse tööport (5000 meie FastAPI puhul)
- `app.github.dev`: GitHubi domeen Codespace rakendustele
#### Codespace seadistuse testimine
**1. Testi backend otse**:
Ava avalik URL brauseris uuel vahekaardil. Sa peaksid nägema:
```
Welcome to the AI Chat API. Send POST requests to /hello with JSON payload containing 'message' field.
```
**2. Testi brauseri arendajatööriistadega**:
```javascript
// Ava brauseri konsool ja testi oma API-t
fetch('https://your-codespace-name-5000.app.github.dev/hello', {
method: 'POST',
headers: {'Content-Type': 'application/json'},
body: JSON.stringify({message: 'Hello from Codespaces!'})
})
.then(response => response.json())
.then(data => console.log(data));
```
#### Codespaces vs Kohalik Arendus
| Aspekt | Kohalik Arendus | GitHub Codespaces |
|--------|-----------------|-------------------|
| **Seadistusaeg** | Pikem (Python, sõltuvused) | Kohene (eelkonfigureeritud keskkond) |
| **URLi ligipääs** | `http://localhost:5000` | `https://xyz-5000.app.github.dev` |
| **Pordi seadistus** | Automaatne | Käsitsi (muuda pordid avalikuks) |
| **Failide püsivus** | Kohalik masin | GitHubi hoidla |
| **Koostöö** | Keskkonna jagamine raske | Lihtne jagada Codespace linki |
| **Interneti sõltuvus** | Ainult AI API kõnede jaoks | Vajalik kõigi jaoks |
#### Codespace arenduse soovitused
**Keskkonnamuutujad Codespaces'is**:
Sinu `.env` fail töötab Codespaces samamoodi, kuid saad keskkonnamuutujaid ka otse Codespace’is määrata:
```bash
# Määra keskkonnamuutuja praeguse sessiooni jaoks
export GITHUB_TOKEN="your_token_here"
# Või lisa see oma .bashrc faili, et see säiliks
echo 'export GITHUB_TOKEN="your_token_here"' >> ~/.bashrc
```
**Pordi haldamine**:
- Codespaces tuvastab automaatselt, kui su rakendus hakkab kuulama pordil
- Võid suunata mitut porti korraga (kasulik näiteks hiljem andmebaasi lisamisel)
- Pordid jäävad kättesaadavaks seni, kuni su Codespace töötab
**Arendusvoog**:
1. Tee koodimuudatusi VS Code'is
2. FastAPI taaskäivitub automaatselt (Uvicorni reload režiim)
3. Testi muudatusi kohe avaliku URL-i kaudu
4. Tee commit ja push, kui valmis
> 💡 **Hea näpunäide**: Salvesta oma Codespace backend URL lemmikutesse arenduse ajal. Kuna Codespace nimed on stabiilsed, ei muutu URL seni, kuni kasutad sama Codespace'i.
## Frontendi jutukas liidese loomine: Kus inimesed kohtuvad AI-ga
Nüüd loome kasutajaliidese – selle osa, mis määrab, kuidas inimesed suhtlevad sinu AI assistendiga. Nagu originaalse iPhone liidese disain, keskendume keeruka tehnoloogia intuitiivsele ja loomulikule kasutamisele.
### Moodsa frontendi arhitektuuri mõistmine
Meie jutukas liides on mida nimetatakse "Ühe lehekülje rakenduseks" ehk SPA. Selle asemel, et iga klõps laadiks uue lehe, uuendab meie äpp ennast sujuvalt ja viivitamatult:
**Vananenud veebisaidid**: Nagu füüsilise raamatu lehekülgi keeramine – iga klõps võtab uuele lehele
**Meie jutuka äpp**: Nagu telefoni kasutamine – kõik voolab ja uuendub sujuvalt
```mermaid
graph TD
A[Kasutaja Sisestab Sõnumi] --> B[JavaScript Püüab Sisendi]
B --> C[Andmete Kontrollimine & Vormindamine]
C --> D[Saada Tagapõhja API-le]
D --> E[Kuva Laadimise Oleku]
E --> F[Võta AI Vastus]
F --> G[Uuenda Vestluse Liidest]
G --> H[Valmis Järgmise Sõnumi jaoks]
```
```mermaid
classDiagram
class ChatApp {
+messages: HTMLElement
+form: HTMLElement
+input: HTMLElement
+sendButton: HTMLElement
+BASE_URL: string
+API_ENDPOINT: string
+constructor()
+initializeEventListeners()
+handleSubmit(event)
+callAPI(message)
+appendMessage(text, role)
+escapeHtml(text)
+scrollToBottom()
+setLoading(isLoading)
}
ChatApp --> DOM : manipuleerib
ChatApp --> FastAPI : saadab päringuid
```
### Frontendi arenduse kolm alustala
Iga frontend rakendus – alates lihtsatest veebilehtedest kuni keerukate äppideni nagu Discord või Slack – baseerub kolmel põhitehnoloogial. Mõtle neile kui kõigile veebis nähtava ja katsutava alusele:
**HTML (Struktuur)**: See on sinu vundament
- Otsustab, millised elemendid eksisteerivad (nupud, tekstialad, konteinerid)
- Annab sisule tähenduse (see on päis, see on vorm jne)
- Loob lihtsa struktuuri, millele kõik ülejäänu tugineb
**CSS (Esitlus)**: See on sinu sisekujundaja
- Teeb kõik ilusaks (värvid, fondid, paigutus)
- Haldab erinevaid ekraanisuurusi (telefon vs sülearvuti vs tahvel)
- Loob sujuvaid animatsioone ja visuaalset tagasisidet
**JavaScript (Käitumine)**: See on sinu aju
- Vastu võtab kasutaja tegevusi (klõpsud, kirjutamine, kerimine)
- Suhtleb backendiga ja uuendab lehte
- Teeb kõik interaktiivseks ja dünaamiliseks
**Mõtle sellele kui arhitektuurile:**
- **HTML**: Struktuuriskeem (ruumide ja seoste defineerimine)
- **CSS**: Esteetika ja keskkonna disain (visuaalne stiil ja kasutajakogemus)
- **JavaScript**: Mehaanilised süsteemid (funktsionaalsus ja interaktiivsus)
### Miks moodne JavaScript arhitektuur loeb
Meie jutuka rakendus kasutab moodsaid JavaScript mustreid, mida näed professionaalsetes äppides. Nende mõistmine aitab sul arendajana kasvada:
**Klassipõhine arhitektuur**: Korraldame oma koodi klassidesse, mis on nagu objektide sinise prindid
**Async/Await**: Moodne viis käsitleda operatsioone, mis võtavad aega (nt API kõned)
**Sündmusel põhinev programmeerimine**: Äpp reageerib kasutaja tegevustele (klõpsud, klahvivajutused), mitte ei jooksuta tsüklis
**DOM manipuleerimine**: Veebilehe sisu dünaamiline uuendamine vastavalt kasutajate ja API vastustele
### Projekti struktuuri ülesseadmine
Loo frontend kaust järgmise organiseeritud struktuuriga:
```text
frontend/
├── index.html # Main HTML structure
├── app.js # JavaScript functionality
└── styles.css # Visual styling
```
**Arhitektuuri mõistmine:**
- **Eraldab** mured struktuuri (HTML), käitumise (JavaScript) ja esituse (CSS) vahel
- **Hoidab** lihtsat failistruktuuri, mis on lihtne navigeerida ja modifitseerida
- **Järgib** veebiarenduse parimaid tavasid organisatsiooni ja hoolduse jaoks
### HTML vundamendi loomine: Semantiline struktuur ligipääsetavuseks
Alustame HTML struktuuriga. Moodne veebiarendus rõhutab "semantilist HTML-i" – kasutades HTML elemente, mis selgelt kirjeldavad oma eesmärki, mitte ainult välimust. See teeb sinu rakenduse ligipääsetavaks ekraanilugeritele, otsimootoritele ja teistele tööriistadele.
**Miks semantiline HTML on oluline**: Kujuta ette, et kirjeldad oma jutuka äppi telefonis. Ütled, et "seal on päis pealkirjaga, põhiala, kus vestlused toimuvad ja vorm allosas sõnumite kirjutamiseks." Semantiline HTML kasutab elemente, mis vastavad sellele loomulikule kirjeldusele.
Loo `index.html` selle läbimõeldud struktuuriga märgistus:
```html
<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
<meta charset="UTF-8">
<meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
<title>AI Chat Assistant</title>
<link rel="stylesheet" href="styles.css">
</head>
<body>
<div class="chat-container">
<header class="chat-header">
<h1>AI Chat Assistant</h1>
<p>Ask me anything!</p>
</header>
<main class="chat-messages" id="messages" role="log" aria-live="polite">
<!-- Messages will be dynamically added here -->
</main>
<form class="chat-form" id="chatForm">
<div class="input-group">
<input
type="text"
id="messageInput"
placeholder="Type your message here..."
required
aria-label="Chat message input"
>
<button type="submit" id="sendBtn" aria-label="Send message">
Send
</button>
</div>
</form>
</div>
<script src="app.js"></script>
</body>
</html>
```
**Iga HTML elemendi ja selle eesmärgi mõistmine:**
#### Dokumendi struktuur
- **`<!DOCTYPE html>`**: Ütleb brauserile, et tegu on moodsa HTML5-ga
- **`<html lang="en">`**: Määrab lehe keele ekraanilugeritele ja tõlketööriistadele
- **`<meta charset="UTF-8">`**: Tagab rahvusvahelise teksti õiged tähemärgid
- **`<meta name="viewport"...>`**: Teeb lehe mobiilisõbralikuks, kontrollides suumi ja skaleerimist
#### Semantilised elemendid
- **`<header>`**: Selgelt identifitseerib ülemise osa pealkirja ja kirjeldusega
- **`<main>`**: Määrab põhisisu ala (kus vestlused toimuvad)
- **`<form>`**: Semantiliselt õige kasutajasisendiks, lubab korrektset klaviatuurinavigatsiooni
#### Ligipääsetavuse omadused
- **`role="log"`**: Ütleb ekraanilugeritele, et see ala sisaldab sõnumite kronoloogilist logi
- **`aria-live="polite"`**: Teatab uutest sõnumitest ekraanilugerile ilma katkestamata
- **`aria-label`**: Annab kirjeldavad sildid vormikontrollidele
- **`required`**: Brauser valideerib, et kasutaja sisestab sõnumi enne saatmist
#### CSS ja JavaScripti integratsioon
- **`class` atribuudid**: Annab stiilimise jaoks konksud CSS-ile (nt `chat-container`, `input-group`)
- **`id` atribuudid**: Lubab JavaScriptil leida ja manipuleerida kindlaid elemente
- **Skripti paigutus**: JavaScript fail laetakse lõpus, nii et HTML laaditakse esmalt
**Miks see struktuur toimib:**
- **Loogiline voog**: Päis → Põhisisu → Sisendi vorm vastab loomulikule lugemisjärjekorrale
- **Klaviatuuriga ligipääsetav**: Kasutajad saavad tabida kõik interaktiivsed elemendid läbi
- **Ekraanilugerile sõbralik**: Selged maamärgid ja kirjelduse visuaalpuudega kasutajatele
- **Mobiilisõbralik**: Viewport meta tag võimaldab responsiivset disaini
- **Progressiivne täiustamine**: Töötab ka juhul, kui CSS või JavaScript ei laadi
### Interaktiivse JavaScripti lisamine: moodsa veebirakenduse loogika
Nüüd ehitame JavaScripti, mis toob meie vestlusliidese ellu. Kasutame kaasaegseid JavaScripti mustreid, millega kohtad professionaalses veebiarenduses, sealhulgas ES6 klasse, async/await ja sündmuspõhist programmeerimist.
#### Kaasaegse JavaScripti arhitektuuri mõistmine
Selle asemel, et kirjutada proseduurset koodi (järjestikuste funktsioonide seeria), loome **klassi-põhise arhitektuuri**. Mõtle klassile kui plaanile objektide loomiseks – nagu arhitekti plaan, mida saab kasutada mitme maja ehitamiseks.
**Miks kasutada klasse veebirakendustes?**
- **Korraldus**: Kõik seotud funktsionaalsus on koos
- **Taaskasutatavus**: Saad sama lehe peal luua mitu vestlusinstantsi
- **Hooldatavus**: Lihtsam siluda ja muuta konkreetseid funktsioone
- **Professionaalne standard**: Seda mustrit kasutatakse raamistikudes nagu React, Vue ja Angular
Loo `app.js` see kaasaegse ja hästi organiseeritud JavaScriptiga:
```javascript
// app.js - Kaasaegse vestlusrakenduse loogika
class ChatApp {
constructor() {
// Hangi viited DOM elementidele, mida peame manipuleerima
this.messages = document.getElementById("messages");
this.form = document.getElementById("chatForm");
this.input = document.getElementById("messageInput");
this.sendButton = document.getElementById("sendBtn");
// Konfigureeri siin oma backend URL
this.BASE_URL = "http://localhost:5000"; // Uuenda see vastavalt oma keskkonnale
this.API_ENDPOINT = `${this.BASE_URL}/hello`;
// Sea sündmuse kuulajad üles vestlusrakenduse loomisel
this.initializeEventListeners();
}
initializeEventListeners() {
// Kuula vormi esitamist (kui kasutaja klikib Saada või vajutab Enter)
this.form.addEventListener("submit", (e) => this.handleSubmit(e));
// Kuula ka Enter-klahvi sisestusväljal (parem kasutajakogemus)
this.input.addEventListener("keypress", (e) => {
if (e.key === "Enter" && !e.shiftKey) {
e.preventDefault();
this.handleSubmit(e);
}
});
}
async handleSubmit(event) {
event.preventDefault(); // Tõkesta vormi poolt lehe värskendamine
const messageText = this.input.value.trim();
if (!messageText) return; // Ära saada tühje sõnumeid
// Anna kasutajale tagasisidet, et midagi toimub
this.setLoading(true);
// Lisa kasutaja sõnum vestlusele kohe (optimistlik UI)
this.appendMessage(messageText, "user");
// Puhasta sisendväli, et kasutaja saaks järgmise sõnumi kirjutada
this.input.value = '';
try {
// Kutsu välja AI API ja oota vastust
const reply = await this.callAPI(messageText);
// Lisa AI vastus vestlusele
this.appendMessage(reply, "assistant");
} catch (error) {
console.error('API Error:', error);
this.appendMessage("Sorry, I'm having trouble connecting right now. Please try again.", "error");
} finally {
// Luba liides uuesti kasutamiseks olenemata edu või ebaõnnestumise tulemusest
this.setLoading(false);
}
}
async callAPI(message) {
const response = await fetch(this.API_ENDPOINT, {
method: "POST",
headers: {
"Content-Type": "application/json"
},
body: JSON.stringify({ message })
});
if (!response.ok) {
throw new Error(`HTTP error! status: ${response.status}`);
}
const data = await response.json();
return data.response;
}
appendMessage(text, role) {
const messageElement = document.createElement("div");
messageElement.className = `message ${role}`;
messageElement.innerHTML = `
<div class="message-content">
<span class="message-text">${this.escapeHtml(text)}</span>
<span class="message-time">${new Date().toLocaleTimeString()}</span>
</div>
`;
this.messages.appendChild(messageElement);
this.scrollToBottom();
}
escapeHtml(text) {
const div = document.createElement('div');
div.textContent = text;
return div.innerHTML;
}
scrollToBottom() {
this.messages.scrollTop = this.messages.scrollHeight;
}
setLoading(isLoading) {
this.sendButton.disabled = isLoading;
this.input.disabled = isLoading;
this.sendButton.textContent = isLoading ? "Sending..." : "Send";
}
}
// Algata vestlusrakendus, kui leht laetakse
document.addEventListener("DOMContentLoaded", () => {
new ChatApp();
});
```
#### Iga JavaScripti kontseptsiooni mõistmine
**ES6 klassi struktuur**:
```javascript
class ChatApp {
constructor() {
// See käivitub, kui loote uue ChatAppi eksemplari
// See on nagu teie vestluse "seadistamise" funktsioon
}
methodName() {
// Meetodid on funktsioonid, mis kuuluvad klassile
// Nad saavad klassi omadustele juurde pääseda, kasutades "this"
}
}
```
**Async/Await muster**:
```javascript
// Vana meetod (tagasikutsumise põrgu):
fetch(url)
.then(response => response.json())
.then(data => console.log(data))
.catch(error => console.error(error));
// Kaasaegne meetod (async/await):
try {
const response = await fetch(url);
const data = await response.json();
console.log(data);
} catch (error) {
console.error(error);
}
```
**Sündmuspõhine programmeerimine**:
Selle asemel, et pidevalt kontrollida, kas midagi juhtus, "kuulame" sündmusi:
```javascript
// Kui vorm esitatakse, käivita handleSubmit
this.form.addEventListener("submit", (e) => this.handleSubmit(e));
// Kui Enter-klahvi vajutatakse, käivita ka handleSubmit
this.input.addEventListener("keypress", (e) => { /* ... */ });
```
**DOM-i manipuleerimine**:
```javascript
// Loo uusi elemente
const messageElement = document.createElement("div");
// Muuda nende omadusi
messageElement.className = "message user";
messageElement.innerHTML = "Hello world!";
// Lisa lehele
this.messages.appendChild(messageElement);
```
#### Turvalisus ja parimad praktikad
**XSS-i ennetamine**:
```javascript
escapeHtml(text) {
const div = document.createElement('div');
div.textContent = text; // See lisab automaatselt HTML-i kaldkriipsud
return div.innerHTML;
}
```
**Miks see oluline on**: Kui kasutaja kirjutab `<script>alert('hack')</script>`, tagab see funktsioon, et see kuvatakse tekstina, mitte ei täideta koodina.
**Vigade käsitlemine**:
```javascript
try {
const reply = await this.callAPI(messageText);
this.appendMessage(reply, "assistant");
} catch (error) {
// Kuvage kasutajasõbralik viga rakenduse kokkujooksmise asemel
this.appendMessage("Sorry, I'm having trouble...", "error");
}
```
**Kasutajakogemuse kaalutlused**:
- **Optimistlik UI**: Lisa kasutaja sõnum kohe, ära oota serveri vastust
- **Laadimisolekud**: Vajalike nuppude keelamine ja "Saadan..." teate kuvamine ootamise ajal
- **Automaattõmme**: Hoia uusimad sõnumid nähtavad
- **Sisestuse valideerimine**: Ära saada tühje sõnumeid
- **Klaviatuuri otseteed**: Enter klahv saadab sõnumi (nagu tõelistes vestlusrakendustes)
#### Rakenduse töövoo mõistmine
1. **Leht laeb** → käivitub `DOMContentLoaded` sündmus → luuakse `new ChatApp()`
2. **Konstruktor käivitub** → võtab DOM elementide viited → seadistab sündmuste kuulajad
3. **Kasutaja kirjutab sõnumi** → vajutab Enter või klikib Saada → käivitatakse `handleSubmit`
4. **handleSubmit** → valideerib sisendi → kuvab laadimisoleku → kutsub API-d
5. **API vastab** → lisab AI sõnumi vestlusesse → võimaldab uuesti liidesega suhelda
6. **Järgmine sõnum saabub** → kasutaja võib jätkata vestlust
See arhitektuur on skaleeritav – saad lihtsalt lisada funktsioone nagu sõnumite muutmine, failide üleslaadimine või mitu vestluse niiti ilma põhistruktuuri ümberkirjutamata.
### 🎯 Pedagoogiline kontrollpunkt: kaasaegne frontend arhitektuur
**Arhitektuuri mõistmine:** Sa oled rakendanud täieliku ühe lehe rakenduse, kasutades kaasaegseid JavaScripti mustreid. See esindab professionaalset taset frontend-arenduses.
**Võtmekontseptsioonid õpitud**:
- **ES6 klassipõhine arhitektuur**: organiseeritud, hooldatav koodistruktuur
- **Async/Await mustrid**: kaasaegne asünkroonne programmeerimine
- **Sündmuspõhine programmeerimine**: reageeriv kasutajaliidese disain
- **Turvalisuse parimad tavad**: XSS ennetamine ja sisendi valideerimine
**Tööstuslik seos:** Mustrid, mida õppisid (klassi-arhitektuur, asünkroonsed toimingud, DOM-i manipuleerimine), on kaasaegsete raamistikute nagu React, Vue ja Angular aluseks. Sa ehitad sama arhitektuurse mõtteviisiga, mida kasutatakse tootmisrakendustes.
**Reflektsiooniküsimus:** Kuidas laiendaksid seda vestlusrakendust, et hallata mitut vestlust või kasutaja autentimist? Mõtle vajalikele arhitektuurimuudatustele ja klassi struktuuri arengule.
### Stiilita oma vestlusliidest
Nüüd loome kaasaegse ja visuaalselt meeldiva vestlusliidese CSS-iga. Hea stiil teeb sinu rakenduse professionaalseks ning parandab üldist kasutajakogemust. Kasutame tänapäevaseid CSS-i funktsioone nagu Flexbox, CSS Grid ja kohandatud omadusi, et tagada reageeriv ja ligipääsetav disain.
Loo `styles.css` selle põhjaliku stiiliga:
```css
/* styles.css - Modern chat interface styling */
:root {
--primary-color: #2563eb;
--secondary-color: #f1f5f9;
--user-color: #3b82f6;
--assistant-color: #6b7280;
--error-color: #ef4444;
--text-primary: #1e293b;
--text-secondary: #64748b;
--border-radius: 12px;
--shadow: 0 4px 6px -1px rgba(0, 0, 0, 0.1);
}
* {
margin: 0;
padding: 0;
box-sizing: border-box;
}
body {
font-family: -apple-system, BlinkMacSystemFont, 'Segoe UI', Roboto, sans-serif;
background: linear-gradient(135deg, #667eea 0%, #764ba2 100%);
min-height: 100vh;
display: flex;
align-items: center;
justify-content: center;
padding: 20px;
}
.chat-container {
width: 100%;
max-width: 800px;
height: 600px;
background: white;
border-radius: var(--border-radius);
box-shadow: var(--shadow);
display: flex;
flex-direction: column;
overflow: hidden;
}
.chat-header {
background: var(--primary-color);
color: white;
padding: 20px;
text-align: center;
}
.chat-header h1 {
font-size: 1.5rem;
margin-bottom: 5px;
}
.chat-header p {
opacity: 0.9;
font-size: 0.9rem;
}
.chat-messages {
flex: 1;
padding: 20px;
overflow-y: auto;
display: flex;
flex-direction: column;
gap: 15px;
background: var(--secondary-color);
}
.message {
display: flex;
max-width: 80%;
animation: slideIn 0.3s ease-out;
}
.message.user {
align-self: flex-end;
}
.message.user .message-content {
background: var(--user-color);
color: white;
border-radius: var(--border-radius) var(--border-radius) 4px var(--border-radius);
}
.message.assistant {
align-self: flex-start;
}
.message.assistant .message-content {
background: white;
color: var(--text-primary);
border-radius: var(--border-radius) var(--border-radius) var(--border-radius) 4px;
border: 1px solid #e2e8f0;
}
.message.error .message-content {
background: var(--error-color);
color: white;
border-radius: var(--border-radius);
}
.message-content {
padding: 12px 16px;
box-shadow: var(--shadow);
position: relative;
}
.message-text {
display: block;
line-height: 1.5;
word-wrap: break-word;
}
.message-time {
display: block;
font-size: 0.75rem;
opacity: 0.7;
margin-top: 5px;
}
.chat-form {
padding: 20px;
border-top: 1px solid #e2e8f0;
background: white;
}
.input-group {
display: flex;
gap: 10px;
align-items: center;
}
#messageInput {
flex: 1;
padding: 12px 16px;
border: 2px solid #e2e8f0;
border-radius: var(--border-radius);
font-size: 1rem;
outline: none;
transition: border-color 0.2s ease;
}
#messageInput:focus {
border-color: var(--primary-color);
}
#messageInput:disabled {
background: #f8fafc;
opacity: 0.6;
cursor: not-allowed;
}
#sendBtn {
padding: 12px 24px;
background: var(--primary-color);
color: white;
border: none;
border-radius: var(--border-radius);
font-size: 1rem;
font-weight: 600;
cursor: pointer;
transition: background-color 0.2s ease;
min-width: 80px;
}
#sendBtn:hover:not(:disabled) {
background: #1d4ed8;
}
#sendBtn:disabled {
background: #94a3b8;
cursor: not-allowed;
}
@keyframes slideIn {
from {
opacity: 0;
transform: translateY(10px);
}
to {
opacity: 1;
transform: translateY(0);
}
}
/* Responsive design for mobile devices */
@media (max-width: 768px) {
body {
padding: 10px;
}
.chat-container {
height: calc(100vh - 20px);
border-radius: 8px;
}
.message {
max-width: 90%;
}
.input-group {
flex-direction: column;
gap: 10px;
}
#messageInput {
width: 100%;
}
#sendBtn {
width: 100%;
}
}
/* Accessibility improvements */
@media (prefers-reduced-motion: reduce) {
.message {
animation: none;
}
* {
transition: none !important;
}
}
/* Dark mode support */
@media (prefers-color-scheme: dark) {
.chat-container {
background: #1e293b;
color: #f1f5f9;
}
.chat-messages {
background: #0f172a;
}
.message.assistant .message-content {
background: #334155;
color: #f1f5f9;
border-color: #475569;
}
.chat-form {
background: #1e293b;
border-color: #475569;
}
#messageInput {
background: #334155;
color: #f1f5f9;
border-color: #475569;
}
}
```
**CSS arhitektuuri mõistmine:**
- **Kasutab** CSS-i kohandatud omadusi (muutujaid) järjepidevaks temaatikaks ja lihtsaks hoolduseks
- **Rakendab** Flexboxi paigutust reageerivaks disainiks ja korrektselt joondamiseks
- **Sisaldab** sujuvaid animatsioone sõnumite ilmumiseks ilma tähelepanu hajutamata
- **Tagab** visuaalse eristuse kasutaja sõnumite, AI vastuste ja vigade vahel
- **Toetab** reageerivat disaini, mis töötab nii lauaarvutites kui mobiilseadmetes
- **Arvestab** ligipääsetavusega vähendatud liikumise eelistuste ja õige kontrastsusega
- **Pakkub** pimeda režiimi tuge vastavalt kasutaja süsteemi seadele
### Backend URL-i seadistamine
Viimane samm on uuendada `BASE_URL` oma JavaScriptis, et see vastaks sinu backend serverile:
```javascript
// Kohalikuks arenduseks
this.BASE_URL = "http://localhost:5000";
// GitHub Codespacesi jaoks (asenda oma tegeliku URL-iga)
this.BASE_URL = "https://your-codespace-name-5000.app.github.dev";
```
**Backend URL-i määramine:**
- **Kohalik arendus**: Kasuta `http://localhost:5000`, kui frontend ja backend töötavad mõlemad lokaalselt
- **Codespaces**: Leia oma backend URL Ports vahekaardilt pärast pordi 5000 avalikuks tegemist
- **Tootmine**: Asenda see tegeliku domeeniga, kui kasutad hostinguteenust
> 💡 **Testimisnõuanne**: Saad oma backend’i otse testida, avades juur-URL-i brauseris. Sinuga peaks tervitama FastAPI serveri sõnum.
## Testimine ja juurutus
Nüüd, kui sul on valmis nii frontend kui backend komponendid, testime, kas kõik töötab koos ja uurime juurutusvõimalusi, et jagada oma vestlusassistenti teistega.
### Kohaliku testimise töövoog
Järgi neid samme, et testida oma täielikku rakendust:
```mermaid
graph TD
A[Alusta backend serverit] --> B[Konfigureeri keskkonnamuutujad]
B --> C[Testeeri API lõpp-punkte]
C --> D[Ava frontend brauseris]
D --> E[Testeeri vestlusfunktsionaalsust]
E --> F[Tõrgi vead]
```
**Samm-sammuline testimisprotsess:**
1. **Alusta oma backend serverit**:
```bash
cd backend
source venv/bin/activate # või venv\Scripts\activate Windowsis
python api.py
```
2. **Kontrolli, kas API töötab**:
- Ava `http://localhost:5000` oma brauseris
- Sa peaksid nägema tervitussõnumit oma FastAPI serverilt
3. **Ava oma frontend**:
- Liigu oma frontend kataloogi
- Ava `index.html` veebilehitsejas
- Võid kasutada ka VS Code Live Server laiendust parema arenduskogemuse jaoks
4. **Testi vestlusfunktsionaalsust**:
- Sisesta sõnum sisendvälja
- Klõpsa "Saada" või vajuta Enterit
- Kontrolli, kas AI vastab korrektselt
- Vaata brauseri konsoolist, kas JavaScripti vigu ei ilmu
### Levinumate probleemide lahendamine
| Probleem | Sümptomid | Lahendus |
|---------|----------|----------|
| **CORS viga** | Frontend ei jõua backendini | Veendu, et FastAPI CORSMiddleware on korrektselt seadistatud |
| **API võtme tõrge** | 401 Unauthorized vastused | Kontrolli oma `GITHUB_TOKEN` keskkonnamuutujat |
| **Ühenduse keeldumine** | Võrguvead frontendis | Kontrolli backend URL-i ja veendu, et Flask server töötab |
| **AI vastust ei tule** | Tühjad või veateated vastustes | Kontrolli backend logisid API limiidi või autentimise vigade pärast |
**Tavalised silumisjärjekorrad:**
- **Kontrolli** brauseri arendajate tööriistade konsooli JavaScripti vigade varal
- **Vaata üle** Network vahekaart, et näha edukalt tehtud API päringuid ja vastuseid
- **Loe läbi** backend terminali väljund Python vigade või API tõrgete osas
- **Veendu**, et keskkonnamuutujad on korrektselt laetud ja ligipääsetavad
## 📈 Sinu AI rakenduse arendamise meistriklassi ajatelg
```mermaid
timeline
title Täielik teekond AI rakenduse arendamisel
section AI alused
Generatiivse AI mõistmine
: Mõista mustrituvastuse kontseptsioone
: Valda AI parameetrite juhtimist
: Õpi promptide inseneritehnikaid
GitHub mudelite integreerimine
: Liigu AI teenuste platvormidel
: Käsitle turvalist autentimist
: Optimeeri mudeli parameetreid
section Tagapool arendamine
Python API arhitektuur
: Ehita FastAPI rakendusi
: Rakenda asünkroonseid operatsioone
: Loo turvalised lõpp-punktid
AI teenuste integreerimine
: Ühenda väliste AI API-dega
: Käsitle päringu limiite
: Rakenda veapiiranguid
section Esipaneeli meistriteos
Moodsa JavaScripti mustrid
: Valda ES6 klassi arhitektuuri
: Rakenda async/await voo
: Ehita reageerivad kasutajaliidesed
Reaalaegne kasutajakogemus
: Loo dünaamilised jutuliidese
: Käsitle laadimise olekuid
: Optimeeri kasutajate interaktsioone
section Tootmisvalmidus
Turvalisus ja jõudlus
: Rakenda turvalist tokeni haldust
: Tõkesta XSS haavatavused
: Optimeeri API jõudlust
Professionaalne juurutamine
: Ehita skaleeritavad arhitektuurid
: Loo hooldatav kood
: Dokumenteeri arendusprotsessid
```
**🎓 Lõpetamise verstapost:** Oled edukalt loonud täieliku AI juhitava rakenduse, kasutades samu tehnoloogiaid ja arhitektuurilisi mustreid, mis toetavad kaasaegseid AI assistente. Need oskused ühendavad traditsioonilist veebiarendust ja tipptasemel AI integratsiooni.
**🔄 Järgmise taseme võimekused**:
- Valmis uurima täiustatud AI raamistikke (LangChain, LangGraph)
- Valmis ehitama multimodaalseid AI rakendusi (tekst, pildid, hääl)
- Varustatud vektordatabaaside ja otsingusüsteemide rakendamiseks
- Aluse panemine masinõppe ja AI mudelite täpsemaks häälestamiseks
## GitHub Copiloti agendi väljakutse 🚀
Kasuta Agendi režiimi, et täita järgmine väljakutse:
**Kirjeldus:** Täienda vestlusassistenti, lisades vestluste ajaloo ja sõnumite püsivuse. See väljakutse aitab sul mõista, kuidas hallata olekut vestlusappides ja rakendada andmete salvestamist parema kasutajakogemuse jaoks.
**Käsklus:** Muuda vestlusrakendust, et see sisaldaks vestluse ajalugu, mis säilib sessioonide vahel. Lisa funktsionaalsus, mis salvestab vestlused kohalikku salvestusse, kuvab vestluse ajaloo lehekülje laadimisel ja lisab "Kustuta ajalugu" nupu. Rakenda ka tippimisindikaatorid ja sõnumite aja märgendid, et muuta vestlus kogemus realistlikumaks.
Lisateavet agentrežiimi kohta leiad siit: [agent mode](https://code.visualstudio.com/blogs/2025/02/24/introducing-copilot-agent-mode).
## Kodutöö: loo oma isiklik AI assistent
Nüüd loome oma AI assistendi rakenduse. Selle asemel, et lihtsalt tutoriali koodi korrata, on see võimalus rakendada kontseptsioone, luues midagi, mis peegeldab sinu huvisid ja kasutusjuhtumeid.
### Projekti nõuded
Korraldame su projekti puhtaks ja organiseerituks struktuuriks:
```text
my-ai-assistant/
├── backend/
│ ├── api.py # Your FastAPI server
│ ├── llm.py # AI integration functions
│ ├── .env # Your secrets (keep this safe!)
│ └── requirements.txt # Python dependencies
├── frontend/
│ ├── index.html # Your chat interface
│ ├── app.js # The JavaScript magic
│ └── styles.css # Make it look amazing
└── README.md # Tell the world about your creation
```
### Põhitegevused
**Backendi arendus:**
- **Võta** meie FastAPI kood ja tee sellest oma oma
- **Loo** unikaalne AI isiksus – võib-olla abivalmis kokanduse assistent, loominguline kirjutamispartner või õppimiskaaslane?
- **Lisa** tugev vigade käsitlemine, et rakendus ei jookseks kokku probleemide korral
- **Kirjuta** selge dokumentatsioon neile, kes tahavad mõista, kuidas su API töötab
**Frontendi arendus:**
- **Ehita** vestlusliides, mis tundub intuitiivne ja sõbralik
- **Kirjuta** puhas, kaasaegne JavaScript, millega võid teistele arendajatele silma paista
- **Disaini** kohandatud stiilid, mis väljendavad su AI isiksust – lõbus ja värvikas? Puhtalt minimalistlik? Täiesti sinu enda valida!
- **Veendu**, et töötab hästi nii telefonides kui arvutites
**Personalisatsiooni nõuded:**
- **Vali** unikaalne nimi ja isiksus oma AI assistendile – võib midagi, mis peegeldab sinu huvisid või probleeme, mida soovid lahendada
- **Kohanda** visuaalset disaini, et see sobiks su assistendi vibe’iga
- **Kirjuta** kaasahaarav tervitussõnum, mis paneb inimesed vestlust alustama
- **Testi** assistenti erinevate küsimustega, et näha, kuidas ta vastab
### Täiustamise ideed (valikuline)
Tahad oma projekti järgmisele tasemele viia? Siin on mõned lõbusad ideed uurimiseks:
| Funktsioon | Kirjeldus | Osad mida treenid |
|---------|-------------|------------------------|
| **Sõnumi ajalugu** | Mäleta vestlusi ka pärast lehe värskendust | localStorage kasutamine, JSON käitlemine |
| **Tippimisindikaatorid** | Näita "AI kirjutab..." ooteajal | CSS animatsioonid, asünkroonne programmeerimine |
| **Sõnumite ajamärgid** | Näita, millal sõnumid saadeti | Kuupäeva / aja vorming, UX disain |
| **Vestluse eksport** | Luba kasutajal vestlust alla laadida | Faili käsitlemine, andmete eksport |
| **Teema vahetamine** | Hele/tume režiimi vahetus | CSS-i muutujad, kasutaja eelistused |
| **Hääle sisestus** | Lisa kõne-tekstiks funktsionaalsus | Veebiarenduse API-d, ligipääsetavus |
### Testimine ja dokumentatsioon
**Kvaliteedi tagamine:**
- **Testi** rakendust erinevate sisendite ja äärealadega
- **Kontrolli**, et reageeriv disain töötab erinevate ekraanisuurustega
- **Vaata üle** ligipääsetavus, kasutades klaviatuurinavigatsiooni ja ekraanilugejaid
- **Valideeri** HTML ja CSS vastavus standarditele
**Dokumentatsiooni nõuded:**
- **Kirjuta** README.md, mis selgitab projekti ja kuidas seda käivitada
- **Lisa** ekraanipilte oma vestlusliidesest töös
- **Dokumenteeri** kõik unikaalsed funktsioonid või kohandused, mida lisasid
- **Anna** selged seadistamisjuhised teistele arendajatele
### Esitamise juhised
**Projekti esitused:**
1. Täielik projekti kaust kõigi lähtekoodidega
2. README.md koos projekti kirjelduse ja seadistamisjuhistega
3. Ekraanipildid, kus sinu vestlusassistent töötab
4. Lühike refleksioon õpitust ja kokkupuutunud väljakutsetest
**Hindamiskriteeriumid:**
- **Funktsionaalsus:** Kas vestlusassistent töötab ootuspäraselt?
- **Koodi kvaliteet:** Kas kood on hästi organiseeritud, kommenteeritud ja hooldatav?
- **Disain:** Kas liides on visuaalselt meeldiv ja kasutajasõbralik?
- **Loomingulisus:** Kui unikaalne ja personaalne on sinu rakendus?
- **Dokumentatsioon:** Kas seadistamisjuhised on selged ja täielikud?
> 💡 **Edu näpunäide:** Alusta esmalt põhinõuetega, seejärel lisa täiustusi, kui kõik töötab. Keskendu esmalt sujuvale põhifunktsionaalsusele enne edasijõudnute funktsioonide lisamist.
## Lahendus
[Lahendus](./solution/README.md)
## Boonusväljakutsed
Valmis võtma oma AI assistendi järgmisele tasemele? Proovi neid täiustatud väljakutseid, mis süvendavad sinu arusaamist AI integratsioonist ja veebiarendusest.
### Isiksuse kohandamine
Tõeline võlu tuleb siis, kui annad oma AI assistendile ainulaadse isiksuse. Katseta erinevate süsteemipromptidega, et luua spetsialiseeritud assistendid:
**Professionaalse assistendi näide:**
```python
call_llm(message, "You are a professional business consultant with 20 years of experience. Provide structured, actionable advice with specific steps and considerations.")
```
**Loomingulise kirjutamise abilise näide:**
```python
call_llm(message, "You are an enthusiastic creative writing coach. Help users develop their storytelling skills with imaginative prompts and constructive feedback.")
```
**Tehnilise mentorina näide:**
```python
call_llm(message, "You are a patient senior developer who explains complex programming concepts using simple analogies and practical examples.")
```
### Frontendi täiustused
Muuda oma vestlusliidest nende visuaalsete ja funktsionaalsete täiustustega:
**Täpsemad CSS omadused:**
- **Rakenda** sujuvaid sõnumite animatsioone ja üleminekuid
- **Lisa** kohandatud vestluspallide disain koos CSS kujundite ja gradientidega
- **Loo** tippimisindikaatori animatsioon, kui AI "mõtleb"
- **Disaini** emotikonide reaktsioonid või sõnumite hindamissüsteem
**JavaScripti täiustused:**
- **Lisa** klaviatuuri otseteed (Ctrl+Enter saatmiseks, Escape tühjendamiseks)
- **Rakenda** sõnumite otsingu ja filtreerimise funktsionaalsus
- **Loo** vestluse eksportimise funktsioon (alla laadimine tekstina või JSON-ina)
- **Lisa** automaatne salvestus localStorage-sse, et vältida sõnumite kadumist
### Täiustatud AI integratsioon
**Mitmed AI isiksused:**
- **Loo** rippmenüü, et vahetada erinevate AI isikute vahel
- **Salvesta** kasutaja eelistatud isiksus localStorage-sse
- **Rakenda** kontekstivahetus, mis hoiab vestluse voolu
**Nutika vastuse funktsioonid:**
- **Lisa** vestluse kontekstitaju (AI mäletab varasemaid sõnumeid)
- **Rakenda** nutikaid soovitusi vestlusteema põhjal
- **Loo** kiirvastuse nuppe sagedastele küsimustele
> 🎯 **Õpieesmärk**: Need boonusetapid aitavad sul mõista edasijõudnud veebiarenduse mustreid ja tehisintellekti integreerimise tehnikaid, mida kasutatakse tootmiskeskkonna rakendustes.
## Kokkuvõte ja järgmised sammud
Palju õnne! Sa oled edukalt loonud nullist täieliku AI-põhise juturoboti assistendi. See projekt on pakkunud sulle praktilist kogemust kaasaegsete veebiarenduse tehnoloogiate ja tehisintellekti integreerimise alal – oskused, mis on tänapäeva tehnoloogilises maastikus järjest väärtuslikumad.
### Mida oled saavutanud
Selle õppetunni jooksul oled valdanud mitmeid olulisi tehnoloogiaid ja kontseptsioone:
**Tagapõhja arendus:**
- **Integreerisid** GitHub Models API AI-funktsioonide jaoks
- **Loomesid** RESTful API Flaskiga koos korraliku vigade käitlemisega
- **Rakendasid** turvalise autentimise keskkonnamuutujate abil
- **Seadistasid** CORS-i frontend'i ja backend'i vahelisteks päritolupiiranguteks
**Ees-otsa arendus:**
- **Loodud** reageeriv jutuliides semantilise HTML-iga
- **Rakendasid** kaasaegset JavaScripti async/await ja klassipõhise arhitektuuriga
- **Disainisid** kaasahaarava kasutajaliidese CSS Gridi, Flexboxi ja animatsioonidega
- **Lisasid** juurdepääsetavuse parameetreid ja reageeriva disaini põhimõtteid
**Täisstack integratsioon:**
- **Ühendasid** frontend'i ja backend'i HTTP API kõnede kaudu
- **Käsitlesid** reaalajas kasutajategevust ja asünkroonset andmevoogu
- **Rakendasid** vigade käitlemist ja kasutajate tagasisidet kogu rakenduses
- **Testisid** kogu rakenduse töövoogu kasutaja sisendist AI vastuseni
### Peamised õpitulemused
```mermaid
mindmap
root((AI Chat App Osksused))
API Integratsioon
Autentimine
Vigade Käsitlemine
Asünkroonne Programmeerimine
Veebiarendus
HTML5 Semantika
Moodne CSS
ES6+ JavaScript
Kasutajakogemus
Reageeriv Disain
Juurdepääsetavus
Reaalajas Interaktsioon
AI Mõistmine
Käsuinseneriteadus
Mudeli Parameetrid
Vestluse Voog
```
See projekt tutvustas sulle AI-põhiste rakenduste loomise aluseid, mis kujutavad endast veebiarenduse tulevikku. Sa mõistad nüüd, kuidas integreerida tehisintellekti võimalusi traditsioonilistesse veebirakendustesse, luues kaasahaaravaid kasutajakogemusi, mis tunduvad nutikad ja reageerivad.
### Professionaalsed rakendused
Sinu selle õppetunni jooksul omandatud oskused on otseselt rakendatavad kaasaegsetes tarkvaraarenduse karjäärides:
- **Täisstack veebiarendus** kasutades kaasaegseid raamistikke ja API-sid
- **AI integreerimine** veebirakendustes ja mobiilirakendustes
- **API disain ja arendus** mikroteenuste arhitektuuridele
- **Kasutajaliideste arendus** keskendudes juurdepääsetavusele ja reageerivale disainile
- **DevOps praktikad** sh keskkonna seadistamine ja juurutamine
### Jätka oma AI arendusteekonda
**Järgmised õppesammud:**
- **Uuri edasi** edasijõudnud AI mudeleid ja API-sid (GPT-4, Claude, Gemini)
- **Õpi** päringute insenerlust paremate AI vastuste loomiseks
- **Tudengu** vestluste disaini ja juturoboti kasutajakogemuse põhimõtteid
- **Uuri** AI ohutust, eetikat ja vastutustundliku tehisintellekti arenduspraktikaid
- **Loo** keerukamaid rakendusi, mis kasutavad vestluste mälu ja kontekstitajust
**Edasijõudnud projektide ideed:**
- Mitme kasutajaga jututubade loomine AI modereerimisega
- AI-põhised klienditeeninduse juturobotid
- Haridusassistendid, kes pakuvad personaliseeritud õppimist
- Loomingulised kirjutamispartnerid erinevate AI isiksustega
- Tehnilise dokumentatsiooni assistendid arendajatele
## Alustamine GitHub Codespacesiga
Tahad proovida seda projekti pilvearenduskeskkonnas? GitHub Codespaces pakub täielikku arendussetti brauseris, mis sobib ideaalselt AI rakendustega katsetamiseks ilma lokaalse seadistuse vajaduseta.
### Oma arenduskeskkonna seadistamine
**1. samm: Loo mallist**
- **Mine** aadressile [Web Dev For Beginners repository](https://github.com/microsoft/Web-Dev-For-Beginners)
- **Vajuta** paremas ülanurgas nuppu "Use this template" (vesi, et oled GitHubi sisse logitud)
**2. samm: Käivita Codespaces**
- **Ava** äsja loodud repositoorium
- **Vajuta** rohelist "Code" nuppu ja vali "Codespaces"
- **Vali** "Create codespace on main", et alustada oma arenduskeskkonda
**3. samm: Keskkonna seadistamine**
Kui su Codespace käivitub, on sulle kättesaadav:
- **Eelinstallitud** Python, Node.js ja kõik vajalikud arendustööriistad
- **VS Code liides** koos veebiarenduse laiendustega
- **Terminali ligipääs** nii backend'i kui frontend'i serverite käivitamiseks
- **Pordisihendus** oma rakenduste testimiseks
**Mida Codespaces pakub:**
- **Eemaldab** lokaalse keskkonna seadistamise ja konfiguratsiooni probleemid
- **Tagab** järjepideva arenduskeskkonna eri seadmetel
- **Sisaldab** eelkonfigureeritud tööriistu ja laiendusi veebiarenduseks
- **Pakku** sujuvat integratsiooni GitHubiga versioonikontrolli ja koostöö jaoks
> 🚀 **Pro nipp**: Codespaces sobib suurepäraselt AI rakenduste õppimiseks ja prototüüpimiseks, kuna see haldab automaatselt kogu keeruka keskkonnaseadistuse, võimaldades sul keskenduda ehitamisele ja õppimisele, mitte seadistuse probleemide lahendamisele.
---
<!-- CO-OP TRANSLATOR DISCLAIMER START -->
**Vastutusest loobumine**:
See dokument on tõlgitud kasutades tehisintellekti tõlketeenust [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Kuigi püüame täpsust tagada, palun arvestage, et automaatsed tõlked võivad sisaldada vigu või ebatäpsusi. Originaaldokument selle emakeeles tuleks pidada autoriteetseks allikaks. Olulise teabe puhul soovitatakse kasutada professionaalset inimtõlget. Me ei vastuta ühegi arusaamatuse või valesti tõlgendamise eest, mis võib tekkida selle tõlketeenuse kasutamisest.
<!-- CO-OP TRANSLATOR DISCLAIMER END -->