gemini chatbot

Next.js Gemini Chatbot

Una plantilla de chatbot de IA de código abierto construida con Next.js y el AI SDK de Vercel.

Características · Proveedores de modelos · Implementar su propia · Ejecutar localmente

Características

• Enrutador de aplicaciones next.js
  • Enrutamiento avanzado para navegación y rendimiento sin problemas
  • React Components (RSC) y acciones del servidor para la representación del lado del servidor y un mayor rendimiento
• AI SDK
  • API unificada para generar texto, objetos estructurados y llamadas de herramientas con LLMS
  • Ganchos para construir chat dinámico e interfaces generativas de usuarios
  • Admite Google (predeterminado), OpenAI, Anthrope, Cohere y otros proveedores de modelos
• shadcn/ui
  • Estilo con viento de cola CSS
  • Primitivas de componentes de Radix UI para accesibilidad y flexibilidad
• Persistencia de datos
  • Vercel Postgres alimentado por neón para guardar el historial de chat y los datos del usuario
  • Vircel Blob para almacenamiento de objetos eficiente
• NextAuth.js
  • Autenticación simple y segura

Proveedores de modelos

Esta plantilla se envía con Google Gemini gemini-1.5-pro ​​Modelos como el valor predeterminado. Sin embargo, con el AI SDK, puede cambiar los proveedores de LLM a OpenAi, antrópico, cohere y muchos más con solo unas pocas líneas de código.

Despliegue el tuyo

Puede implementar su propia versión del siguiente.

Ejecutando localmente

Deberá usar las variables de entorno definidas en .env.example para ejecutar Next.js ai chatbot. Se recomienda que use variables de entorno Vercel para esto, pero un archivo .env es todo lo que es necesario.

Nota: No debe confirmar su archivo .env o expondrá secretos que permitirán a otros controlar el acceso a sus diversas cuentas de proveedores de Google Cloud y Autentication.

1. Instalar Vercel CLI: npm i -g vercel
2. Enlace de instancia local con cuentas de Vercel y Github (crea el directorio .vercel ): vercel link
3. Descargue sus variables de entorno: vercel env pull

pnpm install
pnpm dev

La plantilla de su aplicación ahora debería estar ejecutándose en Localhost: 3000.