gemini chatbot

Next.js Gemini chatbot

Un modèle de chatbot AI open source construit avec Next.js et le SDK AI par Vercel.

Fonctionnalités · fournisseurs de modèles · Déployer votre propre · exécuter localement

Caractéristiques

• Routeur de l'application suivante Next.js
  • Routage avancé pour la navigation et les performances transparentes
  • React Server Components (RSCS) et les actions du serveur pour le rendu côté serveur et les performances accrues
• SDK AI
  • API unifiée pour générer du texte, des objets structurés et des appels d'outils avec LLMS
  • Crochets pour construire un chat dynamique et des interfaces utilisateur génératives
  • Prend en charge Google (par défaut), Openai, Anthropic, Cohere et d'autres fournisseurs de modèles
• shadcn / ui
  • Styling avec le vent arrière CSS
  • Primitives composantes de Radix UI pour l'accessibilité et la flexibilité
• Persévérance des données
  • Vercel Postgres propulsé par le néon pour enregistrer l'historique du chat et les données utilisateur
  • Vercel Blob pour un stockage d'objets efficace
• NextAuth.js
  • Authentification simple et sécurisée

Fournisseurs de modèles

Ce modèle est expédié avec les modèles Google Gemini gemini-1.5-pro ​​par défaut. Cependant, avec le SDK AI, vous pouvez basculer les fournisseurs de LLM vers OpenAI, Anthropic, Cohere et bien d'autres avec seulement quelques lignes de code.

Déployez votre propre

Vous pouvez déployer votre propre version du chatbot Next.js AI à Vercel en un seul clic:

Courir localement

Vous devrez utiliser les variables d'environnement définies dans .env.example pour exécuter Next.js AI chatbot. Il est recommandé d'utiliser des variables d'environnement Vercel pour cela, mais un fichier .env est tout ce qui est nécessaire.

Remarque: vous ne devez pas commettre votre fichier .env ou il exposera des secrets qui permettront à d'autres de contrôler l'accès à vos divers comptes Google Cloud et d'authentification.

1. Installer Vercel CLI: npm i -g vercel
2. Lier l'instance locale avec les comptes Vercel et GitHub (crée le répertoire .vercel ): vercel link
3. Téléchargez vos variables d'environnement: vercel env pull

pnpm install
pnpm dev

Votre modèle d'application devrait désormais fonctionner sur localhost: 3000.