sveltekit ai chatbot

Sveltekit AI Chatbot

Um modelo de aplicativo de chatbot de chatbot de código aberto construído com Sveltekit, The Vercel AI SDK, OpenAI e VERCEL KV.

Recursos · Provedores de modelos · Implante seu próprio · executando localmente · Autores

Esta é uma porta não oficial do SVELTEKIT de vercel-labs/ai-chatbot.

Desenvolvimento de Apoio

Se você achar esse modelo útil, considere me apoiar através do patrocínio do GitHub ou do Ko-Fi para ajudar no seu desenvolvimento.

Características

• Sveltekit
• VERCEL AI SDK para transmitir uma interface de usuário de bate -papo
• Suporte para modelos de bate -papo de IA do OpenAi (Padrão), Antrópico, Hugging ou Custom e/ou Langchain
• Pronto de tempo de execução de borda
• shadcn/ui e shadcn-svelte
  • Estilando com CSS de Tailwind
  • RADIX SVELTE e SVELTE CABEÇA UI sem cabeça para primitivas componentes sem cabeça
  • Ícones de ícones de fósforo
• Histórico de bate -papo, limitação de taxas e armazenamento de sessão com vercel kv (? Em construção)
• Autenticação autenticação

Provedores de modelos

Este modelo é enviado com o OpenAI gpt-3.5-turbo como padrão. No entanto, graças ao VERCEL AI SDK, você pode trocar os provedores de LLM para Antrópico, Huggingface ou usar Langchain com apenas algumas linhas de código.

Implantar o seu próprio

Você pode implantar sua própria versão do próximo.js ai chatbot para vercel com um clique:

Criando uma instância de banco de dados KV

Siga as etapas descritas no guia de início rápido fornecido pela Vercel. Este guia o ajudará a criar e configurar sua instância de banco de dados KV no Vercel, permitindo que seu aplicativo interaja com ele.

Lembre -se de atualizar suas variáveis ​​de ambiente ( KV_URL , KV_REST_API_URL , KV_REST_API_TOKEN , KV_REST_API_READ_ONLY_TOKEN ) no arquivo .env com as credenciais apropriadas fornecidas durante a configuração do banco de dados KV.

Executando localmente

Você precisará usar as variáveis ​​de ambiente definidas no .env.example para executar o próximo.js ai chatbot. É recomendável que você use variáveis ​​de ambiente de vercel para isso, mas um arquivo .env é tudo o que é necessário.

NOTA: Você não deve confirmar seu arquivo .env ou expor segredos que permitirão que outras pessoas controlem o acesso às suas várias contas do OpenAI e Authentication Provider.

1. Instalar vercel cli: npm i -g vercel
2. Link para a instância local com as contas de vercel e github ( vercel link .vercel
3. Faça o download de suas variáveis ​​de ambiente: vercel env pull

npm install

npm run dev
# or start the server and open the app in a new browser tab
npm run dev -- --open

Seu modelo de aplicativo agora deve estar em execução no Localhost: 5173.

Autores

Este modelo é fortemente baseado na versão Next.js, com contribuições de:

• Jian Yuan Lee (@Jyuan)