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一个人的开发团队：前后端与调动AI

news 来源：原创 2024/7/7 11:39:11

作为一名大数据开发者，我对 AI 的应用感兴趣，但平常都是处理数据，对应前后端代码不擅长，幸好有了 AI，在 AI 的帮助下能写出很多前后端代码了。

<template><div class="hello"><h1>{{ msg }}</h1><input v-model="newItem" placeholder="Add a new item" /><button @click="addItem">Add</button><ul><li v-for="(item, index) in items" :key="index">{{ item }}<button @click="removeItem(index)">Remove</button></li></ul></div>
</template><script>
import axios from 'axios';export default {name: 'HelloWorld',data() {return {msg: 'Welcome to Your Vue.js App',newItem: '',items: []};},methods: {addItem() {if (this.newItem !== '') {this.items.push(this.newItem);this.newItem = '';}},removeItem(index) {this.items.splice(index, 1);}}
};
</script>

后端开发

后端开发涉及处理数据和业务逻辑。在本例中，我们使用Flask创建一个简单的RESTful API。

首先，创建一个虚拟环境并安装Flask：

python -m venv venv
source venv/bin/activate
pip install Flask

创建app.py文件：

from flask import Flask, request, jsonifyapp = Flask(__name__)items = []@app.route('/items', methods=['GET'])
def get_items():return jsonify(items)@app.route('/items', methods=['POST'])
def add_item():item = request.json.get('item')if item:items.append(item)return jsonify({'msg': 'Item added'}), 201return jsonify({'msg': 'Item is required'}), 400@app.route('/items/<int:index>', methods=['DELETE'])
def delete_item(index):if 0 <= index < len(items):items.pop(index)return jsonify({'msg': 'Item removed'}), 200return jsonify({'msg': 'Item not found'}), 404if __name__ == '__main__':app.run(debug=True)

调用AI

调用AI可以大大提高我们的开发效率。在本例中，我们使用OpenAI的GPT-4模型来生成一些文本数据。

首先，安装OpenAI的Python客户端：

pip install openai

然后，创建一个脚本来调用AI模型：

import openaiopenai.api_key = 'your-api-key'def generate_text(prompt):response = openai.Completion.create(engine="text-davinci-004",prompt=prompt,max_tokens=100)return response.choices[0].text.strip()if __name__ == '__main__':prompt = "Write a short story about a brave knight."print(generate_text(prompt))

整合前后端与AI

最后，我们将前后端与AI整合起来，使得整个项目更加完善。在前端的HelloWorld.vue文件中，增加对AI接口的调用：

<template><!-- 上面的代码保持不变 --><button @click="generateStory">Generate Story</button><p>{{ story }}</p>
</template><script>
import axios from 'axios';export default {// 上面的代码保持不变data() {return {// 其他数据保持不变story: ''};},methods: {// 其他方法保持不变async generateStory() {const response = await axios.post('http://localhost:5000/generate', { prompt: 'Write a short story about a brave knight.' });this.story = response.data.story;}}
};
</script>

在Flask后端中，添加新的AI接口：

@app.route('/generate', methods=['POST'])
def generate():prompt = request.json.get('prompt')if prompt:story = generate_text(prompt)return jsonify({'story': story}), 200return jsonify({'msg': 'Prompt is required'}), 400def generate_text(prompt):# 这里调用OpenAI的API生成文本import openaiopenai.api_key = 'your-api-key'response = openai.Completion.create(engine="text-davinci-004",prompt=prompt,max_tokens=100)return response.choices[0].text.strip()