راهنمای ساخت دستیار هوش مصنوعی چندرسانه‌ای با جاوااسکریپت

در این آموزش، قدم به قدم یاد خواهیم گرفت چگونه یک دستیار هوش مصنوعی چندرسانه‌ای بسازیم که بتواند هم متن را پردازش کند و هم تصاویر رو تولید کند. برای این کار از APIهای OpenAI استفاده می‌کنیم و رابط کاربری مدرنی شبیه به ChatGPT رو با React و Next.js پیاده‌سازی می‌کنیم. این دستیار می‌تونه مکالمات طبیعی داشته باشه و با کمک قابلیت‌های بینایی GPT-4o، تصاویر رو تحلیل کنه.

در پایان این آموزش، یک دستیار هوش مصنوعی کامل و کارآمد خواهید داشت که می‌تونه با کاربران حرف بزنه و بر اساس توصیف‌های متنی، تصاویر بسازه. تجربه عملی در زمینه چارچوب‌های مدرن جاوااسکریپت، ادغام APIها و ساخت رابط‌های کاربری پاسخگو که تعاملات هوش مصنوعی رو در زمان واقعی مدیریت می‌کنن، به دست می‌آورید.

با هوش مصنوعی لیارا، دسترسی سریع و پایدار به API هوش مصنوعی داشته باشید.
✅ ارائه API هوش مصنوعی✅ ادغام آسان با سرویس‌ها و اپلیکیشن‌ها✅ مقیاس‌پذیری و امنیت بالا 
خرید و راه‌اندازی سرویس هوش مصنوعی

همچنین، لیارا از جمله نخستین سرویس‌های میزبانی ابری ایرانی است که در زمینه ارائه خدمات مرتبط با هوش مصنوعی پیشتاز محسوب می‌شود. برای اطلاعات بیشتر، مستندات سرویس هوش مصنوعی لیارا را مشاهده کنید.

آنچه در ادامه خواهید خواند:

• پیش‌نیازها
• راه‌اندازی محیط توسعه
• ایجاد نقطه پایانی API
• ساخت رابط چت
• ادغام رابط چت
• تست دستیار هوش مصنوعی
• سوالات متداول
• جمع بندی

پیش‌نیازها

برای تکمیل این آموزش، به این موارد نیاز دارید:

• Node.js نسخه ۱۸ یا بالاتر روی ماشین محلی‌تون نصب شده باشه. می‌تونید از راهنمای “چگونگی نصب Node.js و ایجاد محیط توسعه محلی” برای سیستم عاملتون استفاده کنید.
• یک ویرایشگر کد مثل Cursor روی کامپیوترتون نصب باشه.
• یک کلید API از OpenAI. برای گرفتن اون، یک حساب کاربری در پلتفرم OpenAI بسازید.
• آشنایی پایه با جاوااسکریپت و React. اگر نیاز به تقویت مهارت‌هاتون دارید، سری آموزشی “چگونگی کدنویسی در جاوااسکریپت” رو چک کنید.
• یک حساب GitHub برای کنترل نسخه.

راه‌اندازی محیط توسعه

در این گام، یک پروژه جدید Next.js می‌سازیم و وابستگی‌های لازم برای ساخت دستیار هوش مصنوعی رو نصب می‌کنیم.

ابتدا با دستور create-next-app یک اپلیکیشن Next.js جدید بسازید:

npx create-next-app@latest ai-assistant --typescript --tailwind --app

وقتی سؤال‌ها پرسیده می‌شه، گزینه‌های زیر رو انتخاب کنید:

• Would you like to use ESLint? Yes
• Would you like to use src/ directory? Yes
• Would you like to customize the default import alias? No

این دستور یک پروژه Next.js جدید با TypeScript، Tailwind CSS و وابستگی‌های ضروری برای ساخت دستیارتون ایجاد می‌کنه.

حالا به دایرکتوری پروژه برید:

cd ai-assistant

بعد، SDK OpenAI و وابستگی‌های اضافی برای مدیریت رابط چت رو نصب کنید:

npm install openai react-markdown remark-gfm

پکیج openai کلاینت رسمی جاوااسکریپت برای تعامل با APIهای OpenAI هست. پکیج‌های react-markdown و remark-gfm کمک می‌کنن پاسخ‌های فرمت‌شده از دستیار هوش مصنوعی رو رندر کنید.

یک فایل .env.local در ریشه پروژه بسازید تا کلید API OpenAI رو ذخیره کنید:

touch .env.local

کلید APIتون رو به فایل .env.local اضافه کنید:

OPENAI_API_KEY=your_openai_api_key

عبارت your_openai_api_key رو با کلید واقعی‌تون جایگزین کنید. این متغیر محیطی کلیدتون رو امن نگه می‌داره و از کد جدا می‌کنه.

حالا محیط توسعه‌تون با Next.js و وابستگی‌های لازم آماده‌ست. در گام بعدی، نقطه پایانی API برای مدیریت درخواست‌های هوش مصنوعی رو می‌سازیم.

ایجاد نقطه پایانی API

در این گام، یک مسیر API در Next.js می‌سازیم که ارتباط با API OpenAI رو مدیریت کنه و هم مکالمات متنی و هم درخواست‌های تولید تصویر رو پردازش کنه.

ابتدا فایل جدید برای نقطه پایانی API بسازید:

mkdir -p src/app/api/chat
touch src/app/api/chat/route.ts

فایل src/app/api/chat/route.ts رو باز کنید و کد زیر رو اضافه کنید تا درخواست‌های API مدیریت بشن:

import { NextRequest, NextResponse } from 'next/server';
import OpenAI from 'openai';

const openai = new OpenAI({
  apiKey: process.env.OPENAI_API_KEY,
});

export async function POST(request: NextRequest) {
  try {
    const { messages, mode, model = 'gpt-4o' } = await request.json();

    // Validate input
    if (!messages || !Array.isArray(messages) || messages.length === 0) {
      return NextResponse.json(
        { error: 'Invalid messages format' },
        { status: 400 }
      );
    }

    if (mode === 'chat') {
      const completion = await openai.chat.completions.create({
        model: model,
        messages: messages,
        temperature: 0.7,
        max_tokens: 1000,
      });

      return NextResponse.json({
        content: completion.choices[0].message.content,
        role: 'assistant',
      });
    } else if (mode === 'image') {
      const lastMessage = messages[messages.length - 1];

      // Using DALL-E 3 for image generation
      // Note: As of 2025, GPT-4o with vision can analyze images but doesn't generate them
      // For image generation, we use DALL-E 3 which is the latest image generation model
      const imageResponse = await openai.images.generate({
        model: 'dall-e-3',
        prompt: lastMessage.content,
        n: 1,
        size: '1024x1024',
        quality: 'hd', // Use HD quality for better results
        style: 'vivid', // More vibrant and detailed images
      });

      return NextResponse.json({
        content: imageResponse.data[0].url,
        role: 'assistant',
        type: 'image',
      });
    }

    return NextResponse.json({ error: 'Invalid mode' }, { status: 400 });
  } catch (error) {
    console.error('API Error:', error);

    if (error instanceof OpenAI.APIError) {
      return NextResponse.json(
        { error: `OpenAI API error: ${error.message}` },
        { status: error.status || 500 }
      );
    }

    return NextResponse.json(
      { error: 'Failed to process request' },
      { status: 500 }
    );
  }
}

این نقطه پایانی درخواست‌های POST رو می‌پذیره که شامل آرایه messages و پارامتر mode هست. وقتی mode برابر chat باشه، از GPT-4o برای تولید پاسخ‌های متنی استفاده می‌کنه. وقتی mode برابر image باشه، تصاویر رو با DALL-E 3 تولید می‌کنه. پارامتر temperature تصادفی بودن پاسخ‌ها رو کنترل می‌کنه – مقدار ۰.۷ تعادل خوبی بین خلاقیت و ثبات ایجاد می‌کنه.

حالا یک نقطه پایانی API دارید که می‌تونه درخواست‌های متنی و تولید تصویر رو مدیریت کنه. در گام بعدی، رابط کاربری برای دستیار هوش مصنوعی می‌سازیم.

ساخت رابط چت

در این گام، یک رابط چت مدرن و پاسخگو می‌سازیم که شبیه به طراحی ChatGPT باشه، با تاریخچه پیام‌ها و مدیریت ورودی.

ابتدا یک کامپوننت جدید برای رابط چت بسازید:

mkdir -p src/components
touch src/components/ChatInterface.tsx

فایل src/components/ChatInterface.tsx رو باز کنید و کد زیر رو اضافه کنید:

'use client';

import { useState, useRef, useEffect } from 'react';
import ReactMarkdown from 'react-markdown';
import remarkGfm from 'remark-gfm';

interface Message {
  role: 'user' | 'assistant';
  content: string;
  type?: 'text' | 'image';
  model?: string;
}

const AVAILABLE_MODELS = [
  { id: 'gpt-4o', name: 'GPT-4o', description: 'Great for most tasks' },
  { id: 'o3', name: 'o3', description: 'Uses advanced reasoning' },
  { id: 'o4-mini', name: 'o4-mini', description: 'Fastest at advanced reasoning' },
  { id: 'o4-mini-high', name: 'o4-mini-high', description: 'Great at coding and visual reasoning' },
];

export default function ChatInterface() {
  const [messages, setMessages] = useState<Message[]>([]);
  const [input, setInput] = useState('');
  const [isLoading, setIsLoading] = useState(false);
  const [mode, setMode] = useState<'chat' | 'image'>('chat');
  const [selectedModel, setSelectedModel] = useState('gpt-4o');
  const [showModelDropdown, setShowModelDropdown] = useState(false);
  const messagesEndRef = useRef<HTMLDivElement>(null);
  const textareaRef = useRef<HTMLTextAreaElement>(null);

  const scrollToBottom = () => {
    messagesEndRef.current?.scrollIntoView({ behavior: 'smooth' });
  };

  useEffect(() => {
    scrollToBottom();
  }, [messages]);

  // Auto-resize textarea
  useEffect(() => {
    if (textareaRef.current) {
      textareaRef.current.style.height = 'auto';
      textareaRef.current.style.height = textareaRef.current.scrollHeight + 'px';
    }
  }, [input]);

  const handleSubmit = async (e: React.FormEvent) => {
    e.preventDefault();
    if (!input.trim() || isLoading) return;

    const userMessage: Message = { 
      role: 'user', 
      content: input,
      model: selectedModel 
    };
    setMessages(prev => [...prev, userMessage]);
    setInput('');
    setIsLoading(true);

    try {
      const response = await fetch('/api/chat', {
        method: 'POST',
        headers: { 'Content-Type': 'application/json' },
        body: JSON.stringify({
          messages: [...messages, userMessage],
          mode: mode,
          model: selectedModel,
        }),
      });

      const data = await response.json();
      setMessages(prev => [...prev, { ...data, model: selectedModel }]);
    } catch (error) {
      console.error('Error:', error);
      setMessages(prev => [...prev, {
        role: 'assistant',
        content: 'Sorry, I encountered an error. Please try again.',
        model: selectedModel,
      }]);
    } finally {
      setIsLoading(false);
    }
  };

  const handleKeyDown = (e: React.KeyboardEvent<HTMLTextAreaElement>) => {
    if (e.key === 'Enter' && !e.shiftKey) {
      e.preventDefault();
      handleSubmit(e as any);
    }
  };

  const clearConversation = () => {
    setMessages([]);
  };

  return (
    <div className="flex flex-col h-screen bg-gray-50">
      {/* Header */}
      <div className="bg-white border-b border-gray-200 px-4 py-2">
        <div className="max-w-3xl mx-auto flex items-center justify-between">
          <div className="flex items-center gap-3">
            <h1 className="text-lg font-semibold">ChatGPT 4o</h1>
            <div className="relative">
              <button
                onClick={() => setShowModelDropdown(!showModelDropdown)}
                className="flex items-center gap-2 px-3 py-1.5 text-sm text-gray-600 hover:text-gray-800 transition-colors"
              >
                <span>{AVAILABLE_MODELS.find(m => m.id === selectedModel)?.name}</span>
                <svg className="w-4 h-4" fill="none" stroke="currentColor" viewBox="0 0 24 24">
                  <path strokeLinecap="round" strokeLinejoin="round" strokeWidth={2} d="M19 9l-7 7-7-7" />
                </svg>
              </button>

              {showModelDropdown && (
                <div className="absolute top-full left-0 mt-1 w-80 bg-white rounded-xl shadow-lg border border-gray-200 py-2 z-50">
                  <div className="px-4 py-2 text-sm text-gray-500">Models</div>
                  {AVAILABLE_MODELS.map(model => (
                    <button
                      key={model.id}
                      onClick={() => {
                        setSelectedModel(model.id);
                        setShowModelDropdown(false);
                      }}
                      className={`w-full text-left px-4 py-3 hover:bg-gray-50 flex items-center justify-between group ${
                        selectedModel === model.id ? 'bg-gray-50' : ''
                      }`}
                    >
                      <div>
                        <div className="font-medium text-sm">{model.name}</div>
                        <div className="text-xs text-gray-500">{model.description}</div>
                      </div>
                      {selectedModel === model.id && (
                        <svg className="w-5 h-5 text-gray-600" fill="none" stroke="currentColor" viewBox="0 0 24 24">
                          <path strokeLinecap="round" strokeLinejoin="round" strokeWidth={2} d="M5 13l4 4L19 7" />
                        </svg>
                      )}
                    </button>
                  ))}
                  <div className="border-t border-gray-200 mt-2 pt-2">
                    <button className="w-full text-left px-4 py-3 hover:bg-gray-50 flex items-center justify-between text-sm">
                      <span>More models</span>
                      <svg className="w-4 h-4" fill="none" stroke="currentColor" viewBox="0 0 24 24">
                        <path strokeLinecap="round" strokeLinejoin="round" strokeWidth={2} d="M9 5l7 7-7 7" />
                      </svg>
                    </button>
                  </div>
                </div>
              )}
            </div>
          </div>

          <button
            onClick={clearConversation}
            className="p-2 text-gray-600 hover:text-gray-800 transition-colors"
          >
            <svg className="w-5 h-5" fill="none" stroke="currentColor" viewBox="0 0 24 24">
              <path strokeLinecap="round" strokeLinejoin="round" strokeWidth={2} d="M12 4v16m8-8H4" />
            </svg>
          </button>
        </div>
      </div>

      {/* Messages */}
      <div className="flex-1 overflow-y-auto">
        <div className="max-w-3xl mx-auto">
          {messages.length === 0 && (
            <div className="text-center py-24">
              <h2 className="text-3xl font-semibold text-gray-900 mb-2">How can I help you today?</h2>
            </div>
          )}

          {messages.map((message, index) => (
            <div
              key={index}
              className={`group ${
                message.role === 'user' ? '' : ''
              } px-4 py-6`}
            >
              <div className="max-w-3xl mx-auto flex gap-4">
                <div className={`w-8 h-8 rounded-full flex items-center justify-center flex-shrink-0 ${
                  message.role === 'user' 
                    ? 'bg-white border border-gray-300' 
                    : 'bg-black text-white'
                }`}>
                  {message.role === 'user' ? (
                    <svg className="w-5 h-5 text-gray-600" fill="none" stroke="currentColor" viewBox="0 0 24 24">
                      <path strokeLinecap="round" strokeLinejoin="round" strokeWidth={2} d="M16 7a4 4 0 11-8 0 4 4 0 018 0zM12 14a7 7 0 00-7 7h14a7 7 0 00-7-7z" />
                    </svg>
                  ) : (
                    <svg className="w-5 h-5" fill="currentColor" viewBox="0 0 24 24">
                      <path d="M12 2L2 7v10c0 5.55 3.84 10.74 9 12 5.16-1.26 9-6.45 9-12V7l-10-5z"/>
                    </svg>
                  )}
                </div>

                <div className="flex-1 overflow-hidden">
                  <div className="font-semibold text-sm mb-1">
                    {message.role === 'user' ? 'You' : 'ChatGPT'}
                  </div>
                  {message.type === 'image' ? (
                    <img
                      src={message.content}
                      alt="Generated image"
                      className="max-w-full rounded-lg shadow-sm"
                    />
                  ) : (
                    <div className="prose prose-sm max-w-none text-gray-800">
                      <ReactMarkdown remarkPlugins={[remarkGfm]}>
                        {message.content}
                      </ReactMarkdown>
                    </div>
                  )}
                </div>
              </div>
            </div>
          ))}

          {isLoading && (
            <div className="px-4 py-6">
              <div className="max-w-3xl mx-auto flex gap-4">
                <div className="w-8 h-8 rounded-full bg-black flex items-center justify-center flex-shrink-0">
                  <div className="flex space-x-1">
                    <div className="w-1.5 h-1.5 bg-white rounded-full animate-pulse" />
                    <div className="w-1.5 h-1.5 bg-white rounded-full animate-pulse" style={{ animationDelay: '0.2s' }} />
                    <div className="w-1.5 h-1.5 bg-white rounded-full animate-pulse" style={{ animationDelay: '0.4s' }} />
                  </div>
                </div>
                <div className="flex-1">
                  <div className="font-semibold text-sm mb-1">ChatGPT</div>
                  <div className="text-gray-600 text-sm">Thinking...</div>
                </div>
              </div>
            </div>
          )}

          <div ref={messagesEndRef} />
        </div>
      </div>

      {/* Input Area */}
      <div className="border-t bg-white">
        <div className="max-w-3xl mx-auto p-4">
          <div className="flex gap-2 mb-3">
            <button
              onClick={() => setMode('chat')}
              className={`flex items-center gap-2 px-4 py-2 rounded-lg text-sm font-medium transition-all ${
                mode === 'chat'
                  ? 'bg-black text-white'
                  : 'bg-gray-100 text-gray-700 hover:bg-gray-200'
              }`}
            >
              <svg className="w-4 h-4" fill="none" stroke="currentColor" viewBox="0 0 24 24">
                <path strokeLinecap="round" strokeLinejoin="round" strokeWidth={2} d="M8 10h.01M12 10h.01M16 10h.01M9 16H5a2 2 0 01-2-2V6a2 2 0 012-2h14a2 2 0 012 2v8a2 2 0 01-2 2h-5l-5 5v-5z" />
              </svg>
              Chat
            </button>
            <button
              onClick={() => setMode('image')}
              className={`flex items-center gap-2 px-4 py-2 rounded-lg text-sm font-medium transition-all ${
                mode === 'image'
                  ? 'bg-black text-white'
                  : 'bg-gray-100 text-gray-700 hover:bg-gray-200'
              }`}
            >
              <svg className="w-4 h-4" fill="none" stroke="currentColor" viewBox="0 0 24 24">
                <path strokeLinecap="round" strokeLinejoin="round" strokeWidth={2} d="M4 16l4.586-4.586a2 2 0 012.828 0L16 16m-2-2l1.586-1.586a2 2 0 012.828 0L20 14m-6-6h.01M6 20h12a2 2 0 002-2V6a2 2 0 00-2-2H6a2 2 0 00-2 2v12a2 2 0 002 2z" />
              </svg>
              Generate Image
            </button>
          </div>

          <form onSubmit={handleSubmit} className="relative">
            <textarea
              ref={textareaRef}
              value={input}
              onChange={(e) => setInput(e.target.value)}
              onKeyDown={handleKeyDown}
              placeholder={
                mode === 'chat'
                  ? 'Message ChatGPT...'
                  : 'Describe the image you want to generate...'
              }
              className="w-full px-4 py-3 pr-12 bg-gray-100 border border-gray-200 rounded-2xl resize-none focus:outline-none focus:ring-2 focus:ring-black focus:border-transparent"
              rows={1}
              style={{ maxHeight: '200px' }}
              disabled={isLoading}
            />
            <button
              type="submit"
              disabled={isLoading || !input.trim()}
              className={`absolute right-3 bottom-3 p-1.5 rounded-lg transition-all ${
                isLoading || !input.trim()
                  ? 'text-gray-300 cursor-not-allowed'
                  : 'text-white bg-black hover:bg-gray-800'
              }`}
            >
              <svg className="w-5 h-5" fill="none" stroke="currentColor" viewBox="0 0 24 24">
                <path strokeLinecap="round" strokeLinejoin="round" strokeWidth={2} d="M5 10l7-7m0 0l7 7m-7-7v18" />
              </svg>
            </button>
          </form>

          <p className="text-xs text-gray-500 mt-2 text-center">
            {mode === 'chat' 
              ? 'ChatGPT can make mistakes. Check important info.' 
              : 'AI-generated images may vary from your description.'}
          </p>
        </div>
      </div>
    </div>
  );
}

این کامپوننت یک رابط چت تمام‌صفحه با تاریخچه پیام‌ها، سوئیچینگ بین حالت‌های چت و تولید تصویر، و نشانگر بارگذاری ایجاد می‌کنه. رابط از Tailwind CSS برای استایلینگ استفاده می‌کنه و شامل اسکرول روان برای نگه داشتن پیام‌های جدید در دید هست.

حالا یک رابط چت پاسخگو برای دستیار هوش مصنوعی ساختید. در گام بعدی، این کامپوننت رو در اپلیکیشن ادغام می‌کنید.

بدون هیچ‌گونه پیکربندی پیچیده، هاست NodeJS را در چند ثانیه راه‌اندازی کنید!
✅ عملکرد بالا ✅ بدون نیاز به پیکربندی ✅ راه‌اندازی سریع
خرید هاست ابری NodeJS

ادغام رابط چت

در این گام، رابط چت رو در اپلیکیشن Next.js ادغام می‌کنید و لمس‌های نهایی برای ایجاد تجربه کاربری صیقلی اضافه می‌کنید.

فایل src/app/page.tsx رو باز کنید و محتویاتش رو با این جایگزین کنید:

import ChatInterface from '@/components/ChatInterface';

export default function Home() {
  return (
    <main className="h-screen">
      <ChatInterface />
    </main>
  );
}

بعد، فایل layout رو برای اضافه کردن هدر به‌روزرسانی کنید. فایل src/app/layout.tsx رو باز کنید و تغییر بدید:

import type { Metadata } from 'next';
import { Inter } from 'next/font/google';
import './globals.css';

const inter = Inter({ subsets: ['latin'] });

export const metadata: Metadata = {
  title: 'AI Assistant - Powered by GPT-4o',
  description: 'A multimodal AI assistant built with JavaScript',
};

export default function RootLayout({
  children,
}: {
  children: React.ReactNode;
}) {
  return (
    <html lang="en">
      <body className={inter.className}>
        <header className="bg-white border-b border-gray-200 px-4 py-3">
          <div className="max-w-7xl mx-auto flex items-center justify-between">
            <h1 className="text-xl font-semibold text-gray-800">
              AI Assistant
            </h1>
            <span className="text-sm text-gray-500">
              Powered by GPT-4o
            </span>
          </div>
        </header>
        {children}
      </body>
    </html>
  );
}

حالا یک مرز خطای سفارشی برای مدیریت خطاهای زمان اجرا به صورت graceful بسازید. فایل جدید بسازید:

touch src/app/error.tsx

کد مدیریت خطا رو اضافه کنید:

'use client';

export default function Error({
  error,
  reset,
}: {
  error: Error & { digest?: string };
  reset: () => void;
}) {
  return (
    <div className="flex h-screen items-center justify-center">
      <div className="text-center">
        <h2 className="text-2xl font-semibold text-gray-800 mb-4">
          Something went wrong!
        </h2>
        <p className="text-gray-600 mb-4">{error.message}</p>
        <button
          onClick={reset}
          className="px-4 py-2 bg-blue-500 text-white rounded hover:bg-blue-600"
        >
          Try again
        </button>
      </div>
    </div>
  );
}

تست دستیار هوش مصنوعی

در این گام، دستیار هوش مصنوعی‌تون رو تست می‌کنید تا مطمئن شید درست کار می‌کنه.

سرور توسعه رو شروع کنید:

npm run dev

به http://localhost:3000 در مرورگرتون برید. باید رابط دستیار هوش مصنوعی رو ببینید با گزینه‌هایی برای سوئیچ بین حالت‌های چت و تولید تصویر.

سؤالات متداول

در ادامه به سوالاتی که امکان دارد در این زمینه برای شما بدون پاسخ بماند، جواب‌های کوتاه اما مفیدی داده‌ایم که با استفاده از آن می‌توانید به سوال خود پاسخ صحیحی را بدهید.

آیا می‌تونم یک دستیار هوش مصنوعی کاملاً کارآمد با جاوااسکریپت بسازم؟

بله، کاملاً ممکنه. با پیشرفت‌های کتابخانه‌ها و چارچوب‌های جاوااسکریپت، می‌تونید از ابزارهایی مثل OpenAI، Dialogflow یا Botpress برای ساخت دستیار مکالمه‌ای استفاده کنید که ورودی‌های کاربر رو بفهمه و پاسخ بده. تنوع جاوااسکریپت و دسترسی به این کتابخانه‌ها، اون رو گزینه ایدئالی برای ساخت دستیارهای هوش مصنوعی می‌کنه.

بهترین کتابخانه جاوااسکریپت برای آموزش چت‌بات هوش مصنوعی چیه؟

بهترین کتابخانه بسته به نیازهای خاص پروژه‌تون داره. گزینه‌های محبوب عبارتند از:

• OpenAI: مدل‌های متنوعی برای تولید متن، ایجاد تصویر و غیره ارائه می‌ده. ایدئال برای ساخت دستیارهای مکالمه‌ای با قابلیت‌های زبانی پیشرفته.
• Dialogflow: پلتفرمی توسعه‌یافته توسط گوگل برای ساخت رابط‌های مکالمه‌ای. کتابخانه کلاینت جاوااسکریپت برای ادغام با چت‌بات ارائه می‌ده.
• Botpress: چارچوب منبع‌باز برای ساخت دستیارهای هوش مصنوعی مکالمه‌ای. SDK جاوااسکریپت برای ایجاد چت‌بات‌ها با ویژگی‌های پیشرفته مثل پردازش زبان طبیعی (NLP) و ادغام یادگیری ماشین (ML) داره.

آیا لازمه از یادگیری ماشین برای آموزش چت‌بات در جاوااسکریپت استفاده کنم؟

هرچند یادگیری ماشین (ML) می‌تونه قابلیت‌های چت‌بات‌تون رو خیلی بهتر کنه، اما ضروری نیست. می‌تونید یک چت‌بات ساده با سیستم‌های مبتنی بر قوانین یا درخت‌های تصمیم‌گیری بدون ML بسازید. اما اگر بخواید چت‌بات پیشرفته‌تری بسازید که از تعاملات کاربر یاد بگیره و با گذشت زمان بهبود پیدا کنه، ادغام تکنیک‌های ML مثل NLP و یادگیری عمیق مفید خواهد بود.

پایتون یا جاوااسکریپت کدوم برای هوش مصنوعی بهتره؟

هر دو زبان برای توسعه هوش مصنوعی مناسبه و انتخاب نهایی به نیازهای پروژه و ترجیحات شخصی‌تون بستگی داره. پایتون اغلب برای کارهای هوش مصنوعی و ML ترجیح داده می‌شه چون کتابخانه‌های گسترده‌ای مثل TensorFlow، Keras و scikit-learn داره که پیاده‌سازی مدل‌های پیچیده رو آسون می‌کنه. جاوااسکریپت برای اپلیکیشن‌های سمت کلاینت مثل چت‌بات‌ها ایدئاله و می‌تونه برای کارهای سمت سرور با کمک Node.js و کتابخانه‌هایی مثل TensorFlow.js استفاده بشه.

جمع بندی

در این آموزش، با موفقیت یک دستیار هوش مصنوعی چندرسانه‌ای با جاوااسکریپت ساختید و مستقر کردید که می‌تونه متن رو پردازش کنه و تصاویر تولید کنه. ادغام APIهای OpenAI با Next.js و React رو بررسی کردید و رابط مدرنی شبیه به ChatGPT برای مدیریت مکالمات و تولید تصویر ساختید.

برای گام‌های بعدی، می‌تونید قابلیت‌های بیشتری مثل تحلیل تصاویر با بینایی GPT-4o اضافه کنید یا دستیارتون رو با سرویس‌های دیگه ادغام کنید تا کاربردی‌تر بشه. اگر سؤالی داشتید، از جامعه توسعه‌دهندگان کمک بگیرید و پروژه‌تون رو گسترش بدید.