🚀 ساختن یک چت بابات Azure Openai: چالش ها ، راه حل ها و چرا JavaScript Python را برای وب می زند
👋 مقدمه
مایکروسافت سرویس Azure Openai به توسعه دهندگان امکان دسترسی به مدل های هوش مصنوعی برش مانند GPT-4 را از طریق زیرساخت های ابر ایمن می دهد. اما ادغام این مدل ها در برنامه های دنیای واقعی همیشه قایقرانی صاف نیست ، به خصوص هنگام انتخاب بین جاوا اسکریپت و پایتونبشر
در این وبلاگ ، ما پوشش خواهیم داد:
در 5 چالش برتر توسعه دهندگان هنگام ساختن یک chatbot azure openai روبرو می شوند
راه حل های عملی برای رفع آنها
و چرا جاذب ممکن است انتخاب برنده برای توسعه chatbot مبتنی بر وب باشد
⚠ چالش های رایج در توسعه chatbot لاجورد Openai
1⃣ مسائل مربوط به سازگاری کتابخانه
🔧 مشکل:
ارتقاء به openai >= 1.0.0؟ به عنوان مثال ، ممکن است در حال تغییر تغییرات باشد. openai.ChatCompletion.create در نسخه های جدیدتر کاهش می یابد.
✅ راه حل:
همیشه نصب کنید آخرین پایدار Openai کتابخانه
راهنمای رسمی مهاجرت را برای به روزرسانی ها بررسی کنید.
برای JavaScript ، از آخرین OpenAI SDK استفاده کنید و از الگوهای استفاده به روز شده آنها پیروی کنید.
ماژول های 2 در مقابل مشترک در Node.js
🔧 مشکل:
Node.js از هر دو مورد نیاز (مشترک) و واردات (ماژول های ES) پشتیبانی می کند ، اما مخلوط کردن آنها می تواند خطاهایی مانند:
SyntaxError: Cannot use import statement outside a module
✅ راه حل:
اضافه کردن "type": "module" در شما package.json برای استفاده از ماژول های ES
یا تغییر نام پرونده ها به .mjs
ثبات را ترجیح دهید: نیاز و واردات را مخلوط نکنید
نام استقرار 3 و سردرگمی نسخه API
🔧 مشکل:
استفاده از نادرست Deployment_name یا api_version خطاهایی مانند:
BadRequestError: Deployment not found
✅ راه حل:
به سمت خود بروید پورتال لاجورد → منبع Openai → برگه استقرار
از نام دقیق و نسخه API فهرست شده (e.g., 2023-12-01-preview)
قبل از آزمایش چت بابات ، تنظیمات خود را سه برابر کنید
4⃣ API Key & Endpoint Misconfiguration
🔧 مشکل:
مقادیر از دست رفته یا نادرست برای API_KEY یا api_base می تواند منجر به خرابی احراز هویت شود.
✅ راه حل:
🔹 پایتون:
openai.api_key = "your-api-key"
openai.api_base = "https://your-resource-name.openai.azure.com/"
🔹 JavaScript (node.js):
`constate {باز} = رفلکس (” openai “) ؛
const Openai = New Openai ({
apikey: “your-api-key” ،
پایه: “https://your-resource-name.openai.azure.com/” ،
}) ؛ `
5 ⃣ دست زدن به خطای ضعیف
🔧 مشکل:
API هایی مانند Azure Openai اغلب در سکوت شکست می خورند ، مگر اینکه رسیدگی به خطای مناسب در دست باشد.
✅ راه حل:
🔹 پایتون:
try:
response = openai.ChatCompletion.create(...)
except openai.error.OpenAIError as e:
print(f"OpenAI API Error: {e}")
🔹 جاوا اسکریپت:
try {
const response = await openai.chat.completions.create({...});
} catch (error) {
console.error("OpenAI API Error:", error.message);
}
🆚 JavaScript در مقابل پایتون – کدام یک برای چت بابات بهتر است؟
در حالی که پایتون همچنان زبان AI است ، JavaScript یک تغییر دهنده بازی برای توسعه chatbot است ، به خصوص برای موارد استفاده مبتنی بر وب. در اینجا چرا:
✅ 1. بومی وب
JavaScript به طور بومی در مرورگرها پشتیبانی می شود
به راحتی با React ، Vue ، Angular و غیره برای چت در زمان واقعی ادغام می شود
✅ ترتیب. ارتباطات در زمان واقعی
JavaScript with node.js برای رسیدگی بسیار عالی است:
جوراب
apis استراحت
جریان پاسخهای AI
✅ 3. یک زبان ، پشته کامل
از JavaScript در همه جا استفاده کنید – از UI گرفته تا عقب مانده به منطق هوش مصنوعی
تغییر زمینه ، عالی برای تیم های کوچک و استارتاپ ها را کاهش می دهد
✅ 4. اکوسیستم عظیم
کتابخانه ها دوست دارند expressبا axiosبا socket.ioبا dotenvادغام را سریع و آسان کنید
5 ✅ عملکرد غیر مسدود کننده
Node.js وظایف سنگین I/O را به خوبی انجام می دهد ، ایده آل برای بار کاری chatbot با کنفرانس بالا
✅ نتیجه گیری
ساختن یک چت بابات Azure OpenAi همیشه پلاگین و بازی نیست. به احتمال زیاد با عدم تطابق API ، خطاهای AUTH و مشکلات پیکربندی مشکل روبرو خواهید شد.
اما مسلح به راه حل های مناسب – و شاید زبان مناسب – شما می توانید یک chatbot سریع ، قابل اعتماد و مقیاس پذیربشر
برای برنامه های مبتنی بر وب، جاوا اسکریپت اغلب به دلیل نقاط قوت در زمان واقعی و بلوغ اکوسیستم برنده می شود.
💬 نظر شما چیست؟
آیا با استفاده از Azure Openai یک چت بابات ساخته اید؟
با مسائل مشابه روبرو شده اید یا راه حل های بهتری پیدا کرده اید؟
inks افکار خود را در نظرات رها کنید – بیایید از یکدیگر بیاموزیم!
