बोलने वाला AI सहायक
यह कोड क्या करता है:
* टेक्स्ट-टू-स्पीच: speakResponse() फंक्शन हिंदी में बोलने के लिए Web Speech API का उपयोग करता है।
* बैकएंड URL: backendUrl वेरिएबल को /api/get_response पर सेट किया गया है। आपको इसे अपने वास्तविक बैकएंड API एंडपॉइंट से बदलना होगा।
* processInput() फंक्शन:
* उपयोगकर्ता के इनपुट को प्राप्त करता है।
* आउटपुट कंटेनर में उपयोगकर्ता के इनपुट को प्रदर्शित करता है।
* fetch API का उपयोग करके बैकएंड एंडपॉइंट पर एक POST अनुरोध भेजता है, जिसमें उपयोगकर्ता का प्रश्न JSON के रूप में भेजा जाता है।
* प्रतिक्रिया की जाँच करता है और यदि कोई त्रुटि होती है, तो उसे हैंडल करता है।
* बैकएंड से AI प्रतिक्रिया प्राप्त करता है (यह JSON में response फ़ील्ड में अपेक्षित है)।
* आउटपुट कंटेनर में AI प्रतिक्रिया प्रदर्शित करता है।
* speakResponse() फंक्शन का उपयोग करके AI प्रतिक्रिया को बोलता है।
* इनपुट फ़ील्ड को साफ़ करता है।
आपको क्या करना होगा:
* बैकएंड बनाएं: आपको एक सर्वर-साइड एप्लीकेशन बनाना होगा जो /api/get_response एंडपॉइंट को हैंडल करे। यह एप्लीकेशन आपके भाषा मॉडल के साथ इंटरैक्ट करेगा और प्रतिक्रिया वापस करेगा।
* भाषा मॉडल को एकीकृत करें: अपने बैकएंड एप्लीकेशन में, आपको एक भाषा मॉडल (जैसे कि मैं उपयोग कर रहा हूँ) को एकीकृत करना होगा।
* बैकएंड URL को अपडेट करें: HTML कोड में backendUrl वेरिएबल को अपने वास्तविक बैकएंड API एंडपॉइंट से बदलें।
उदाहरण के लिए, यदि आप Python और Flask का उपयोग कर रहे हैं, तो आपका Flask एप्लिकेशन इस तरह दिख सकता है:
from flask import Flask, request, jsonify
app = Flask(__name__)
# **महत्वपूर्ण:** यहाँ अपने भाषा मॉडल को लोड करें
# उदाहरण के लिए, OpenAI API का उपयोग करके
# import openai
# openai.api_key = "YOUR_OPENAI_KEY"
@app.route('/api/get_response', methods=['POST'])
def get_response():
data = request.get_json()
question = data.get('question')
if not question:
return jsonify({"error": "कोई प्रश्न प्रदान नहीं किया गया"}), 400
# **महत्वपूर्ण:** यहाँ अपने भाषा मॉडल को कॉल करें
# उदाहरण के लिए, OpenAI API का उपयोग करके
# response = openai.Completion.create(
# engine="text-davinci-003",
# prompt=question,
# max_tokens=150
# )
# ai_response = response.choices[0].text.strip()
# अभी के लिए, एक स्थिर प्रतिक्रिया
ai_response = f"मुझे आपके प्रश्न का उत्तर देने के लिए और जानकारी की आवश्यकता है: {question}"
return jsonify({"response": ai_response})
if __name__ == '__main__':
app.run(debug=True)
यह केवल एक बुनियादी उदाहरण है। आपको अपनी आवश्यकताओं के अनुसार बैकएंड लॉजिक और भाषा मॉडल एकीकरण को अनुकूलित करना होगा।
यह ध्यान रखना महत्वपूर्ण है कि एक पूर्ण रूप से कार्यात्मक AI सहायक बनाना एक जटिल प्रक्रिया है जिसके लिए प्रोग्रामिंग ज्ञान और AI के बारे में समझ की आवश्यकता होती है। यह कोड आपको एक बुनियादी ढांचा प्रदान करता है, लेकिन आपको बैकएंड को स्वयं लागू करना होगा।
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