Waren Sie schon einmal neugierig auf unabhängig entwickelte KI-Produkte? Heute werden wir uns eingehend mit den Implementierungsprinzipien des Sora AI-Videogenerators befassen. Dieser von Programmierern unabhängig entwickelte KI-Generator ist nicht nur beeindruckend, sondern offenbart auch die unendlichen Möglichkeiten der KI-Technologie.
Werfen wir zunächst einen Blick auf den Technologie-Stack des Sora AI-Videogenerators. Das Projekt nutzt das React-Frontend-Framework und kombiniert Nest JS und TypeORM für die Back-End-Entwicklung. Für diejenigen, die sich mit JavaScript und TypeScript nicht auskennen, sind diese beiden Technologien fast Standardkenntnisse für den Einstieg in die unabhängige Entwicklung. JS kann direkt zum Schreiben von Front-End- und Back-End-Code verwendet werden, wodurch die Entwicklung flexibler und effizienter wird.
Im Stammverzeichnis des Projekts finden wir eine Schlüssel-CONFIG-Datei. Diese Datei zeigt die Struktur des Projekts: Der Front-End-Code befindet sich im Komponentenordner im Ordner src/app, während sich der Back-End-Code im API-Ordner befindet. Diese klare Projektstruktur erleichtert Entwicklern das Verständnis und die Pflege des Codes.
Wie wird also die Homepage des Sora AI-Videogenerators implementiert? Wir wissen, dass der Seitenpfad des Nest-Projekts und der Pfad der Konfigurationsdatei im Code einander zugeordnet sind. Durch die Konzepte des dynamischen Routings und der Routing-Gruppen können wir den Code finden, der der aktuellen Seite entspricht. Konkret ist die Hero-Komponente für den oberen Teil der Seite zuständig, die Tab-Komponente für die drei Tabs in der Mitte und die Video-Komponente für die Anzeige der Videoliste.
Während des Entwicklungsprozesses stieß der Autor jedoch auf ein Problem: Die Videoliste enthielt keine Videodaten. Um dieses Problem zu lösen, wandte sich der Autor an die API-Schnittstelle, um die Antwort zu finden. Sie entdeckten eine Schnittstelle namens updateVideo, die alle Videodaten über POST-Anfragen erhält und in die Datenbank einfügt. Aber woher kommen diese Videodaten?
Nach weiteren Untersuchungen haben wir herausgefunden, dass die Videodaten aus einer Umgebungsvariablen namens videoDataFile gelesen werden. Diese Umgebungsvariable verweist auf eine JSON-Datei, die Videodaten enthält. Da der Autor es jedoch möglicherweise versäumt hat, diese Datei einzureichen, werden die Videodaten nicht korrekt geladen. Um dieses Problem zu lösen, können wir eine neue data.json-Datei entsprechend dem Namen der Datenfeldkonvertierung erstellen und die entsprechenden Videodaten hinzufügen. Gleichzeitig müssen wir auch eine eindeutige Benutzer-ID (adminUserId) festlegen, um zu markieren, welcher Benutzer jedes Video erstellt hat.
Wenn wir die updateVideo-Schnittstelle aufrufen, werden alle Videodaten zur Datenbank hinzugefügt. Um diese Schnittstelle auszulösen, können wir eine .http-Datei im Debug-Ordner finden und das Rest-Client-Plug-in verwenden, um die Anfrage zu senden. Sobald die Anfrage erfolgreich gesendet wurde, können wir in der Datenbank sehen, dass die Videodaten erfolgreich hinzugefügt wurden.
Als wir jedoch die lokale Projektadresse aktualisierten, stellten wir fest, dass die Videoliste immer noch nicht angezeigt wurde. Warum ist das? Es stellt sich heraus, dass die Möglichkeit, Videodaten im Code zu erhalten, darin besteht, die 1. bis 50. Daten durch Aufrufen der getLadiesVideo-Methode zu lesen. Aus bestimmten Gründen (möglicherweise sind die Datenbankabfragebedingungen falsch festgelegt) werden diese Daten jedoch nicht korrekt zurückgegeben. Um dieses Problem zu lösen, müssen wir die Datenbankabfragebedingungen überprüfen und ändern, um sicherzustellen, dass die erforderlichen Videodaten korrekt abgerufen werden können.
Darüber hinaus nutzt der Sora AI-Videogenerator auch fortschrittliche Technologien wie serverseitiges Rendering (SSR) und Headless-Komponenten (Headless UI). Durch serverseitiges Rendering ist es möglich, Vorgänge wie Datenbankabfragen auf der Serverseite abzuschließen und so die Geschwindigkeit und Leistung beim Laden von Seiten zu verbessern. Headless-Komponenten ermöglichen es Entwicklern, bestimmte Komponenten nach Bedarf herunterzuladen und zu verwenden, wodurch die Paketgröße des Projekts erheblich reduziert wird.
Abschließend ist noch zu erwähnen, dass der Sora AI-Videogenerator auch Internationalisierungsfunktionen implementiert. Durch das Abhören aller Anfragen und die Verwendung der getLocale-Methode zum Abrufen der Sprachinformationen im Anfrageheader ist das Projekt in der Lage, die Sprache auszuwählen, die am besten zum Benutzer passt, und den entsprechenden Inhalt zurückzugeben. Dieses internationale Design ermöglicht es dem Projekt, den Bedürfnissen der Nutzer in verschiedenen Ländern und Regionen besser gerecht zu werden.
Kurz gesagt, das Implementierungsprinzip des Sora AI-Videogenerators umfasst Wissen und Technologie in mehreren Bereichen. Durch eine eingehende Analyse dieses Projekts können wir nicht nur viele praktische Entwicklungsfähigkeiten und Lektionen erlernen, sondern auch ein tieferes Verständnis und Erwartungen für die zukünftige Entwicklung der KI-Technologie gewinnen. Wenn Sie sich für unabhängige Entwicklung und KI-Technologie interessieren, können Sie dieses Projekt genauso gut ausprobieren!
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Indie123
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