Вы когда-нибудь интересовались независимо разработанными продуктами искусственного интеллекта? Сегодня мы углубимся в принципы реализации видеогенератора Sora AI. Этот генератор искусственного интеллекта, независимо разработанный программистами, не только впечатляет, но и раскрывает безграничные возможности технологии искусственного интеллекта.
Во-первых, давайте взглянем на технологический стек видеогенератора Sora AI. В проекте используется интерфейсная среда React и сочетаются Nest JS и TypeORM для внутренней разработки. Для тех, кто не знаком с JavaScript и TypeScript, эти две технологии — почти стандартные навыки для начала самостоятельной разработки. JS можно напрямую использовать для написания внешнего и внутреннего кода, что делает разработку более гибкой и эффективной.
В корневом каталоге проекта мы можем найти ключевой файл CONFIG. Этот файл раскрывает структуру проекта: код внешнего интерфейса находится в папке компонентов в папке src/app, а код внутренней части — в папке API. Такая четкая структура проекта облегчает разработчикам понимание и поддержку кода.
Итак, как реализована домашняя страница видеогенератора Sora AI? Мы знаем, что путь к странице проекта Nest и путь к файлу конфигурации в коде сопоставляются друг с другом. Благодаря концепциям динамической маршрутизации и групп маршрутизации мы можем найти код, соответствующий текущей странице. В частности, компонент «герой» отвечает за верхнюю часть страницы, компонент «Вкладка» — за три вкладки посередине, а компонент «Видео» — за отображение списка видео.
Однако в процессе разработки автор столкнулся с проблемой: в списке видео не было видеоданных. Чтобы решить эту проблему, автор обратился к интерфейсу API, чтобы найти ответ. Они обнаружили интерфейс updateVideo, который получает все видеоданные посредством POST-запросов и вставляет их в базу данных. Но откуда берутся эти видеоданные?
После дальнейшего расследования мы обнаружили, что видеоданные считываются из переменной среды под названием videoDataFile. Эта переменная среды указывает на файл JSON, содержащий видеоданные. Однако, поскольку автор, возможно, не отправил этот файл, видеоданные загружаются неправильно. Чтобы решить эту проблему, мы можем создать новый файл data.json в соответствии с именем преобразования поля данных и добавить соответствующие видеоданные. В то же время нам также необходимо установить уникальный идентификатор пользователя (adminUserId), чтобы отметить, какой пользователь создал каждое видео.
Когда мы вызываем интерфейс updateVideo, все видеоданные будут добавлены в базу данных. Чтобы запустить этот интерфейс, мы можем найти файл .http в папке отладки и использовать плагин клиента Rest для отправки запроса. Как только запрос будет успешно отправлен, мы увидим в базе данных, что видеоданные были успешно добавлены.
Однако когда мы обновили локальный адрес проекта, мы обнаружили, что список видео по-прежнему не отображается. Почему это? Оказывается, способ получения видеоданных в коде — это чтение данных с 1-го по 50-й с помощью вызова метода getLadiesVideo. Однако по каким-то причинам (возможно, неправильно заданы условия запроса к базе данных) эти данные не возвращаются корректно. Чтобы решить эту проблему, нам необходимо проверить и изменить условия запроса к базе данных, чтобы обеспечить правильное получение необходимых видеоданных.
Кроме того, видеогенератор Sora AI также использует передовые технологии, такие как рендеринг на стороне сервера (SSR) и безголовые компоненты (Headless UI). Рендеринг на стороне сервера позволяет выполнять такие операции, как запросы к базе данных, на стороне сервера, тем самым повышая скорость и производительность загрузки страниц. Безголовые компоненты позволяют разработчикам загружать и использовать определенные компоненты по мере необходимости, что значительно уменьшает пакетный размер проекта.
Наконец, стоит отметить, что видеогенератор Sora AI также реализует функции интернационализации. Прослушивая все запросы и используя метод getLocale для получения информации о языке в заголовке запроса, проект может подобрать язык, который лучше всего подходит пользователю, и вернуть соответствующий контент. Этот международный дизайн позволяет проекту лучше удовлетворять потребности пользователей в разных странах и регионах.
Короче говоря, принцип реализации видеогенератора Sora AI включает в себя знания и технологии в различных областях. Благодаря углубленному анализу этого проекта мы можем не только освоить множество практических навыков и уроков разработки, но также получить более глубокое понимание и ожидания относительно будущего развития технологий искусственного интеллекта. Если вы заинтересованы в независимой разработке и технологиях искусственного интеллекта, вы можете попробовать этот проект!
Опубликовать в Twitter Опубликовать в Facebook
Indie123
Комментарии
Пока комментариев нет