モジュールの設定
モジュールの設定は簡単でわかりやすい. Sダウンロードを意味する'オープンAI' の三脚と 「GenAI for Mendix' マーケットプレイスからモジュールを入手します。さらに, これらのモジュールは依存している日暗号化とコミュニティコモンズモジュールに関する問題があります。暗号化をダウンロードした後は必ず暗号化キーを設定してください。アプリが機能する前に暗号化モジュールが必要です。
必要なモジュールをダウンロードした後, あなたがする必要があります。 make いくつかの小さな構成s アプリ管理者がログインしてOpenAI接続を設定できるようにします。gn 管理者のOpen AIモジュールの役割を「アプリ管理者' ユーザーロール。
Aページへのナビゲーションを追加します OpenAIConnector.構成の概要 またはスニペットを含める OpenAIConnector.スニペット_構成 管理者がアクセスできるページに移動します。
ランタイム c構成
次へ アプリを実行し、MxAdminとしてログインして セットアップする 接続の詳細。ログイン後, 先ほど追加された構成の概要ページに移動し、新しい構成を追加します。
新しいを追加するには 接続、 完了する必要があります ポップアップ ウィンドウに入力して 次:
- 接続の表示名（c何でもあり
- APIタイプ（cフースOpenAI)
- エンドポイント https://api.openai.com/v1
- OpenAIからのトークン/APIキー 開発者プラットフォーム
このセットを入手するための詳細情報が必要な場合 up、詳しい説明は ドキュメント 接続を構成する方法について説明したページです。API キーを取得する手順も記載されています。
展開されたモデル
接続の詳細を保存すると、別のポップアップが表示されます–ここにデプロイされたモデル（アプリがアクセスできるOpenAIモデル）が表示されます。デフォルトでは、OpenAI接続を追加すると, 展開したモデルは事前に–すべてのデフォルト オプションが入力されています。 Y何も変更する必要はありません 別のモデルが必要でない限り、モデルはデプロイされません。後で戻って必要に応じて編集することもできます。 on 3–ドットメニューと選択 デプロイされたモデルの管理.
接続のテスト
設定を追加した後時間 導入したモデルの管理, 続行する前に接続をテストする必要があります。 上の C構成_Overview ページ、あなたは見つけることができます T東 下のページ 三-ドットメニュー。 接続が成功すると、緑色の成功メッセージが表示されます。接続が失敗すると、赤色の失敗メッセージが表示されます。
失敗した場合は、接続を再確認してくださいトラブルシューティングに関する詳しい情報を得るには、tails とアプリケーション ログを参照してください。
AI用チャットインターフェースの構築
残っているのは この時点で モデルを使用して実際のチャット機能を実装することです。 幸いなことに、カスタムビルドする必要はありません。 会話型UIモジュール GenAIをダウンロードすると、 Mendix モジュールを開きます。
このモジュールは、さまざまなページ、レイアウト、および任意の LLM を使用して機能的なチャットを作成するために必要なすべてのロジックが事前に構成され、パッケージ化されています。モジュールをダウンロードして構成するだけで (モジュール ロールの設定と単一のマイクロフローの複製が含まれます)、数分でクリーンなチャット インターフェイスを作成できます。
モジュールにはいくつかの異なるオプションが付属しています. Yチャットをフルページまたはポップアップで表示したり、提供されているスニペットを使用して独自のページを作成したりできます。 私は、必要なすべての処理を実行するモジュール内の除外されたマイクロフローの 1 つを単純に複製することを選択しました。 ACT_フルスクリーンチャット_開く を取得します $デプロイモデル の一部として作成された a上で説明したdmin設定.Iチャットのコンテキストを作成し、 フルスクリーン チャットページ 会話型UI_フルスクリーンチャット.
マイクロフローに1つの小さな変更を加える必要がありました (wHICH 発生する可能性があるモジュールの開発者による注釈で説明されています)調査の結果, これは、 検索する 探している 入力方法将来のリリースで実装される予定です。それまでは、OpenAIがデプロイした正しいモデルを簡単に検索できます。 その 名.
注釈に記載されているように、利用可能なすべてのモデルを取得し、「gpt-4o」をフィルターするカスタム取得を作成しました。
この小さな変更と新しい $OpenAIデプロイモデル （一般化 $デプロイモデル）それはうまくいった シームレスに、 アプリを実行してモデルとチャットすることができました。
読んでくれてありがとう
多くの 過去 AIの実装 Mendix アプリ – これはこれまでで最も洗練されたプロセスです。モジュールの設定以外にカスタム作業はほとんど必要ありません。'本当に合理的で簡単なプロセスですAIを実験するのに今が最適な時期です Mendix 今よりも！ 読んで楽しんでいただければ幸いです。e 次の作品で we Azure を使用することを除いて、同じ機能に取り組みます。