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完成这篇文章后，您将在不到 2 分钟的时间内构建您的第一个 AI 工具，而无需编写任何代码！
您只需使用我将在这里与您分享的脚本、提示符和一些命令。
- 了解AI工具的基本结构
- 构建AI工具的主要挑战
- 解决方案：使用我的自定义脚本构建工具
- 用 2 种方法构建用户界面
看看这张图片：
与任何工具一样，AI 工具主要由 UI（用户界面）和后端进程组成，基本上生成“带有 AI 的东西”。“
为了让事情变得简单，让我们举一个实际的例子。
让我们构建一个“人工智能博客标题生成工具”
用户输入：任何人工智能工具的起点都是用户输入。例如，在我们的示例中，博客标题生成器工具，用户输入主题，例如数字营销。
然后，用户输入“ topic ”被插入到如下提示中：
然后，该提示将被发送到 OpenAI API 或任何其他 AI API，然后生成相关标题。
最后，生成的响应将返回给用户并显示在 UI 中。
但为了基于该响应构建 UI，它必须采用结构化 JSON 格式。
好吧，这个想法看起来简单明了，但是当我们构建人工智能工具时，我们面临着一个主要挑战。 它正在从人工智能模型中获得一致的、结构化的响应。
- 用户界面集成：人工智能响应的一致格式对于与用户界面的无缝集成至关重要。不一致的响应可能会导致不可预测的 UI 行为，从而影响用户体验。
- 输出的可预测性：开发人员依靠可预测性来确保他们的工具按预期运行。不同的响应结构需要额外的解析和处理逻辑，从而增加了复杂性。
- 可扩展性问题：随着工具的发展和更多功能的添加，维护它们变得更具挑战性，并且响应不一致。
- 多样化的提示和响应：不同的提示可以导致人工智能模型生成各种格式的响应。例如，请求“五个博客标题”可能会在一个实例中返回一个列表，在另一个实例中返回一个段落。
- 模型行为：人工智能模型，尤其是基于机器学习的模型，可以表现出不确定性行为。在重复请求时，相同的提示可能会产生略有不同的响应。
- 自然语言的复杂性：自然语言本质上是复杂且微妙的。人工智能模型有时会以不同的方式解释相同的提示，从而导致不同的反应。
在一种情况下，对有关“数字营销”的博客标题的请求可能会返回一个简单的列表。在另一种情况下，模型可能会提供更具描述性的响应，包括解释或附加信息。
自己在 ChatGPT 上尝试一下，让它多次生成 5 个博客标题，然后看看响应！
那么，我们如何解决这个问题呢？
为了解决这个问题，我们可以采用函数链接、函数调用、示例输出提示等技术。
但今天，我想让事情变得更容易。我给你准备了一个脚本；该脚本将处理这个问题并帮助您每次都获得一致的结果，而无需担心底层代码。
首先，在 GitHub 上获取我的脚本：
在 VSCode 或任何您想要的 IDE 中打开 Python 脚本 ( app.py )。只需替换字段并测试即可！
在此处的 .env 文件中设置 OpenAI API 密钥：
只需使用以下命令运行脚本：
python app.py
您将看到每次运行程序时都会获得一致的 JSON。
问题解决了✅
现在是构建 UI 的时候了。
让我与您分享2 个为 AI 工具创建 UI 的简单方法。
什么是 Streamlit？
是一个开源 Python 框架，用于快速创建 Web 应用程序。它专为希望以最少的努力将脚本转换为可共享的 Web 应用程序的开发人员而设计。
为了让事情变得简单并在几秒钟内使用 Streamlit 创建 UI，我准备了一个特殊的 Power Prompt，它可以将几乎任何 Python 脚本转换为 Streamlit 应用程序！
提示：
使用 ChatGPT 并将输入替换为我们的工具脚本。并观看魔术！
ChatGPT 将与您一起创建完整的 Streamlit 代码并解释每个步骤。
我设计它是为了帮助初学者轻松入门并了解正在发生的事情。
因此，在我们的项目中，创建一个新脚本，将其命名为“ ui.py ”并粘贴生成的代码。
要运行 Streamlit 应用程序，请运行以下命令：
Streamlit run ui.py
等待几秒钟，您将看到您的 AI 应用程序已在浏览器中启动并运行。
构建 AI 工具，并作为自由职业或服务进行销售。这是一个新的利基..一个新的机会！
构建 UI 的第二种简单方法是使用 WordPress。
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