Entwickler können eine mehrschichtige Architektur verwenden, um eine tiefe Integration zu erreichen:
Konfiguration der Basisschicht
1. die Chatika-Einstellungsseite mit API-Endpunkten für selbst erstellte LLMs (mit Unterstützung von OpenAI-kompatiblen Protokollen) bestücken
2. das Hinzufügen von Authentifizierungsschlüsseln (in Form von Bearer Token) über Header
3. die Konnektivität testen und als Profil "Entwicklungsmodus" speichern
Erweiterungen der mittleren Ebene
- Einfügen von Funktionsaufrufbeschreibungen (im JSON-Format) unter Verwendung von "Systemhinweisen".
- Bindung an externe Tool-APIs (z. B. GitHub/Slack)
- Einstellung der Bedingungen für die Auslösung der Automatisierung (Aufruf des Code-Checkers, wenn der Dialog #debug enthält)
Implementierung der Anwendungsschicht
1. Assistent für die CodeüberprüfungPR-Änderungen an Chatika für KI-Beratung vorantreiben
2. Dokument-GeneratorAndocken an Swagger: Automatisch generierte API-Anweisungen
3. Überwachung von Betrieb und WartungAlert-Analyse auslösen, wenn bestimmte Fehlercodes in den Serverprotokollen erscheinen
Empfehlungen zur Fehlersuche: Öffnen Sie den "Argumentationsprozess", um die ursprüngliche API-Anfrage/Antwort zu sehen, verwenden Sie die "Dialoggabel", um verschiedene Parameterkombinationen zu testen. Achten Sie auf die Einhaltung der Ratenbeschränkungen der einzelnen Plattformen.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelChatika: Kostenloser und privater AI-Chat-ClientDie
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