動的文脈検索のためのAIチャットの実装
Next.jsアプリケーションにRAGベースのチャット機能の動的なコンテキスト検索を実装するには、次の手順に従います：
- 環境準備まず、コンポーネントの基本依存関係であるTypeScriptとTailwindCSSがプロジェクトに設定されていることを確認してください。
- インストール済みコンポーネント: パッケージマネージャ(npm/yarn/pnpm)を使って最新バージョンの@upstash/rag-chat-componentをインストールします。
- APIキーの設定セマンティック検索と LLM インタラクションを可能にするための中心となる、Upstash Vector と Together AI の API キーを .env ファイルに追加します。
- コンポーネントの統合ChatComponentをビジネスロジックから切り離すには、スタンドアロンコンポーネントパッケージ（components/chat.tsxを作成）を使用することをお勧めします。
- 永続的なコンフィギュレーションチャットのログを保存する必要がある場合は、Upstash Redisに追加のアクセス認証情報を設定する必要があります。
最適化のポイントVercel AI SDKのuseChatフックでストリーミングレスポンスの動作をカスタマイズしながら、ロード状態を処理するためにコンポーネントの外層にサスペンス境界を巻き付けます。高頻度のアクセスシナリオでは、Vercel Edge ConfigでAPI認証情報をキャッシュし、応答速度を向上させることを推奨します。
この答えは記事から得たものである。Next.jsアプリケーションにRAG駆動型オンラインチャットツールを追加するについて
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