HTMX - AI 扩展

这是 AI 的十年，因此如果您想将 AI 集成到某些东西中，这是可能的。由于我们已经知道如何在 HTMX 中使用扩展，因此我们可以通过扩展使用 AI。

使用 AI 编写 HTMX 网站程序

有一个非官方的讨论主题，开发人员在其中解释了如何通过扩展在 HTMX 中使用 AI。在创建 AI 扩展之前，有两件事需要记住。

• 触发对 ChatGPT 或任何其他类似平台的提示并获取生成的数据的后端服务器会解析响应中的 HTML 并使用所述 HTML 进行响应。
• 您自己的 AI 扩展将使用 hx-ai 而不是 hx-post 到服务器。

HTMX 与 AI 用法

带有 HTMX 的 AI 可用于 Web 开发以创建动态网站，因此您的网站可以更加智能。

• 可用于内容生成、用户交互、数据分析等。
• 通常在服务器端运行，为 HTMX 请求提供智能响应。

带有 AI 的 HTMX 示例

正如我们之前提到的使用hx-ai，我们可以使用 hx-get，而不是那样，此属性可用于将提示发送到服务器。因此，我们将能够使用 <form> 和 <input> 来避免将提示硬编码到属性中。

AI 驱动的内容推荐

在这里，我们在一个元素上实现了 AI，它将触发对 ChatGPT 的请求以获得更好的内容推荐。

<div hx-get="/recommend" hx-trigger="load">
 Loading recommendations...
</div>

from flask import Flask, render_template
import your_ai_model # 您的 AI 推荐模型

app = Flask(__name__)

@app.route('/recommend')
def recommend():
 recommendations = your_ai_model.get_recommendations(user_id)
 return render_template('recommendations.html', recommendations=recommendations)

HTMX AI 挑战和注意事项

• 延迟:AI 推荐可能会引入延迟。考虑使用加载指示器或优化 AI 模型性能。
• 可扩展性:确保您的服务器能够在用户群增长时处理并发 AI 驱动的请求。
• 维护:保持 HTMX 和 AI 组件更新并相互同步。
• 测试:对 HTMX 前端和 AI 驱动的后端实施全面测试。