أنشئ روبوتات دردشة مخصّصة بالذكاء الاصطناعي تُنتج الوسائط باستخدام Flixly API

تواصل الشركات والمطوّرون إضافة روبوتات دردشة مخصّصة بالذكاء الاصطناعي إلى مواقعهم وتطبيقاتهم للإجابة عن الأسئلة وإرشاد المستخدمين وأتمتة الدعم. والخطوة التالية التي تريدها فرق كثيرة هي روبوت يستطيع أيضًا صنع الأشياء: صورة منتج، أو فيديو قصير، أو ردًا منطوقًا. وهنا يأتي دور Flixly API.

لنوضّح أمرًا منذ البداية: لا يقدّم Flixly واجهة API للدردشة النصية أو لإكمال النصوص عبر LLM. فالمحادثة نفسها تأتي من مزوّد نماذج اللغة الذي تستخدمه بالفعل. أما Flixly API فتضيف فوقها إنشاء الصور والفيديو والصوت، ليقدّم روبوت الدردشة للمستخدمين وسائط حقيقية بدلًا من النص فقط. يوضّح هذا الدرس العملي لتطوير روبوتات الدردشة كيفية الربط بين الاثنين.

لماذا تضيف Flixly API إلى روبوت الدردشة؟

الروبوت النصي يستطيع وصف صورة، أما الروبوت القادر على التعامل مع الوسائط فيستطيع تسليمها. تمنحك Flixly API ما يلي:

• مفتاح واحد ونماذج كثيرة: نماذج الصور والفيديو والصوت من الكتالوج خلف REST API واحدة. تصفّحها في دليل النماذج.
• نقاط نهاية بسيطة: ابدأ مهمة باستخدام POST /api/v1/generate، وتحقّق منها باستخدام GET /api/v1/generations/{id}.
• Webhooks: تلقَّ إشعارًا عند اكتمال عملية الإنشاء.
• ضوابط حماية: حدود لمعدل الطلبات وسقوف إنفاق شهرية يمكنك ضبطها لكل مفتاح.
• الدفع حسب الاستخدام: أرصدة من باقات لمرة واحدة، دون الالتزام بأي خطة.

المتطلبات الأساسية

قبل كتابة الشيفرة، تأكّد من توفّر ما يلي:

• حساب على Flixly (أنشئ حسابًا).
• مفتاح Flixly API، يُنشأ من مفاتيح API.
• حساب لدى مزوّد نماذج لغة لردود الدردشة.
• Node.js 18 أو أحدث (للاستفادة من fetch المدمج) أو Python.
• اختياري: إطار عمل للواجهة الأمامية مثل React لبناء الواجهة.

الخطوة 1: إعداد الوصول إلى API

1. أنشئ حسابًا على Flixly وأضف أرصدة من صفحة الأسعار إذا قارب رصيدك المبدئي على النفاد.
2. أنشئ مفتاح API من إعدادات لوحة التحكم.
3. خزّن المفاتيح بأمان في ملف .env:

FLIXLY_API_KEY=your_flixly_key_here
LLM_API_KEY=your_llm_provider_key_here

لا تكشف أيًّا من المفتاحين في شيفرة المتصفح؛ فجميع الاستدعاءات أدناه تعمل على الخادم لديك.

الخطوة 2: أول استدعاء لـ Flixly API

ابدأ عملية إنشاء. تأتي معرّفات النماذج من GET /api/v1/models، وسنستخدم هنا GPT-Image 2.0 (gpt-image-2):

import 'dotenv/config';

const BASE = 'https://www.flixly.ai/api/v1';
const headers = {
  'Authorization': `Bearer ${process.env.FLIXLY_API_KEY}`,
  'Content-Type': 'application/json'
};

export async function startImage(prompt) {
  const res = await fetch(`${BASE}/generate`, {
    method: 'POST',
    headers,
    body: JSON.stringify({ model: 'gpt-image-2', prompt })
  });
  if (!res.ok) throw new Error(`Flixly error ${res.status}`);
  return res.json(); // { id, status, ... }
}

تتضمن الاستجابة id الخاص بعملية الإنشاء وstatus. بعض المهام تنتهي فورًا، وبعضها يعيد processing.

الخطوة 3: الحصول على النتيجة

استعلم من نقطة نهاية الحالة دوريًا حتى تصبح المهمة completed أو failed:

export async function waitForResult(id) {
  while (true) {
    const res = await fetch(`${BASE}/generations/${id}`, { headers });
    const job = await res.json();
    if (job.status === 'completed') return job.output_url;
    if (job.status === 'failed' || job.status === 'blocked') throw new Error(job.error);
    await new Promise(r => setTimeout(r, 3000));
  }
}

في بيئة الإنتاج، مرّر webhook_url في طلب الإنشاء ودع Flixly يُشعر الخادم لديك بدلًا من ذلك. راجع دليل webhooks.

الخطوة 4: ربطها بالمحادثة

يتولّى نموذج اللغة لديك الحوار. وعندما يرصد طلبًا لوسائط، يستدعي الخادم الخلفي Flixly:

async function handleMessage(history, message) {
  const wantsImage = /\b(draw|generate|create) (an? )?(image|picture)\b/i.test(message);
  if (wantsImage) {
    const job = await startImage(message);
    const url = job.output_url ?? await waitForResult(job.id);
    return { type: 'image', url };
  }
  // Otherwise call your LLM provider with the conversation history
  return { type: 'text', text: await callYourLLM(history, message) };
}

التحقق بالكلمات المفتاحية مجرد نقطة بداية. يدعم كثير من مزوّدي LLM استدعاء الأدوات أو الدوال، لذا يمكنك وصف أداة generate_image وترك النموذج يقرّر متى يستدعيها.

ردود صوتية ومرئية

تغطي نقطة النهاية نفسها نماذج الصوت والفيديو. اختر من قائمة النماذج نموذجًا لتحويل النص إلى كلام مثل Gemini 3.1 Flash TTS أو نموذج فيديو مثل Seedance 2.0، ثم مرّر معرّف النموذج مع الـ prompt.

الخطوة 5: إنشاء واجهة ويب

ترسل واجهة أمامية بسيطة الرسائل إلى الخادم الخلفي وتعرض النص أو الوسائط:

<div id="chat-container">
  <div id="messages"></div>
  <input id="input" type="text" placeholder="Type your message...">
  <button id="send">Send</button>
</div>
<script>
  // POST the message to your server, then append text,
  // an <img>, <video> or <audio> element based on the reply type
</script>

الخطوة 6: النشر والتوسّع

• استضف الخادم الخلفي على أي منصة تدعم Node.js.
• استخدم webhooks بدلًا من حلقات الاستعلام المتلاحقة.
• حدّد سقوف إنفاق لكل مفتاح API حتى لا يستنزف روبوت كثير الاستخدام رصيدك.
• تعامل مع الأخطاء: الطلب الذي لا يكفي رصيدك لتغطيته يعيد خطأ نقص الأرصدة، لذا اعرض على المستخدمين رسالة ودية.

يتوفر المرجع الكامل، بما في ذلك مواصفات OpenAPI، في وثائق API وبوابة المطوّرين.

أفضل الممارسات

• اطلب التأكيد قبل الإنشاء: الوسائط تستهلك أرصدة، لذا دع المستخدمين يوافقون على الطلبات المكلفة.
• تحديد معدل الطلبات: التزم بالحدود المفروضة على كل مفتاح، وضع الطلبات في قائمة انتظار من جهتك.
• الإشراف على المحتوى: رشّح الـ prompts قبل إرسالها إلى أيٍّ من الواجهتين.
• الامتثال لقواعد الخصوصية: تجنّب إرسال بيانات شخصية في الـ prompts والتزم باللائحة العامة لحماية البيانات (GDPR).
• الاختبار: جرّب المهام الفاشلة والمحظورة والبطيئة، لا المسار المثالي وحده.

الخلاصة

لن يكتب Flixly ردود روبوت الدردشة، لكنه يستطيع أن يجعل روبوت الدردشة المخصّص بالذكاء الاصطناعي أكثر فائدة بكثير عبر تمكينه من إنشاء الصور والفيديوهات والمقاطع الصوتية عند الطلب. اجمع بين نموذج اللغة لديك وFlixly API، وابدأ بنموذج صور واحد، ثم توسّع بعد ذلك. احصل على مفتاحك واقرأ وثائق API للبدء.