ElfLabs-Tutorial: Ihr Leitfaden zum Erstellen einer sprachgesteuerten KI

Einführung: Entfesseln Sie das Potenzial der ElevenLabs API

Willkommen zu diesem umfassenden Tutorial, in dem Sie das volle Potenzial der Eleven Labs API entdecken, um eine dynamische, KI-gestützte Brainstorming-Partner-App zu erstellen. In diesem Abschnitt werden wir Sie in die aufregende Welt der Eleven Labs API einführen und Ihnen einen Einblick in das geben, was in diesem umfassenden Leitfaden bevorsteht.

Sind Sie bereit, sich auf eine Reise in das Reich der KI-gesteuerten Kreativität zu begeben? Die Eleven Labs API öffnet die Tür zu endlosen Möglichkeiten und ermöglicht es Ihnen, die Kraft der KI-Sprachsynthese für Ihre einzigartigen Anwendungen zu nutzen. In den folgenden Abschnitten werden wir tief in die Technologien eintauchen, die die Grundlage unseres Projekts bilden. Lassen Sie uns mit der Erkundung der Eleven Labs API, Anthropics Claude, ReactJS und Flask beginnen, während wir Schritt für Schritt Ihre KI-gestützte Brainstorming-Partner-App erstellen.

Einführung in ElevenLabs und Sprachsynthese

ElevenLabs ist ein Forschungsunternehmen für Sprachtechnologie, das "die überzeugendste KI-Sprachsoftware für Verlage und Kreative" entwickelt. Ihr Ziel ist es, gesprochene Audioinhalte sofort zwischen Sprachen zu konvertieren und eine On-Demand-mehrsprachige Audiounterstützung in Bereichen wie Bildung, Streaming, Hörbüchern, Gaming, Filmen und sogar in Echtzeitgesprächen Realität werden zu lassen. Sie bieten eine Suite von Werkzeugen an, die von Sprachklonierung bis zur Gestaltung synthetischer Stimmen reichen, wobei ihr Hauptangebot Text-zu-Sprache-Modelle sind, die auf hoher Kompression und Kontextverständnis basieren.

Verstehen von Anthropics Claude: Die KI-Engine Ihres Chatbots

Anthropic ist ein Unternehmen für KI-Sicherheit und -Forschung. Das bedeutet, dass sie neben der Entwicklung von Produkten wie KI-Modellen auch Wert auf die Sicherheit, Interpretierbarkeit und Zuverlässigkeit von KI-Systemen legen. Sie glauben, dass KI das Potenzial hat, die Art und Weise, wie die Welt funktioniert, grundlegend zu verändern. Durch die Förderung von KI-Sicherheit auf branchenweiter Ebene zielen sie darauf ab, an der Spitze der KI-Systeme zu bauen, die zuverlässig, interpretierbar und steuerbar sind.

Basierend auf ihrer Forschung haben sie ihr Produkt, ein KI-Modell namens Claude, auf den Markt gebracht. Claude ist über eine Chatoberfläche und eine kostenlose API zugänglich, die in der Lage ist, eine Vielzahl von Konversations- und Textverarbeitungsaufgaben zu erledigen und dabei ein hohes Maß an Zuverlässigkeit und Vorhersagbarkeit aufweist. Nutzer beschreiben Claudes Antworten als "detailliert und leicht verständlich, wie ein naturlastiges Gespräch". Aus diesem Grund haben wir uns entschieden, Anthropics Claude zur Steuerung unserer Brainstorming-Partner-Chatbot-App zu verwenden.

Nutzung von ReactJS für intuitive Benutzeroberflächen

ReactJS ist eine JavaScript/TypeScript-Bibliothek zur Entwicklung von Benutzeroberflächen, die besonders beliebt für einseitige Anwendungen ist. Sie ermöglicht es Entwicklern, sowohl einfache als auch komplexe Apps von Grund auf unter Verwendung einer komponentenbasierten Architektur zu erstellen. Eine besonders beliebte Funktion von React ist das einfache, aber leistungsstarke Zustandsmanagement, das bestimmte Teile der Benutzeroberfläche aktualisiert und rendert, ohne vollständige Seitenaktualisierungen zu erfordern. Daher werden wir ReactJS verwenden, um das Frontend unserer Brainstorming-Partner-Chatbot-App zu erstellen.

Erstellen eines robusten Backends mit Flask

Flask ist ein leichtgewichtiges und benutzerfreundliches Web-Framework, das auf Python basiert. Entwickler können klein anfangen, indem sie ein paar Routen hinzufügen und die App weiterentwickeln, indem sie zusätzliche Funktionen integrieren. Dieses Tutorial nutzt Flask, um das Backend unserer Chatbot-App zu erstellen, da viele Bibliotheken wie anthropic und elevenlabs hauptsächlich für Python verfügbar sind.

Voraussetzungen

Bevor Sie mit diesem Tutorial beginnen, ist es ratsam, Grundkenntnisse in folgendem zu haben:

• Python, vorzugsweise Flask.
• TypeScript und ReactJS.
• Zugang zur ElevenLabs API.
• Zugang zur Claude API von Anthropic.

Aufbau

Hier ist eine Übersicht darüber, was wir in diesem Tutorial behandeln werden:

1. Projekte initialisieren
2. Backend erstellen
3. Backend testen
4. Frontend erstellen
5. Die Brainstormy-App testen

Schritt-für-Schritt Tutorial: So verwenden Sie die Eleven Labs API

Schritt 1: Projekte initialisieren

Das Wichtigste zuerst: Lassen Sie uns unsere Projekte für unsere Chatbot-App, die wir "Brainstormy" nennen werden, initialisieren. In diesem Tutorial werden wir zwei separate Projekte erstellen: eines für das Backend und eines für das Frontend.

Backend initialisieren

• Erstellen Sie ein neues Verzeichnis für Ihr Projekt: Wir werden das Backend unseres Projekts brainstormy-backend nennen. Lassen Sie uns das Verzeichnis erstellen und dorthin navigieren.
• Erstellen Sie eine neue virtuelle Umgebung: Als nächstes werden wir unsere virtuelle Umgebung, die wir env nennen, erstellen.
• Aktivieren Sie die virtuelle Umgebung: Der Befehl variiert je nach Betriebssystem.
• Auf macOS und Linux:
• Auf Windows:
• Installieren Sie Flask: Jetzt, da unsere virtuelle Umgebung aktiviert ist, können wir unsere Abhängigkeiten installieren, beginnend mit Flask.
• Erstellen Sie eine neue Flask-Anwendung: Lassen Sie uns eine neue Datei namens app.py erstellen und sie mit unserem bevorzugten IDE bearbeiten. Wir werden den folgenden Code hinzufügen, um eine Flask-App mit einer Route zu erstellen, die Hallo, Welt! zurückgibt.

Frontend initialisieren

• Erstellen Sie eine neue ReactJS-Anwendung: Wir können eine neue ReactJS-Anwendung mit create-react-app erstellen. Stellen Sie sicher, dass Node.js installiert ist.
• Installieren Sie TailwindCSS für Styling: Führen Sie im brainstormy-client Projekt Befehle aus, um TailwindCSS über npm zu installieren und die Bibliothek zu initialisieren.
• Starten Sie die ReactJS-Anwendung: Navigieren Sie in Ihr neues Projektverzeichnis und starten Sie die Anwendung:

Der Befehl sollte die App im Entwicklungsmodus ausführen und sie automatisch in Ihrem Standardbrowser öffnen.

Schritt 2: Backend erstellen

Nun lassen Sie uns in den Codierungsbereich eintauchen! Wir werden damit beginnen, Handler für die Endpunkte unseres Backends hinzuzufügen. Zuerst installieren wir die verbleibenden Abhängigkeiten.

Notwendige Bibliotheken installieren

Führen Sie den Befehl aus, um alle erforderlichen Bibliotheken zu installieren, einschließlich flask-cors, anthropic, elevenlabs und einer gesperrten Version von pydantic, um Kompatibilitätsprobleme zu vermeiden.

Die app.py Datei bearbeiten

• Notwendige Module importieren: Importieren Sie Bibliotheken wie os, flask, elevenlabs und anthropic sowie CORS zur Handhabung von Anfragen über Ursprünge hinweg.
• Flask-Anwendung initialisieren: richten Sie CORS ein, um Anfragen von http://localhost:3000 und http://example.com zuzulassen.
• API-Schlüssel für ElevenLabs festlegen: Holen Sie den API-Schlüssel aus den Umgebungsvariablen und konfigurieren Sie ihn in der Bibliothek.
• Route zum Generieren von Chat-Antworten definieren: Erstellen Sie einen /chat Endpunkt, der den Gesprächsverlauf akzeptiert und die Antwort des Claude-Modells zurückgibt.
• Route zum Generieren von Sprache definieren: Erstellen Sie einen /talk Endpunkt zum Generieren von Reden aus Chat-Antworten.
• Flask-Anwendung ausführen: Starten Sie die Flask-App mit aktivierten Debug-Modus zur einfacheren Fehlersuche.

Die .env Datei bearbeiten

Speichern Sie Ihre API-Schlüssel in der .env Datei zur Sicherheit.

Schritt 3: Backend testen

Überprüfen Sie, ob das Backend korrekt funktioniert, indem Sie Werkzeuge wie Postman oder Insomnia verwenden, um POST-Anfragen an die Flask-Routen zu senden.

/chat Endpunkt

Testen Sie den /chat Endpunkt, indem Sie eine JSON-Nutzlast mit einer Liste von Nachrichtenobjekten senden, um Ideen zur Innovation des Gesundheitssystems zu erhalten.

/talk Endpunkt

Testen Sie den /talk Endpunkt, indem Sie die Antwort vom /chat Endpunkt als Skript für die Sprachausgabe über ElevenLabs senden.

Schritt 4: Frontend erstellen

Jetzt, wo das Backend abgeschlossen ist, lassen Sie uns das Frontend erstellen. Unser Fokus liegt auf zwei Komponenten: der App Komponente und der Chatbot Komponente.

App.tsx

Importieren Sie die Chatbot-Komponente und fügen Sie sie in das App Element ein.

Chatbot.tsx

Erklären Sie Importanweisungen und erstellen Sie Schnittstellen für Nachrichten. Behandeln Sie Zustände wie Nachrichten, Eingabe, Ladezustand und einen Audioplayer.

Fügen Sie Ereignis-Handler hinzu, um den Eingabezustand zu aktualisieren und Anfragen an den /chat Endpunkt zu senden, um Audioantworten abzurufen und abzuspielen.

public/index.html

Aktualisieren Sie den Titel der App in Brainstormy für ein ansprechendes Benutzererlebnis.

Schritt 5: Die Brainstormy-App testen

Sobald das Frontend abgeschlossen ist, interagieren Sie mit dem Chatbot, senden Sie verschiedene Nachrichten und überprüfen Sie die Antworten. Überprüfen Sie die Interaktivität und Funktionalität der App, indem Sie sicherstellen, dass die synthetisierte Sprache erfolgreich abgespielt wird.

Fazit

In diesem Tutorial haben wir demonstriert, wie man die ElevenLabs API nutzt, um KI-generierte Stimme in unsere KI-gestützte Brainstorming-Partner-App zu integrieren. Durch die Nutzung des Claude-Modells von Anthropic haben wir ansprechendere und menschlichere Antworten für unsere Ideen sichergestellt, was es zu einer idealen Lösung für eine Brainstorming-Partner-App macht.

Durch die Bereitstellung der generierten Stimme als Audiodatei konnten wir die Stimme nahtlos in unsere Frontend-App integrieren, wodurch die Audioantwort automatisch beim Empfang ausgelöst wurde. Dies verbessert die Interaktivität unserer Brainstorming-Partner-App und fördert ansprechendere Diskussionen.