computadora de escritorio, programador
# Cliente de IA Node API Biblioteca [Sistema de automatización de tareas página de inicio](https://app.apihub4ai.com/es) [Documentación: API](https://app.apihub4ai.com/es/doc) Herramienta de cliente para comunicarse con el hub de modelos de IA. Con las tareas que defines en el panel de administración, puedes escribir tu propio backend para cualquier aplicación sin conocimientos de programación. Puedes acceder a múltiples modelos de IA de diferentes proveedores en una sola API. La herramienta permite una implementación fácil y rápida de funciones administradas por modelos de inteligencia artificial que programamos describiendo la tarea a realizar. La interfaz de API permite la automatización y el encadenamiento de tareas. Con esta herramienta, puedes crear fácilmente un agente de IA que responda llamadas telefónicas, responda correos electrónicos, chatee, escriba artículos o publicaciones en redes sociales. Esta biblioteca proporciona un acceso conveniente a la API REST desde TypeScript o JavaScript. ## Instalación ### Npm [Paquete AH4AI Npm](https://www.npmjs.com/package/p4u-client-ai) ```sh npm install --save p4u-client-ai # o yarn add p4u-client-ai ``` # Documentación AIClient La clase AIClient está diseñada para interactuar con la API en el [sistema de automatización de tareas](https://app.apihub4ai.com/es/doc). Gestiona la autenticación de usuarios y las operaciones de tareas. # Documentación de usuario AIClient ## Visión general La clase `AIClient` proporciona una interfaz para interactuar con la API en `https://api.programmers4u.com`. Este cliente admite la autenticación de usuarios, operaciones de tareas como crear, ver, ejecutar y eliminar tareas. También proporciona algunos métodos de utilidad para interacciones básicas con la API. ## Enums ### `AudioModelsEnum` - **OAIWHISPER1**: `whisper-1` - **OAITTS1**: `tts-1` - **OAITTS1HD**: `tts-1-hd` ### `GPTModelsEnum` - **OAIGPT35Turbo**: `gpt-3.5-turbo` - **OAIGPT35Turbo1106**: `gpt-3.5-turbo-1106` - **OAIGPT35Turbo16k**: `gpt-3.5-turbo-16k` - **OAIGPT35TurboInstruct**: `gpt-3.5-turbo-instruct` - **OAIGPT4**: `gpt-4` - **OAIGPT4o**: `gpt-4o` - **OAIGPT432k**: `gpt-4-32k` - **OAIGPT4VisionPreview**: `gpt-4-vision-preview` - **OAIGPT41106Preview**: `gpt-4-1106-preview` - **Claude3Opus**: `claude-3-opus-20240229` - **Claude3Sonet**: `claude-3-sonnet-20240229` - **Claude3Haiku**: `claude-3-haiku-20240307` ## Interfaces ### `IDelete` ```typescript interface IDelete { idTask: string; } ``` ### `IInsert` ```typescript interface IInsert { name: string; context: string; model: string; instruction: string; } ``` ### `IRequest` ```typescript interface IRequest { ask: string; context: string; idTask: string; } ``` ## Métodos ### `login(userName: string, password: string): Promise` Inicia sesión del usuario con el `username` y `password` proporcionados. ### `makeRequest(method: string, endpoint: string, data?: any): Promise>` Realiza una solicitud HTTP al `endpoint` especificado utilizando el método HTTP `method` y los datos opcionales `data`. ### `pingPong(): Promise>` Verifica si la conexión con la API está activa. ### `listTasks(): Promise>` Enumera todas las tareas disponibles para el usuario. ### `runTask(request: IRequest): Promise>` Ejecuta la tarea especificada en base a la `request` proporcionada. ### `deleteTask(request: IDelete): Promise>` Elimina la tarea especificada por la `request`. ### `createTask(request: IInsert): Promise>` Crea una nueva tarea utilizando la `request` proporcionada. ## Ejemplo de uso Iniciar prueba ```sh npm run test o yarn test ``` ```typescript import { IRequest } from "../interfaces/request.interface"; import AIClient from "../index"; const userName = "XXX@XXX"; const password = "XXXXXXX"; const startTest = async () => { const client = new AIClient(); await client.login(userName, password); const listOfTasks = await client.listTasks(); console.log(listOfTasks); const testText = "Descripción de tu tarea aquí."; const taskRequest: IRequest = { idTask: "52468971-a06e-413d-9b3a-212b53aad693", ask: testText, context: " ", }; const taskRun = await client.runTask(taskRequest); console.log(taskRun); }; startTest(); ``` [#automatización](https://app.apihub4ai.com/es/doc/api-node) [#inteligenciaartificial](https://app.apihub4ai.com/es/doc/api-node) [#API](https://app.apihub4ai.com/es/doc/api-node) [#tareas](https://app.apihub4ai.com/es/doc/api-node) [#biblioteca](https://app.apihub4ai.com/es/doc/api-node)

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Preguntas frecuentes

AIClient es una clase diseñada para interactuar con la API en el sistema de automatización de tareas. Gestiona la autenticación de usuarios y las operaciones de tareas, como crear, mostrar, ejecutar y eliminar tareas.
AIClient admite varios modelos de IA, incluidos modelos de audio (por ejemplo, whisper-1, tts-1) y modelos GPT (por ejemplo, gpt-3.5-turbo, gpt-4) de Anthropic (Claude) y Stable Diffusion.
Para instalar la biblioteca p4u-client-ai, usa el comando npm install --save p4u-client-ai o yarn add p4u-client-ai.
Para iniciar sesión en AIClient, usa el método de inicio de sesión, proporcionando el nombre de usuario y la contraseña. Ejemplo: await client.login(userName, password);
Con AIClient, puedes realizar operaciones como crear tareas, mostrar la lista de tareas, ejecutar tareas y eliminar tareas.
Para crear una nueva tarea con AIClient, usa el método createTask, proporcionando los datos apropiados en el formato IInsert. Ejemplo: const request: IInsert = { name: 'Nombre de la tarea', context: 'Contexto', model: 'Modelo de IA', instruction: 'Instrucción' }; await client.createTask(request);
Para ejecutar una tarea con AIClient, usa el método runTask, proporcionando los datos apropiados en el formato IRequest. Ejemplo: const request: IRequest = { idTask: 'ID de la tarea', ask: 'Pregunta', context: 'Contexto' }; await client.runTask(request);
Para eliminar una tarea con AIClient, usa el método deleteTask, proporcionando los datos apropiados en el formato IDelete. Ejemplo: const request: IDelete = { idTask: 'ID de la tarea' }; await client.deleteTask(request);
Para comprobar si la conexión API está activa, usa el método pingPong. Ejemplo: await client.pingPong();
Para mostrar la lista de tareas disponibles para el usuario, usa el método listTasks. Ejemplo: const listOfTasks = await client.listTasks();

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