L'entrée vocale de l'utilisateur est capturée et envoyée au backend PHP via l'API MediaRecorder du JavaScript frontal; 2. PHP enregistre l'audio en tant que fichier temporaire et appelle STTAPI (tel que Google ou Baidu Voice Recognition) pour le convertir en texte; 3. PHP envoie le texte à un service d'IA (comme Openaigpt) pour obtenir une réponse intelligente; 4. PHP appelle ensuite TTSAPI (comme Baidu ou Google Voice Synthesis) pour convertir la réponse en fichier vocal; 5. PHP diffuse le fichier vocal vers l'avant pour jouer, terminant l'interaction. L'ensemble du processus est dominé par PHP pour assurer une connexion transparente entre toutes les liens.

Pour réaliser la correction d'erreur de texte et l'optimisation de la syntaxe avec l'IA, vous devez suivre les étapes suivantes: 1. Sélectionnez un modèle ou une API d'IA appropriée, tels que Baidu, Tencent API ou bibliothèque NLP open source; 2. Appelez l'API via Curl ou Guzzle de PHP et traitez les résultats de retour; 3. Afficher les informations de correction d'erreur dans l'application et permettre aux utilisateurs de choisir d'adopter l'adoption; 4. Utilisez PHP-L et PHP_CODESNIFFER pour la détection de syntaxe et l'optimisation du code; 5. Collectez en continu les commentaires et mettez à jour le modèle ou les règles pour améliorer l'effet. Lorsque vous choisissez AIAPI, concentrez-vous sur l'évaluation de la précision, de la vitesse de réponse, du prix et du support pour PHP. L'optimisation du code doit suivre les spécifications du PSR, utiliser le cache raisonnablement, éviter les requêtes circulaires, revoir le code régulièrement et utiliser x

PHP n'effectue pas directement un traitement d'image AI, mais s'intègre via les API, car il est bon dans le développement Web plut?t que dans les taches à forte intensité informatique. L'intégration de l'API peut atteindre une division professionnelle du travail, réduire les co?ts et améliorer l'efficacité; 2. Intégration des technologies clés incluez l'utilisation de Guzzle ou Curl pour envoyer des demandes HTTP, le codage et le décodage des données JSON, l'authentification de la sécurité des clés de l'API, les taches de traitement de la file d'attente asynchrones, les taches prenant du temps, la gestion des erreurs robuste et le mécanisme de retrait, le stockage et l'affichage d'images; 3. Les défis courants incluent le co?t des API incontr?lable, les résultats de génération incontr?lables, la mauvaise expérience utilisateur, les risques de sécurité et la gestion difficile des données. Les stratégies de réponse consistent à définir des quotas et des caches utilisateur, en fournissant des conseils ProTT et une sélection multi-images, des notifications asynchrones et des invites de progrès, un stockage et un audit de contenu de la variable d'environnement clé et un stockage cloud.

L'idée principale d'intégrer les capacités de compréhension visuelle AI dans les applications PHP est d'utiliser l'API de service visuel AI tiers, qui est responsable du téléchargement d'images, de l'envoi de demandes, de la réception et de l'analyse des résultats JSON et du stockage de balises dans la base de données; 2. Le marquage automatique de l'image peut considérablement améliorer l'efficacité, améliorer la recherche de contenu, optimiser la gestion et la recommandation et changer le contenu visuel des "données mortes" aux "données en direct"; 3. La sélection des services d'IA nécessite des jugements complets basés sur la correspondance fonctionnelle, la précision, le co?t, la facilité d'utilisation, le retard régional et la conformité des données, et il est recommandé de commencer à partir de services généraux tels que Google CloudVision; 4. Les défis courants comprennent le délai d'expiration du réseau, la sécurité clé, le traitement des erreurs, la limitation du format d'image, le contr?le des co?ts, les exigences de traitement asynchrones et les problèmes de précision de reconnaissance de l'IA.

PHP assure l'atomicité de la déduction des stocks via les transactions de base de données et les verrous en ligne de Forupdate pour empêcher la survente élevée élevée en simultation; 2. La cohérence de l'inventaire multiplateforme dépend de la gestion centralisée et de la synchronisation axée sur les événements, combinant des notifications API / WebHook et des files d'attente de messages pour assurer une transmission fiable de données; 3. Le mécanisme d'alarme doit définir un faible inventaire, un inventaire zéro / négatif, des ventes invidables, des cycles de réapprovisionnement et des stratégies de fluctuations anormales dans différents scénarios, et sélectionner Dingtalk, SMS ou les personnes responsables par e-mail en fonction de l'urgence, et les informations d'alarme doivent être complètes et claires pour réaliser l'adaptation et la réponse rapide.

Sélectionnez le service de reconnaissance vocale AI approprié et intégrez PHPSDK; 2. Utilisez PHP pour appeler FFMPEG pour convertir les enregistrements en formats requis API (tels que WAV); 3. Téléchargez des fichiers sur le stockage cloud et appelez API Asynchronous Recognition; 4. Analyser les résultats JSON et organiser du texte à l'aide de la technologie NLP; 5. Générez des documents Word ou Markdown pour terminer l'automatisation des enregistrements de la réunion. L'ensemble du processus doit assurer le chiffrement des données, le contr?le d'accès et la conformité pour garantir la confidentialité et la sécurité.

Pour collecter les données de comportement des utilisateurs, vous devez enregistrer la navigation, la recherche, l'achat et d'autres informations dans la base de données via PHP et les nettoyer et les analyser pour explorer les préférences d'intérêt; 2. La sélection des algorithmes de recommandation doit être déterminée sur la base des caractéristiques des données: en fonction du contenu, du filtrage collaboratif, des règles ou des recommandations mitigées; 3. Le filtrage collaboratif peut être mis en ?uvre en PHP pour calculer la similitude du cosinus des utilisateurs, sélectionner K voisins les plus proches, les scores de prédiction pondérés et recommander des produits à haut score; 4. L'évaluation des performances utilise la précision, le rappel, la valeur F1 et le CTR, le taux de conversion et vérifier l'effet par le biais de tests A / B; 5. Les problèmes de démarrage à froid peuvent être atténués par des attributs de produits, des informations d'enregistrement des utilisateurs, des recommandations populaires et des évaluations d'experts; 6. Les méthodes d'optimisation des performances comprennent les résultats de recommandation en cache, le traitement asynchrone, l'informatique distribuée et l'optimisation des requêtes SQL, améliorant ainsi l'efficacité des recommandations et l'expérience utilisateur.

Pour permettre aux conteneurs PHP de prendre en charge la construction automatique, le noyau réside dans la configuration du processus d'intégration continue (CI). 1. Utilisez Dockerfile pour définir l'environnement PHP, y compris l'image de base, l'installation d'extension, la gestion de la dépendance et les paramètres d'autorisation; 2. Configurez des outils CI / CD tels que GitLabci et définissez les étapes de construction, de test et de déploiement via le fichier .gitlab-ci.yml pour réaliser une construction, un test et un déploiement automatique; 3. Intégrer des cadres de test tels que PHPUnit pour s'assurer que les tests sont automatiquement exécutés après les modifications du code; 4. Utiliser des stratégies de déploiement automatisées telles que Kubernetes pour définir la configuration de déploiement via le fichier de déploiement.yaml; 5. Optimiser Dockerfile et adopter une construction en plusieurs étapes