微软结合 JS + AI 搞了个全新脚本语言:带你感受下代码和自然语言的融合!

在人工智能与编程快速融合的趋势下,微软最近推出了一种全新的脚本语言 ------ GenAI Script这种新型语言旨在将 JavaScript 的灵活性与 AI 的强大能力相结合,使得开发者能够在 JavaScript 环境中轻松调用 AI 功能,实现复杂的交互和数据处理。

一、GenAI Script 的诞生背景

随着 ChatGPT、Stable Diffusion 等生成式 AI 模型的普及,许多开发者对生成内容的 AI 工具产生了浓厚兴趣。然而,当前的 AI 调用流程较为复杂,往往需要借助 Python 等语言,安装大量依赖库,还要处理接口和数据处理等问题。微软推出 GenAI Script 的初衷正是为了降低开发者使用生成式 AI 的门槛,让他们可以直接在 JavaScript 环境中以一种熟悉的方式调用 AI 功能。

二、GenAI Script 的核心特点

  1. JavaScript 原生兼容

    GenAI Script 设计为 JavaScript 的扩展脚本语言,兼容 JavaScript 的语法和生态系统。开发者可以在浏览器或 Node.js 环境中使用,调用方式与传统的 JavaScript 函数几乎无异。这种高兼容性让它可以无缝集成到现有项目中,而无需额外配置。

  2. 内置 AI 支持

    GenAI Script 内置了多种 AI 功能模块,例如文本生成、图像生成、文本分析等。这些模块基于微软的云端 API 提供服务,开发者只需简单的调用即可实现复杂的生成效果。例如,想要生成一段文本,只需调用 generateText 函数,传入提示词和参数,便可获得 AI 生成的内容。

  3. 轻量化与高效性

    作为一种脚本语言,GenAI Script 保持了 JavaScript 一贯的轻量化和高效性。它可以在前端实时处理和生成数据,提升用户体验,减少延迟。

  4. 高度可扩展性

    GenAI Script 支持定制扩展,允许开发者根据需求创建自己的 AI 功能模块。例如,开发者可以将自己训练的模型通过 API 的形式集成到 GenAI Script 中,使得整个生态系统更加开放和灵活。

三、如何开始使用 GenAI Script?

要开始体验 GenAI Script,只需几个简单的步骤。以下为入门的基本流程:

1. 安装 Node.js

建议选 v20 以上的 LTS(长期维护)版本, 安装教程参考 ./

2. 安装 VS Code 插件 GenAIScript

3. 创建一个新脚本

使用命令 > GenAiScript: Create new script... 创建一个新脚本(Windows/Linux 使用 Ctrl+Shift+P,Mac 使用 ⇧⌘P

4. 配置 LLM 密钥

如果不能访问 LLM(OpenAI 这样的),可以使用 GitHub 模型, GitHub Copilot 模型或使用本地模型 参见 https://microsoft.github.io/genaiscript/getting-started/configuration/

可以借助 GitHub personal access token。注意,这个 token 不需要设置 scopes 或 permissions,如下图所示:

将创建好的 Github Token 放入本地项目的 .env 文件中。

ini 复制代码
GITHUB_TOKEN=...

4. 运行第一个脚本

运行脚本两种方式:VS Code 运行、命令行运行。以下是通过终端命令的方式运行,如下所示:

默认使用模型是 github:gpt-4o,也可以通过 --model 参数指定要运行的模型。

bash 复制代码
npx genaiscript run genaisrc --model github:Phi-3-mini-4k-instruct

运行结果如下所示:

每次运行都会在 .genaiscript/runs/ 目录下生成一个文件,详细记录了生成的步骤和最终结果。

5. 运行第二个脚本

通过 for 循环给 LLM 3 个任务,将会得到 3 个输出结果,最后我们通过一句话描述响应做为一个 Markdown 列表进行返回

js 复制代码
for (let i = 1; i <= 3; i++) {
  $`- Say "hello!" in ${i} emojis.`
}

$`Respond with a markdown list`

终端执行 npx genaiscript run genaisrc 命令。

最终的输出如下所示:

6. 以下是官方给的示例

感兴趣的可以尝试下 GenAIScript Samples

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