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源代码
讯飞星火认知大模型V3.5(AI对话助手)python程序示例 python
AI助手 2月前 165

简单修改一处,即可生成属于自己的AI对话助手。

以下是讯飞星火官方示例,这段代码已经实现了与AI的对话模式,只是问题(query)是固定的。如果想让用户自由输入问题,达到对话的效果,可以使用一个while循环来实现。

    
# coding: utf-8
import _thread as thread
import os
import time
import base64

import base64
import datetime
import hashlib
import hmac
import json
from urllib.parse import urlparse
import ssl
from datetime import datetime
from time import mktime
from urllib.parse import urlencode
from wsgiref.handlers import format_date_time

import websocket
import openpyxl
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, as_completed
import os


class Ws_Param(object):
    # 初始化
    def __init__(self, APPID, APIKey, APISecret, gpt_url):
        self.APPID = APPID
        self.APIKey = APIKey
        self.APISecret = APISecret
        self.host = urlparse(gpt_url).netloc
        self.path = urlparse(gpt_url).path
        self.gpt_url = gpt_url

    # 生成url
    def create_url(self):
        # 生成RFC1123格式的时间戳
        now = datetime.now()
        date = format_date_time(mktime(now.timetuple()))

        # 拼接字符串
        signature_origin = "host: " + self.host + "\n"
        signature_origin += "date: " + date + "\n"
        signature_origin += "GET " + self.path + " HTTP/1.1"

        # 进行hmac-sha256进行加密
        signature_sha = hmac.new(self.APISecret.encode('utf-8'), signature_origin.encode('utf-8'),
                                 digestmod=hashlib.sha256).digest()

        signature_sha_base64 = base64.b64encode(signature_sha).decode(encoding='utf-8')

        authorization_origin = f'api_key="{self.APIKey}", algorithm="hmac-sha256", headers="host date request-line", signature="{signature_sha_base64}"'

        authorization = base64.b64encode(authorization_origin.encode('utf-8')).decode(encoding='utf-8')

        # 将请求的鉴权参数组合为字典
        v = {
            "authorization": authorization,
            "date": date,
            "host": self.host
        }
        # 拼接鉴权参数,生成url
        url = self.gpt_url + '?' + urlencode(v)
        # 此处打印出建立连接时候的url,参考本demo的时候可取消上方打印的注释,比对相同参数时生成的url与自己代码生成的url是否一致
        return url


# 收到websocket错误的处理
def on_error(ws, error):
    print("### error:", error)


# 收到websocket关闭的处理
def on_close(ws):
    print("### closed ###")


# 收到websocket连接建立的处理
def on_open(ws):
    thread.start_new_thread(run, (ws,))


def run(ws, *args):
    data = json.dumps(gen_params(appid=ws.appid, query=ws.query, domain=ws.domain))
    ws.send(data)


# 收到websocket消息的处理
def on_message(ws, message):
    # print(message)
    data = json.loads(message)
    code = data['header']['code']
    if code != 0:
        print(f'请求错误: {code}, {data}')
        ws.close()
    else:
        choices = data["payload"]["choices"]
        status = choices["status"]
        content = choices["text"][0]["content"]
        print(content,end='')
        if status == 2:
            print("#### 关闭会话")
            ws.close()


def gen_params(appid, query, domain):
    """
    通过appid和用户的提问来生成请参数
    """

    data = {
        "header": {
            "app_id": appid,
            "uid": "1234",           
            # "patch_id": []    #接入微调模型,对应服务发布后的resourceid          
        },
        "parameter": {
            "chat": {
                "domain": domain,
                "temperature": 0.5,
                "max_tokens": 4096,
                "auditing": "default",
            }
        },
        "payload": {
            "message": {
                "text": [{"role": "user", "content": query}]
            }
        }
    }
    return data


def main(appid, api_secret, api_key, gpt_url, domain, query):
    wsParam = Ws_Param(appid, api_key, api_secret, gpt_url)
    websocket.enableTrace(False)
    wsUrl = wsParam.create_url()

    ws = websocket.WebSocketApp(wsUrl, on_message=on_message, on_error=on_error, on_close=on_close, on_open=on_open)
    ws.appid = appid
    ws.query = query
    ws.domain = domain
    ws.run_forever(sslopt={"cert_reqs": ssl.CERT_NONE})


if __name__ == "__main__":
    main(
        appid="",
        api_secret="",
        api_key="",
        #appid、api_secret、api_key三个服务认证信息请前往开放平台控制台查看(https://console.xfyun.cn/services/bm35)
        gpt_url="wss://spark-api.xf-yun.com/v3.5/chat",
        # Spark_url = "ws://spark-api.xf-yun.com/v3.1/chat"  # v3.0环境的地址
        # Spark_url = "ws://spark-api.xf-yun.com/v2.1/chat"  # v2.0环境的地址
        # Spark_url = "ws://spark-api.xf-yun.com/v1.1/chat"  # v1.5环境的地址
        domain="generalv3.5",
        # domain = "generalv3"    # v3.0版本
        # domain = "generalv2"    # v2.0版本
        # domain = "general"    # v2.0版本
        query="给我写一篇100字的作文"
    )

替换修改最后一段代码,这样,程序会一直运行,直到用户输入'exit'。每次用户输入一个问题,程序就会调用main函数,将问题发送给AI,并打印AI的回答。

if __name__ == "__main__":
    appid = ""
    api_secret = ""
    api_key = ""
    gpt_url = "wss://spark-api.xf-yun.com/v3.5/chat"
    domain = "generalv3.5"

    while True:
        query = input("请输入你的问题(输入'exit'退出):")
        if query == 'exit':
            break
        main(
            appid=appid,
            api_secret=api_secret,
            api_key=api_key,
            gpt_url=gpt_url,
            domain=domain,
            query=query
        )

注意,需要登录讯飞星火(https://xinghuo.xfyun.cn/spark),获取自己的API,并填入以下三个参数 appid、api_secret、api_key,程序才会正确响应回答。

main(
        appid="",
        api_secret="",
        api_key="",
 
 
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