文心一言4.0(ERNIE-Bot-4)申请方法及简单调用代码示例

使用ERNIE-Bot 4.0和Uniapp构建跨平台日记App中的高效情绪分析系统 本文介绍了一项研究,旨在通过集成ERNIE-Bot 4.0大模型与UniApp技术,开发一款跨平台的日记应用程序,构建高效的情绪分析系统。研究专注于解决跨平台应用中大模型的嵌入运行与数据处理流程设计难题,探讨了结合大模型的NLP技术在日记App中的应用。技术架构上,前端使用UniApp与Vue构建,后端依托Spring Boot、MyBatisPlus、Redis及RabbitMQ进行高效数据处理与消息传递,MySQL作为数据库支持。该系统通过ERNIE-Bot 4.0进行情感分析,不仅能理解用户日记中的情 阅读详情
AI摘要

本文介绍了如何申请百度智能云的ERNIE-Bot-4(文心一言4.0),包括申请流程、接口调用示例和Python代码实现多轮对话。,

10月17日过后,估计很多人会看到类似的新闻,如图:

我看到这则新闻也是觉得非常感兴趣,于是本着“百闻不如一见”的实事求是的态度检索如何申请,没想到还真找到了ERNIE-Bot-4(俗称:文心一言4.0)的申请入口,如下:

  • 体验地址

企业用户/个人开发者:填写表单申请开通:百度智能云千帆大模型平台邀您测试 审核通过后即可免费调用千帆文心4.0API

  • API文档

ERNIE-Bot-4 - 千帆大模型平台 | 百度智能云文档


 

我本人是填写表单申请一天左右收到了“百度智能云”的短信通知我通过了申请,老样子,先上图:

通过之后即使不是很擅长调用接口来测试模型质量,百度智能云也会提供在线测试的入口方便我们测试,如图:

也是可以外接知识库或者调整各种参数的,还算便利,也提供了prompt模板作为参考。

如果我们不想每次都打开网站去测试,也可以在本地进行调用来测试,下面以python为例:

先在百度智能云控制台“应用接入”里创建应用,内容自己发挥,主要是我们需要的AppID,API Key以及Secret Key。

当然,我们需要开通一下对应接口的付费,我这里是只开通了ERNIE-Bot-4的付费,0.12¥/千tokens,跟其他模型比可能有点小贵,自费开通,为爱发电哈哈。

好了,万事具备,下面就是一个简单的多轮对话代码示例:

import requests
import json
import os
import pickle


class WenXinYiYanChat:
    def __init__(self, api_key, secret_key, user_id="这里输入你的APPID", file_name="history.pkl"):
        # 初始化方法,用于设置API密钥、用户ID、文件名等
        self.api_key = api_key
        self.secret_key = secret_key
        self.user_id = user_id
        self.file_name = file_name
        self.access_token = self.get_access_token()
        self.messages = []
        self.is_paused = False

    def get_access_token(self):
        # 获取access_token,用于后续的API调用
        url = "https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token"
        params = {
            'grant_type': 'client_credentials',
            'client_id': self.api_key,
            'client_secret': self.secret_key
        }
        headers = {
            'Content-Type': 'application/json',
            'Accept': 'application/json'
        }
        response = requests.post(url, headers=headers, params=params)
        return response.json().get("access_token")

    def chat(self, user_message):
        # 进行对话的主要方法
        if self.is_paused:
            return "对话目前已暂停。请先恢复对话再继续。"

        self.messages.append({"role": "user", "content": user_message})

        payload = {
            "messages": self.messages,
            "user_id": self.user_id,
            "temperature": 0.95,
            "top_p": 0.8,
            "penalty_score": 1.0
        }

        url = f"https://aip.baidubce.com/rpc/2.0/ai_custom/v1/wenxinworkshop/chat/completions_pro?access_token={self.access_token}"
        headers = {'Content-Type': 'application/json'}
        response = requests.post(url, headers=headers, data=json.dumps(payload))
        assistant_message = response.json().get("result")
        self.messages.append({"role": "assistant", "content": assistant_message})
        return assistant_message

    def clear_history(self):
        # 清除对话历史记录
        self.messages = []

    def get_chat_history(self):
        # 获取对话历史记录
        return self.messages

    def save_history(self):
        # 将对话历史记录保存到文件中
        with open(self.file_name, "wb") as f:
            pickle.dump(self.messages, f)

    def load_history(self):
        # 从文件中读取对话历史记录
        if os.path.exists(self.file_name):
            with open(self.file_name, "rb") as f:
                self.messages = pickle.load(f)

    def pause_chat(self):
        # 暂停对话,并保存对话历史记录
        self.is_paused = True
        self.save_history()

    def resume_chat(self):
        # 恢复对话,并加载对话历史记录
        self.is_paused = False
        self.load_history()


if __name__ == "__main__":
    api_key = input("请输入您的API Key: ")
    secret_key = input("请输入您的Secret Key: ")
    '''
    如果不想每次都输入这两个KEY就把上面两行注释掉,去除下面两行的注释
    '''
    # api_key = "在这里输入你的API Key"
    # secret_key = "在这里输入你的Secret Key"
    chat_instance = WenXinYiYanChat(api_key, secret_key)

    while True:
        user_message = input("靓仔: ")

        # 添加控制语句,用于实现功能
        if user_message.lower() == "暂停":
            chat_instance.pause_chat()
            print("对话已暂停。")
        elif user_message.lower() == "恢复":
            chat_instance.resume_chat()
            print("对话已恢复。")
        elif user_message.lower() == "清除":
            chat_instance.clear_history()
            print("对话历史记录已清除。")
        elif user_message.lower() == "查看":
            history = chat_instance.get_chat_history()
            print("对话历史记录如下:")
            for message in history:
                print(message["role"] + ": " + message["content"])
        elif user_message.lower() == "载入":
            chat_instance.load_history()
            print("对话历史记录已载入。")
        elif user_message.lower() in ["exit", "退出"]:
            break
        else:
            response = chat_instance.chat(user_message)
            print("文心一言4.0: ", response)

以上是一个非常简陋的多轮对话代码示例,仅供测试接口,佬轻喷,虽然国外的模型质量很高,价格也便宜,国内模型开发的开源项目确实少之又少,但还是希望有更多人能够关注国内模型,众人拾柴火焰高,一同开发出更多更优秀的项目,最后,上效果图:

如果有友友开发出了更好的项目或者发现了更好的项目,记得踢我,一起学习!

自定义 LLM:LangChain与文心一言擦出火花 自定义 LLM 需要实现以下必要的函数:它还可以实现第二个可选的函数:使用LLM模块来封装我们的模型接口,可以带来许多好处,其中之一就是有利于与LangChain的其他模块进行协同工作。下面我们通过 LangChain自定义LLM 实现文心一言 ERNIE-Bot-turbo 大模型接入:代码语言:javascript复制 😝有需要的小伙伴,可以V扫描下方二维码免费领取🆓在 .env 文件中配置变量:代码语言:javascript复制加载配置文件:代码语言:javascript复制最简单的调用:代码语言 阅读详情

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