Python|基于Kimi大模型实现单轮对话,并将对话结果保存(2)

前言

本文是该专栏的第2篇,后面会持续分享AI大模型干货知识,记得关注。

kimi的主要功能,包括长文总结和生成、联网搜索、数据处理、编写代码、用户交互和翻译。此外,它还支持多种语言的对话,并能够直接解析文档或表格,总结和提炼关键内容。

恰巧有的时候,我们需要借助大模型的功能特点,将大批量的文本数据进行数据提炼处理。而在本文中,笔者将以kimi大模型为例,基于kimi大模型实现单轮对话,并根据问题提示词将大模型返回的对话结果进行保存处理。

废话不多说,具体细节部分以及代码实现思路,笔者将在正文进行详细介绍。(附带完整实现代码)

正文

目标需求:基于kimi大模型,通过Python实现单轮对话,并根据问题提示词将大模型返回的对话结果进行保存处理。


1. 依赖库安装

首先,我们需要在自己的python环境中安装openai的官方库,直接在

### 使用Python调用Kimi大模型API 为了使用Python调用Kimi大模型API,通常需要遵循特定的接口定义来发送请求处理响应。下面提供了一个基本的例子说明如何通过HTTP POST方法向API端点发送查询,接收返回的结果。 首先,确保安装了`requests`库用于发起网络请求: ```bash pip install requests ``` 接着,在Python脚本中导入必要的模块设置访问令牌(如果API要求认证),构建请求体以及执行POST请求获取数据如下所示: ```python import json import requests def call_kimi_api(prompt, api_key): url = 'https://api.kimi.example.com/v1/models/kimi:predict' # 假设这是官方提供的API地址 headers = { 'Content-Type': 'application/json', 'Authorization': f'Bearer {api_key}' } payload = { "inputs": [ {"text": prompt} ] } response = requests.post(url=url, data=json.dumps(payload), headers=headers) if response.status_code == 200: result = response.json() return result['outputs'][0]['generated_text'] else: raise Exception(f'Request failed with status code {response.status_code}: {response.text}') if __name__ == '__main__': api_key = '<your-api-key-here>' # 用户需替换为自己实际拥有的有效API密钥 user_input = input('请输入您想要询问的内容:') output = call_kimi_api(user_input, api_key) print(output) ``` 上述代码展示了怎样利用Python中的`requests`库来进行一次简单的文本生成任务调用[^1]。请注意这里的URL仅为示意用途;真实的API路径应当参照Kimi大模型文档给出的信息进行配置。
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