2.使用OpenAI搭配国内大模型实现提取参数

今天没事想到有一个需求，在复杂的文字下，想抽取对应的参数，转换成json格式，能做一些处理，就试着实现了一下，开始使用的是 from langchain_openai import ChatOpenAI 但是返回的东西是聊天一样内容，就放弃了。
就使用了OpenAI 搭配国内大模型实现以下，效果不错。

from openai import OpenAI


def params_to_json():
	# 智谱 也可以用其他的
    client = OpenAI(
        api_key="",
        base_url="https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4/",
    )

    user_prompt = """  
    1.解析用户输入 包含【API网关实例规格】，解析成参数赋值给 instanceType
    2.解析用户输入 包含【对公网返回数据大小】，解析成参数赋值给 returnSize
    3.解析用户输入 包含【每日请求量】，解析成参数赋值给 dailyReq
    4.根据历史记录将三个参数都匹配完成，返回json格式内容
    只返回json格式内容
    """

    completion = client.chat.completions.create(
        model="glm-4",
        messages=[
            {'role': 'system', 'content': '你是一个智能助手.' + user_prompt},
            {'role': 'user', 'content': '每日请求量 1000 、对公网返回数据2000、API网关实例规格api.s1.small'}],
    )
    print(completion.choices[0].message.content)
    return completion.choices[0].message.content



if __name__ == "__main__":
    result = params_to_json("每日请求量 1000 、对公网返回数据2000、API网关实例规格api.s1.small")

结果：