Wenda项目API接口使用指南：实现智能对话交互-优快云博客

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Wenda项目API接口使用指南：实现智能对话交互

wenda 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/wen/wenda

项目概述

Wenda是一个基于大语言模型的智能对话系统，通过简洁的API接口为用户提供自然语言处理能力。本文将详细介绍如何使用Wenda的API接口进行对话交互，帮助开发者快速集成到自己的应用中。

API基础信息

Wenda提供的主要API端点是聊天补全接口，采用标准的HTTP POST请求方式：

请求地址：http://{Host:Port}/chat/completions
请求头：必须包含Content-Type: application/json
请求方法：POST

请求参数详解

1. 请求体结构

请求体需要以JSON格式发送，包含以下关键参数：

{
  "model": "rwkv",
  "stream": false,
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "你的问题或对话内容"
    }
  ]
}

2. 参数说明

model (可选)

类型：string
说明：指定使用的语言模型，当前版本中此参数保留供未来扩展使用

stream (可选)

类型：boolean
默认值：false
说明：是否启用流式输出模式。当设置为true时，API会以流的形式逐步返回响应

messages (必需)

类型：array
说明：对话消息历史记录，包含完整的对话上下文

每个消息对象包含两个属性：

role：标识消息发送者
- user：用户发送的消息
- assistant：AI助手的回复
content：消息的具体文本内容

对话上下文管理

Wenda的API设计支持多轮对话，通过维护messages数组中的对话历史来实现上下文感知。例如：

"messages": [
  {
    "role": "user",
    "content": "树上有9只鸟，猎人开枪击中1只，树上还剩几只鸟?"
  },
  {
    "role": "assistant",
    "content": "题目中提到有9只鸟，猎人击中了其中的1只，所以树上剩下的鸟的数量为8。"
  },
  {
    "role": "user",
    "content": "错了，树上不再剩下鸟。因为猎人开枪的声音会把其它的鸟都吓飞。"
  }
]

这种设计允许AI理解完整的对话流程，从而做出更符合上下文的回应。

代码实现示例

Node.js实现

const fetch = require("node-fetch");

async function chatWithWenda(message) {
  const response = await fetch("http://127.0.0.1:17860/chat/completions", {
    method: "POST",
    headers: {
      "Content-Type": "application/json",
    },
    body: JSON.stringify({
      model: "rwkv",
      stream: false,
      messages: [
        {
          role: "user",
          content: message
        }
      ]
    }),
  });
  
  return await response.json();
}

// 使用示例
chatWithWenda("你好，今天天气怎么样？")
  .then(response => console.log(response));

PHP实现

function chatWithWenda($message) {
    $ch = curl_init();
    
    $payload = json_encode([
        "model" => "rwkv",
        "stream" => false,
        "messages" => [
            [
                "role" => "user",
                "content" => $message
            ]
        ]
    ]);
    
    curl_setopt($ch, CURLOPT_URL, 'http://127.0.0.1:17860/chat/completions');
    curl_setopt($ch, CURLOPT_RETURNTRANSFER, 1);
    curl_setopt($ch, CURLOPT_POST, 1);
    curl_setopt($ch, CURLOPT_POSTFIELDS, $payload);
    
    $headers = array();
    $headers[] = 'Content-Type: application/json';
    curl_setopt($ch, CURLOPT_HTTPHEADER, $headers);
    
    $result = curl_exec($ch);
    if (curl_errno($ch)) {
        throw new Exception('API请求错误: ' . curl_error($ch));
    }
    curl_close($ch);
    
    return json_decode($result, true);
}

// 使用示例
$response = chatWithWenda("你好，今天天气怎么样？");
print_r($response);