抖音豆包大模型AI写作教程

原创 已于 2025-04-22 14:44:04 修改 · 5k 阅读 · 6 ·
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#AI写作 #人工智能 #经验分享 #爬虫 #大数据

于 2024-08-03 14:29:58 首次发布

简数支持调用字节跳动抖音的豆包AI大模型API接口，用于对采集的数据进行研究分析，内容写作等。

抖音豆包大模型AI写作使用教程：

目录

1.启用豆包AI大模型API功能

2.设置豆包API处理规则

3.应用API规则处理数据

4.获取AI处理结果

1.启用豆包AI大模型API功能

1-1）开通豆包API功能

在字节跳动的火山方舟大模型平台，先创建API Key，然后在模型推理处，创建推理接入点，选择合适版本的AI豆包大模型开通。

1-2）简数采集器连接豆包API

在简数的 "第三方API接入管理" 处，点击 "+字节豆包" 按钮，填写豆包API的相应信息，连接上抖音AI豆包大模型API功能。

简数采集器接入抖音豆包AI大模型API接口

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《AI聊天类工具之九——​ 豆包》
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豆包 API 调用示例代码详解-Python版 在本文中，我们将详细介绍如何使用 Python 调用豆包 API，并提供相关的事前准备和代码执行步骤。 一、事前准备 密钥申请： 要使用豆包 API，首先需要申请一个授权密钥。在上述代码中，密钥存储在 headers 字典的 Authorization 值中，格式为 Bearer pat_DhYQxAFQpXLeH8uyu0i1K7PSOvTXkQI****。具体的申请流程可能因豆包 API 的提供商而异，需要根据相关文档进行操作。 Bot创建： 确保已经创建了Bot，并发布以 bot as api方式发布。这个机器人将用于处理用户的请求并返回响应。 二、所需 Python 包 执行上述 demo 代码需要安装以下 Python 包： requests：用于发送 HTTP 请求与 API 进行交互。 json：用于处理 JSON 数据。 可以使用以下命令通过 pip 安装这些包： pip install requests 三、代码详解 do_chat 函数： 该函数用于发起与豆包的对话。它向 https://api.coze.cn/
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ps: 因为是自用，所以这里图方便采用硬编码密钥的形式；如果有需求/安全风险，建议参考官方教程设置ARK_API_KEY环境变量的方式。坏处是：看别人的教程走了一大圈弯路hh；基础调用的话方法一就可以满足了，也比较方便快捷，容易上手。将 <Model> 替换为 Endpoint ID即可。创建就按照提示填写信息就行，需要实名认证，有免费额度。绿框框里就是Endpoint ID。
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这个网站 https://subrise.co 有几十万的数据需要通过AI来进行数据的分析和内容生成，本来选择的 gpt-4o-mini这个模型，但是需要分析的数据量有点大，算下来费用有点高，所以就选择了国内的豆包Doubao-lite-32k大模型，费用降低了一半，效果也还可以，而且豆包兼容openai的sdk，代码上不需要有太多的改动。
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AI大模型 抖音赛道
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### AI大模型在抖音赛道中的应用 #### 应用范围广泛 豆包大模型家族展示了其广泛的市场覆盖能力，特别是在抖音这样的大型社交平台上。这些模型不仅限于传统的文本处理任务，还扩展到了多媒体内容的理解与生成，包括但不限于语音识别、语音合成、图像生成等多个方面[^1]。 #### 技术支持强大 得益于字节跳动掌握的国内顶级数据资源库的支持，使得这类AI大模型能够更好地服务于实际应用场景。例如，在AI搜索领域内，通过利用高质量的数据集训练得到更精确高效的搜索引擎；对于AI写作功能而言，则可以提供更加贴近人类表达习惯的文章创作辅助工具；而在图像生成方向上，同样因为有了海量图片素材作为支撑，从而实现了更为逼真且富有创意的作品产出[^2]。 #### 用户体验优化 为了提升用户体验感，平台引入了先进的多模态交互技术。借助于此种方式，用户可以通过自然语言指令轻松操控各种智能设备和服务项目。比如当孩子们与名为BabyAlpha的人工智能产品互动时，后者凭借高精度的语言解析能力和快速反应机制（准确率达到97.8%，响应时间小于0.5秒），给使用者带来了流畅无阻的感受[^3]。 ```python # 示例代码展示如何集成一个多模态对话系统到应用程序中 import multimodal_dialog_system as mds def initialize_multimodal_ai(): model = mds.load_model('path_to_pretrained_model') return model def process_user_input(user_text, user_image=None): response = model.predict(text=user_text, image=user_image) return response['text'], response['image'] model = initialize_multimodal_ai() user_response_text, generated_image = process_user_input("我想看一只可爱的小猫", "optional_path_to_user_uploaded_image") print(f"机器人回复的文字:{user_response_text}") if generated_image is not None: display(generated_image) ```
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