保姆级教程:利用大模型与高德地图API,轻松实现查找附近咖啡店

python调用高德地图api获得poi 高德地图开发指南的一些调用api文档在这个网址 https://lbs.amap.com/api/webservice/guide/api/newpoisearch 周边搜索 API 服务地址(get请求) https://restapi.amap.com/v5/place/around?parameters 地理编码 API 服务地址(get请求) htmlhttps://restapi.amap.com/v3/geocode/geo?parameters 步行路径规划API URL(get请求) ht 阅读详情
AI摘要

本文介绍了结合OpenAI大模型和高德地图API查找某个地址附近咖啡店的方法,包括步骤解析和代码示例。此外,还分享了AI大模型的学习资料,如全套学习路线、640套报告合集、经典PDF书籍以及商业化落地方案。

随着人工智能和地图服务的迅速发展,我们可以轻松地利用这些工具实现各种便捷功能。例如,通过整合OpenAI的大模型和高德地图API,可以快速查找某个地址附近的咖啡店。本文将介绍如何通过远程调用和多功能调用大模型,结合高德地图API,实现这一功能,并分享具体的代码示例。

一、步骤解析

图片

  1. 用户查询

    • 用户向ChatBot提出查询请求,例如“长沙证券大厦附近的咖啡店”。
  2. 解析用户请求

    • ChatBot(通过OpenAI API)解析用户的请求内容,理解用户想要查询的地点和兴趣点。
  3. 调用高德地图API获取地理坐标

    • ChatBot调用高德地图API,使用get_location_coordinate函数获取用户查询地点的地理坐标(经纬度)。
  4. 高德地图API返回地理坐标

    • 高德地图API返回查询地点的地理坐标信息(例如经度和纬度)。
  5. 解析地理坐标

    • ChatBot解析从高德地图API返回的地理坐标,为后续查询做好准备。
  6. 调用高德地图API搜索附近兴趣点

    • ChatBot调用高德地图API,使用search_nearby_pois函数,根据获取的地理坐标和用户提供的关键词(如“咖啡”),搜索附近的兴趣点(POIs)。
  7. 高德地图API返回附近兴趣点

    • 高德地图API返回查询坐标附近的兴趣点信息,包括咖啡店的名称、地址和距离等。
  8. 整理并生成回复内容

    • ChatBot整理高德地图API返回的兴趣点信息,并生成用户所需的回复内容。
  9. 返回结果给用户

    • ChatBot将生成的回复内容返回给用户,展示附近的咖啡店信息。
  10. 用户继续对话或结束

    • 用户可以根据返回的信息继续进行对话,提出更多查询或结束对话。

二、完整代码

# 导入必要的库和模块
import openai
import os
from math import *
from icecream import ic
import json
import requests
import logging
# 设置日志记录配置
logging.basicConfig(level=logging.INFO, format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s')

# 加载环境变量
from dotenv import load_dotenv, find_dotenv
_ = load_dotenv(find_dotenv())

# 初始化OpenAI API密钥和模型
openai.api_key = os.getenv('OPENAI_API_KEY')
openai.api_base = os.getenv('OPENAI_API_URL')
model = os.getenv('MODEL')
amap_key = os.getenv('GAODE_MAP_API_KEY')

# 通过高德地图API获取地点的经纬度坐标
# 用于查询某个地点的地理坐标。
def get_location_coordinate(location, city="长沙"):
    """    
    根据地点和城市名称,使用高德地图API查询并返回该地点的坐标。 
           
    参数:    
    location (str): 地点名称。    
    city (str): 城市名称,默认为“长沙”。       
     
    返回:    
    dict: 包含地点坐标信息的字典,如果没有找到则返回None。    
    """    
    url = f"https://restapi.amap.com/v5/place/text?key={amap_key}&keywords={location}&region={city}"    
    ic(url)    
    r = requests.get(url)    
    result = r.json()    
    if "pois" in result and result["pois"]:        
        return result["pois"][0]
    return None

# 通过高德地图API查询给定坐标附近的兴趣点(POIs)
#用于查询地理坐标附近的某些信息(取决于用户输入的Keyword)
#这是用的高德地图的开放接口,在使用本例之前,你需要先去高德地图开放接口的官网(https://console.amap.com/dev/key/app)申请一个key,免费的。这里就不过多介绍了。
def search_nearby_pois(longitude, latitude, keyword):
    """    
    根据给定的经纬度和关键词,使用高德地图API查询并返回附近的兴趣点信息。   
         
    参数:    
    longitude (str): 经度。    
    latitude (str): 纬度。    
    keyword (str): 查询关键词。      
      
    返回:    
    str: 包含查询结果的字符串,如果没有找到则返回空字符串。    
    """    
    url = f"https://restapi.amap.com/v5/place/around?key={amap_key}&keywords={keyword}&location={longitude},{latitude}"    
    ic(url)    
    r = requests.get(url)    
    result = r.json()    
    ans = ""    
    if "pois" in result and result["pois"]:      
        for i in range(min(3, len(result["pois"]))):       
            name = result["pois"][i]["name"]            
            address = result["pois"][i]["address"]            
            distance = result["pois"][i]["distance"]            
            ans += f"{name}\n{address}\n距离:{distance}米\n\n"    
    return ans

# 使用OpenAI API完成聊天对话
def get_completion(messages, model=model):
    """    
    根据输入的消息列表,使用OpenAI API生成并返回聊天对话的回复。  
          
    参数:    
    messages (list): 消息列表,包含系统的和用户的对话内容。    
    model (str): 使用的OpenAI模型,默认为环境变量中的MODEL。   
        
    返回:    
    dict: 包含OpenAI生成的回复信息的字典。    
    """    
    response = openai.ChatCompletion.create(
        model=model,        
        messages=messages,        
        temperature=0,  # 模型输出的随机性,0 表示随机性最小        
        seed=1024,  # 随机种子保持不变,temperature 和 prompt 不变的情况下,输出就会不变        
        tool_choice="auto",  # 默认值,由系统自动决定,返回function call还是返回文字回复        
        tools=[{      
            "type": "function",            
            "function": {           
            
                "name": "get_location_coordinate",                
                "description": "根据POI名称,获得POI的经纬度坐标",                
                "parameters": {                
                    "type": "object",                    
                    "properties": {                        
                        "location": {                        
                            "type": "string",                            
                            "description": "POI名称,必须是中文",                        
                        },                        
                        "city": {                         
                            "type": "string",                            
                            "description": "POI所在的城市名,必须是中文",                        
                        }                    
                    },                    
                    "required": ["location", "city"],                
                }            
            }        
       },       
            {            
            "type": "function",            
            "function": {                
                "name": "search_nearby_pois",                
                "description": "搜索给定坐标附近的poi",                
                "parameters": {               
                    "type": "object",                    
                    "properties": {                    
                        "longitude": {                       
                            "type": "string",                            
                            "description": "中心点的经度",                        
                        },                        
                        "latitude": {                       
                            "type": "string",                            
                            "description": "中心点的纬度",                        
                        },                        
                        "keyword": {                         
                            "type": "string",                            
                            "description": "目标poi的关键字",                        
                        }                    
                    },                    
                    "required": ["longitude", "latitude", "keyword"],                
                }            
            }        
        }],    
    )    
    return response.choices[0].message

# 处理工具函数调用
def handle_tool_call(response, messages):
    """    
    处理聊天对话中的工具函数调用,根据调用的函数名称和参数执行相应的操作,并将结果添加到消息列表中。        
    
    参数:    
    response (dict): 包含工具函数调用信息的响应字典。    
    messages (list): 消息列表,用于添加工具函数的调用结果。    
    """    
    if response.tool_calls is not None:    
        for tool_call in response.tool_calls:       
            try:           
                args = json.loads(tool_call.function.arguments)            
            except json.JSONDecodeError:           
                logging.error("解析工具函数参数失败")                
                continue  # 跳过当前循环            
            logging.info(f"调用: {tool_call.function.name}")            
            try:           
                if tool_call.function.name == "get_location_coordinate":               
                    result = get_location_coordinate(**args)                
                elif tool_call.function.name == "search_nearby_pois":               
                    result = search_nearby_pois(**args)            
            except Exception as e:             
                logging.error(f"调用 {tool_call.function.name} 出错: {e}")                
                continue  # 跳过当前循环            
            logging.info("函数返回: ")            
            logging.info(result)            
            messages.append({          
                "tool_call_id": tool_call.id,                
                "role": "tool",                
                "name": tool_call.function.name,                
                "content": str(result)            
            })

# 测试聊天对话流程
def test_promopt():
    """    
    测试聊天助手的功能,模拟用户查询长沙证券大厦附近的咖啡店。    
    """    
    prompt = "长沙证券大厦附近的咖啡"    
    messages = [    
        {"role": "system", "content": "你是一个地图通,你可以找到任何地址。"},        
        {"role": "user", "content": prompt}    
    ]    
    
    try:  
        response = get_completion(messages)    
    except Exception as e:   
        logging.error(f"获取初始响应失败: {e}")        
        return    

    # 处理初始响应    
    if response.content is None:   
        response.content = "null"    
    messages.append(response)    
    
    logging.info("=====GPT回复=====")    
    logging.info(response)    
    
    while True:   
        handle_tool_call(response, messages)        
        
        # 检查是否还有更多响应        
        try:        
            response = get_completion(messages)        
        except Exception as e:       
            logging.error(f"获取后续响应失败: {e}")            
            break        
        if response.content is None:     
            response.content = "null"            
            messages.append(response)        
        if not hasattr(response,'tool_calls'):  # 如果没有tool_calls属性,则表示没有更多响应            
            break    
    logging.info("=====最终回复=====")    
    logging.info(response.content)

# 主程序入口
if __name__ == '__main__':
    test_promopt()

**输出 **

2024-06-05 22:54:59,119 - INFO - =====GPT回复=====
2024-06-05 22:54:59,120 - INFO - {
  "role": "assistant",  
  "content": "null",  
  "tool_calls": [  
    {     
      "id": "call_aCIvrc4Vdey4RXYiCS5srQpC",      
      "type": "function",      
      "function": {      
        "name": "get_location_coordinate",        
        "arguments": "{\"location\":\"\u957f\u6c99\u8bc1\u5238\u5927\u53a6\",\"city\":\"\u957f\u6c99\"}"      
      }    
    }  
  ]
}
2024-06-05 22:54:59,122 - INFO - 调用: get_location_coordinate
ic| url: 'https://restapi.amap.com/v5/place/text?key=22b2d81ac8d7ed9512e6bf177cf4fc4a&keywords=长沙证券大厦&region=长沙'
2024-06-05 22:55:00,646 - INFO - 函数返回: 
2024-06-05 22:55:00,646 - INFO - {'parent': '', 'address': '车站北路459号(烈士公园东地铁站2号口步行210米)', 'distance': '', 'pcode': '430000', 'adcode': '430102', 'pname': '湖南省', 'cityname': '长沙市', 'type': '商务住宅;楼宇;商务写字楼', 'typecode': '120201', 'adname': '芙蓉区', 'citycode': '0731', 'name': '证券大厦(车站北路)', 'location': '113.007771,28.210813', 'id': 'B02DB044DJ'}
2024-06-05 22:55:02,727 - INFO - 调用: search_nearby_pois
ic| url: 'https://restapi.amap.com/v5/place/around?key=22b2d81ac8d7ed9512e6bf177cf4fc4a&keywords=咖啡&location=113.007771,28.210813'
2024-06-05 22:55:03,857 - INFO - 函数返回: 
2024-06-05 22:55:03,857 - INFO - luckin coffee 瑞幸咖啡(步步高生活广场店)
车站北路王府步步高生活商场1层1048号
距离:178米

咖啡因(车站路店)
车站北路170号瑞丰家园111门面(近冰火楼)
距离:356米

Wheat Espresso小麦咖啡(梦泽园商务楼店)
晚报大道63号梦泽园商务楼(烈士公园东地铁站4号口旁)
距离:417米


2024-06-05 22:55:11,315 - INFO - =====最终回复=====
2024-06-05 22:55:11,316 - INFO - 长沙证券大厦附近有几家咖啡店:
1. luckin coffee 瑞幸咖啡(步步高生活广场店)
地址:车站北路王府步步高生活商场1层1048号,距离证券大厦约178米。
2. 咖啡因(车站路店)
地址:车站北路170号瑞丰家园111门面(近冰火楼),距离证券大厦约356米。
3. Wheat Espresso小麦咖啡(梦泽园商务楼店)
地址:晚报大道63号梦泽园商务楼(烈士公园东地铁站4号口旁),距离证券大厦约417米。

结语

通过本文介绍的方法和代码示例,我们可以轻松地结合OpenAI的大模型和高德地图API,实现查找某个地址附近咖啡店的功能。这不仅可以提升我们的开发效率,也为我们提供了强大的工具来应对各种实际需求。希望本文能对你有所帮助!

​

如何学习AI大模型?

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二、640套AI大模型报告合集

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三、AI大模型经典PDF籍

随着人工智能技术的飞速发展,AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点。这些大型预训练模型,如GPT-3、BERT、XLNet等,以其强大的语言理解和生成能力,正在改变我们对人工智能的认识。 那以下这些PDF籍就是非常不错的学习资源。

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四、AI大模型商业化落地方案

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作为普通人,入局大模型时代需要持续学习和实践,不断提高自己的技能和认知水平,同时也需要有责任感和伦理意识,为人工智能的健康发展贡献力量。

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使用 STM32F103C8T6 微控制器驱动 OV7670 摄像头模组,并将图像数据显示在屏幕上,是嵌入式系统中常见的图像采集与显示应用。OV7670 是一款 CMOS VGA 图像传感器,具有高灵敏度、低电压等特点,适用于嵌入式应用。而 STM32F103C8T6 是一款常用的 MCU 控制器,具有丰富的管脚资源和较高的工作频率。

duierrorshuobu的博客 2145

专访高性能计算专家赵开勇:无人机/机器人开发实战,如何优化深度学习?

从能够自主飞行的无人机,到能和小朋友玩物体识别等游戏的机器人,极客们对智能设备追求没有止境。除了轻巧的体积、超长的续航,更重要的是要有一个智能的“大脑”,来实现人类能够想得到的人机交互,或者智能化的自主决策和行为动作,毫无疑问强大的深度学习能力不可或缺。那么,拒绝束缚人类想象力的嵌入式智能设备,其开发工作需要什么样的环境和工具?开发者进行相关开发的可行思路是什么?近日,优快云记者就此专访了智能设...

happytofly的博客 3509

Elasticsearch的地理位置搜索与地图可视化

1.背景介绍 1. 背景介绍 地理位置搜索和地图可视化是现代Web应用中不可或缺的功能。随着互联网的普及和移动互联网的兴起,地理位置信息已经成为了应用程序开发中的重要组成部分。Elasticsearch作为一个强大的搜索引擎,具有高性能、可扩展性和实时性等优点,对于地理位置搜索和地图可视化的应用具有很大的潜力。 在本文中,我们将从以下几个方面进行阐述: 地理位置搜索与地图可视化的核心概念...

AI天才研究院 1378

解忧杂货铺(四):Hightec生成HEX方法+小功能开启

Hightec使用的一些常用技能

梦想技术家 2161

高德,百度地图获取省市区

近期,遇到一个根据定位获取省市区的需求,前期用了加载百度地图js的方式,经过实验,https在部分ios手机上都获取不到省市区。后来发现是百度地图API中getCurrentPosition方法提示错误。 现在的解决方案:先获取H5经纬度,获取到后调用高德地图接口的方式获取,如果失败,再去请求百度地图服务端api的方式。如果经纬度获取失败,则尝试加载高德地图js的方式。 把它封装起来: ...

holily_的博客 1956

SNAP实战:Sentinel-1 GRD数据从预处理到后向散射系数生成全流程解析

本文详细解析了Sentinel-1 GRD数据从预处理到后向散射系数生成的全流程,包括辐射定标、噪声处理、地形校正等关键步骤。通过SNAP软件实战操作,帮助用户掌握SAR影像处理技巧,提升数据质量与分析效率,适用于地表变化监测、灾害评估等应用场景。

weixin_29239661的博客 536

RcisTarget实战:从差异基因到转录因子调控网络的完整分析流程(附代码)

本文详细介绍了RcisTarget工具在转录因子调控网络分析中的完整流程,从差异基因到motif富集分析,再到结果可视化与生物学解读。通过实战代码演示,帮助研究者掌握这一强大的R包应用,揭示基因表达背后的调控机制,特别适用于基因组学和生物信息学研究。

weixin_29214199的博客 228

利用高德地图周边搜索api获取不同类型的餐厅推荐

一. 申请高德地图web api的key 申请后结果如下: 二. 调用周边搜索api 查看api文档 封装成函数 import requests def food_poi(location): url="https://restapi.amap.com/v3/place/around?parameters" params={ "key":"e8ce5c617e8ed5ace3e8e17ec9b83acb", "location":location,#需将

lucaszy的博客 4355

基于粒子群优化的PID控制在药液流量控制系统中的应用

本文提出了一种基于粒子群优化(PSO)的PID控制算法,用于药液流量控制系统。系统采用C37控制器和Codesys 2.3编程环境实现,通过传感器实时监测流量、压力和车速,并控制水泵占空比和电动球阀开度来精确调节药液流量。硬件配置包括FT-2000流量传感器、PT-3000压力传感器和MV-500电动球阀等。控制算法将PSO与PID结合,使用ITAE指标优化PID参数,在Codesys中实现了包含PSO优化循环、PID控制等功能的程序模块。该系统通过分层控制策略和智能优化算法,提高了药液流量控制的精度和响应

AI的内部世界的博客 250

高德地图的简单使用

1、效果图 右边的内容为手动添加部分,不要把高德混在一起 2、实现步骤 注册高德账号,进入控制台查看key 在网页中引入js文件(注意src中有key和plugin插件) <script type="text/javascript" src="https://webapi.amap.com/maps?v=1.4.15&key=申请的key值&plugin=AMap.Scale,AMap.OverView,AMap.ToolBar"></script> 在

weixin_44868881的博客 1243

Qt Quick/QML入门到精通_专栏demo对应文章目录(目前50个左右demo/长期更新)

自定义图标下拉列表框的效果如下所示:自定义三态按钮的效果如下所示:传送门:53.qt quick-自定义三态按钮、自定义图标下拉列表框_诺谦的博客-优快云博客传送门:59.qt quick-qml调色板(颜色取色器)实现、自定义QQuickStyle样式_诺谦的博客-优快云博客63.qt quick-QML侧边滑动栏(不需要任何图片资源,支持自定义左右方向和大小)_诺谦的博客-优快云博客_qt实现好看侧边栏。...

抵抗时间扭曲,坚持做一件有意义的事 2万+

RK平台以太网设置中添加代理设置

以太网中配置Configuration的时候可以IpConfiguration的初始化函数来设置代理类型和代理参数。通过添加一个KEY_ETH_PROXY的选项来设置代理的配置,然后再设置以太网静态或者动态的类型时候下发给系统进行设置。

Android系统开发笔记 656

微信小程序使用高德地图Web服务爬取企业数据

高德地图Api官网:高德开放平台 | 高德地图API 一、高德地图使用说明 “POI2.0” 地点搜索服务2.0是一类Web API接口服务;服务提供多种场景的地点搜索能力,包括关键字搜索、周边搜索、多边形区域搜索、ID搜索。 关键字搜索: 开发者可通过文本关键字搜索地点信息,文本可以是结构化地址,例如:北京市朝阳区望京阜荣街10号;也可以是POI名称,例如:首开广场;周边搜索: 开发者可设置圆心和半径,搜索圆形区域内的地点信息;多边形区域搜索: 开发者可设置首尾连接的几何点组成多边形区域,搜索

天马3798 2131

TMS_WebGMaps_1.9.8.0_Full_Source

TMS_WebGMaps_1.9.8.0_Full_Source 全源码 delphi cbuilder

【批量地点检索-高德百度地图地理编码对比】

关于高德与百度地图 api 接口比较

huassa的博客 2556

老版QQ原生表情gif动态

这是老版的QQ表情,不过全是动态的的,Windows照片查看器是不会动的,可以右击用浏览器打开查看,再说一遍是老版的,只是分享给宁愿用老版也要动态的人。

假人有限元模型

假人模型,车辆碰撞假人有限元模型,适合做乘员安全的研究者利用

2026年AI获客GEO优化服务商横评:AI搜索引擎排名与AI推荐机制拆解

AI获客的入口正从搜索结果页转向AI回答,一次AI搜索通常只引用3到5个信源。本文用五个维度拆解GEO优化与AI搜索引擎排名的作用机制,对比五类技术路线的分工与能力边界,给出可复算的验收口径和90天推进节奏。据公开报告梳理,结构化程度高的内容进入AI推荐名单的概率明显更高,复测也更稳定。

LB967816的博客 682

NTscan扫描工具

ntscan是一个扫描器,可以扫描没有密码和弱密码的共享,先到配置文件中填写猜测的用户名和密码,扫描过程中右侧出现的是扫描日志。

【搜索引擎】Kibana使用指南

这里统计的是"日志 QPS",即每秒产生的日志条数。它通常可以近似反映服务的请求 QPS,但两者并不完全相等(例如,一个请求可能产生多条日志,或者某些请求没有日志)。要获得最精确的请求 QPS,最好在应用的网关或入口层进行监控。

沉梦听雨的博客 409

SSL证书对SEO有影响吗?HTTPS和搜索引擎的关系

免费证书解决的是"有没有"的问题,OV证书解决的是"客户信不信任你"的问题。搜索引擎不关心你用的是DV、OV还是EV证书,只要HTTPS配置正确,排名信号是一样的。对搜索引擎来说,用户点击你的网站后看到"不安全",很快就关掉返回搜索结果,这个行为(跳出率)会反过来影响你的排名。迁移后,在Google Search Console和百度站长平台中提交HTTPS版本的站点地图,告诉搜索引擎你的网站已经迁移到HTTPS。这意味着,在其他条件相同的情况下,HTTPS的网站比HTTP的网站排名略高。

AnTrust的博客 277

网盘搜索引擎的技术原理浅析:从公开分享链接到秒级检索

本文剖析网盘搜索引擎的技术实现,涵盖数据采集(爬虫、社群监控、用户提交)、链接有效性检测、检索系统构建(Elasticsearch索引与排序策略)及聚合搜索架构。强调仅基于公开分享内容,遵守合规边界,列举5个2026年仍可访问的站点供参考,指出该领域因链路维护难、版权风险高导致站点更替频繁。

qq_40096528的博客 1347

豆包推广: 杭州专业GEO源码部署公司汇总(11月)

GEO源码部署是把可自主控制的GEO优化系统部署到企业侧,提升内容在豆包等AI搜索中的收录与推荐概率,解决信息难识别、分发不可控问题。杭州电商、制造、企服密集,AI搜索获客需求上升。本文整理杭州GEO源码部署公司名录,梳理采购避坑要点,按规模与行业给出选型建议,供需求方筛选合作方。判断:优先源头研发、软著与本地案例,合同写清交付边界,先小规模测试再长期合作。

2601_95066374的博客 121

【搜索引擎】Lucene查询语法

Lucene 查询语法是 Elasticsearch 的底层查询语言,Kibana 的 Lucene 模式和 ES 的查询都基于此语法。

沉梦听雨的博客 111
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