本文介绍如何使用百度的大模型API接口实现一个AI对话项目

1 注册百度云

2 获取API接口

3 配置环境

4 代码编写与运行

5 chat models

1 注册百度云

        搜索百度云，打开官网注册，充值一点点大米（收费很低，大概生成几个句子花费一毛钱）

注册之后一定要完成个人认证，不然无法使用。

2 获取API接口

完成注册与认证之后，打开千帆大模型平台，点开引用接入，应用名称起个名字，描述随便打几个字就行。

获取API Key 和Secret Key（注意保密）

完成之后，大功告成。

3 配置环境

 安装Anaconda和PyCharm

Anaconda官网：Download Anaconda Distribution | Anaconda

PyCharm官网：PyCharm：适用于数据科学和 Web 开发的 Python IDE (jetbrains.com)

PyCharm建议下载专业版的，上网找个激活码就ok。

安装过程很简单，网上教程一大堆，随便找个一步步来就可以。就不再赘述。

创建虚拟环境

安装好Anaconda之后，在开始菜单栏会有文件夹，打开Anaconda Prompt（记住不能错，必须是Anaconda Prompt）

创建一个大模型的环境，然后下载库。依次运行以下代码。

<code>

conda create -n llm python=3.10

#创建llm

conda activate llm

#激活llm

pip install langchain

pip install qianfan

#下载

如果在后续的运行中出现缺失包的报错，那就缺的包pip install 下载一下就行啦。

4 代码编写与运行

打开pycharm，新建一个py文档，输入如下代码。

#1.导入包

import os

#QianfanLLMEndpoint：通常提供较为简单的文本补全接口，可能不包含复杂的对话管理和上下文理解能力。

from langchain_community.llms import QianfanLLMEndpoint

#2.设置千帆的API-KEY和SERECT-KEY

os.environ['QIANFAN_AK']='cfgxxxxxxxxxxx9nu7'

os.environ['QIANFAN_SK']='Txxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx'

#3.实例化模型

llm=QianfanLLMEndpoint(model='ChatGLM2-6B-32K')code>

#可以更换模型，在langchain官方文档里面

#4.输入问题，打印结果

res =llm('llm大模型是什么？')

print(res)

        通过调用千帆（Qianfan）的API来实现文本补全功能。代码逐行解释：

导入Python的os模块，这个模块提供了许多与操作系统交互的功能，比如设置环境变量。导入langchain_community.llms模块中的QianfanLLMEndpoint类，这个类用于创建一个与千帆大模型交互的接口。设置环境变量QIANFAN_AK和QIANFAN_SK，这两个变量分别代表千帆API的Access Key和Secret Key。这些密钥是API调用的身份验证信息，需要从千帆平台获取。实例化QianfanLLMEndpoint类，创建一个名为llm的对象。这里指定了使用的模型为ChatGLM2-6B-32K，这个参数可以根据需要更换为其他模型。使用llm对象调用ChatGLM2-6B-32K模型，传入一个问题'llm大模型是什么？'，然后打印出模型返回的结果。

如图所示：

运行代码，查看结果。

完美生成！

如果想要更换大模型，直接在参数里面指明大模型的名字即可。

<code>llm=QianfanLLMEndpoint(model='ChatGLM2-6B-32K')code>

#可以更换模型，在langchain官方文档里面

官方文档地址：LLMs | 🦜️🔗 LangChain

5 chat models

<code>#1.导入包

import os

from langchain_community.chat_models import QianfanChatEndpoint

from langchain_core.language_models.chat_models import HumanMessage

#2.设置千帆的API-KEY和SERECT-KEY

os.environ['QIANFAN_AK']='cxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx'

os.environ['QIANFAN_SK']='TxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxI'

#3.实例化模型

chat = QianfanChatEndpoint(streaming=True)

messages = [HumanMessage(content="给我写一首诗")]code>

res = chat(messages)

print(res)