创建OPEN_AI_KEY的方法也很简单,直接去下面这个网址创建一个即可。 https://platform.openai.com/api-keys 创建完一定要保存好,防止 key 泄漏。否则,别人如果拿到你的 key,很可能会使用你的 key 来调用 api,花的都是你的流量费用。 在模型调用之前,需要将你创建的 OPEN_AI_KEY 导入到你电脑开发环境中,以“...
api_key="your key",base_url='https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4/')messages = [SystemMessage(content="你是一名精通了 golang 的专家"),HumanMessage(content="写一个 golang 的 hello world 程序"),]response =
创建帐户和 API 密钥 创建账户 创建API key 配置SDK 追踪Python 参考 介绍 为什么先介绍这个,把这个开启可以跟踪发送的命令情况是什么样的。 因为LangSmith 可以跟踪、监控和评估您的 LLM 应用程序。 LangSmith doc: How-to guides | ️ ️ LangSmith 个人组织每月最多可追踪 5000 条记录, 默认个人会创建组...
先安装 pip3 install langchainpip3 install opneai 先从这里拿到账号：https://github.com/xing61/xiaoyi-robot 直接上示例代码：import osimport requestsimport timeimport jsonimport timefrom langchain.llms import OpenAIAPI_SECRET_KEY = "你在智增增的key";BASE_URL = "https://flag.smarttrot.com/v1...
当下最新的是Chat Completion API[2],是AI与LLM交互的核心入口。 代码示例参考: importosimportrequests#APIKeyapi_key=os.getenv('OPENAI_API_KEY')#头部信息headers={'Content-Type':'application/json','Authorization':f'Bearer {api_key}'}#准备数据data={'model':'gpt-4','messages': [{'role':'use...
3.1.1 Chat Completion API 当下最新的是Chat Completion API,是AI与LLM交互的核心入口。 代码示例参考: 代码语言:python 代码运行次数:1 运行 AI代码解释 importosimportrequests# API Keyapi_key=os.getenv('OPENAI_API_KEY')# 头部信息headers={'Content-Type':'application/json','Authorization':f'Bearer{ap...
xh_app_id = ""xh_api_secret = ""xh_api_key = ""modal = "generalv3"llm = SparkLLM(appid=xh_app_id,api_secret=xh_api_secret,api_key=xh_api_key,model=model)当然，同样的封装方法也适用于其他大语言模型，例如百度提供了文心一言erniebot的sdk，我们的封装会比以上的示例更加简单。总结 这篇...
1.2使用 API Key 鉴权 创建 Client,使用我们在开放平台的API Key 鉴权,开放平台获取密钥地址: https://open.bigmodel.cn/usercenter/apikeys 使用鉴权代码: from openai import OpenAI client = OpenAI( api_key="your api key", base_url="https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4/" ) 打开PyCharm编辑器新...
综合考虑,方案二最理想。远程调用智谱AI的GLM-4的API的方式门槛最低,提示词工程的效果也比较好。目前智谱AI新注册会赠送18元金额,GLM-4是0.1元/1000tokens,实名认证的话会再送400万tokens(一个月内使用有效),算比较经济实惠的。注册地址:https://open.bigmodel.cn/。可以注册申请APIkey。
从API到Agent的构建过程 1. API使用 以OpenAI的Chat Completion API为例,这是与LLM(大型语言模型)交互的核心入口。通过简单的HTTP请求,即可获取模型的响应。import os import requests api_key = os.getenv('OPENAI_API_KEY') headers = {'Content-Type': 'application/json', 'Authorization': f'Bearer {api...