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如何调用百度文心一言API实现智能问答

news 来源：原创 2025/5/10 17:47:55

诸神缄默不语-个人CSDN博文目录

百度需要先认证个人信息才能使用LLM API。

文章目录

1. 获得 API Key
2. 撰写代码并实现提问和回答
- 2.1 用openai包实现调用
- 2.2 用openai包实现流式调用
- 2.3 用openai包实现工具调用
- 2.4 构建智能体
- 2.5 文生图
- 2.6 图生图
3. 用gradio建立大模型问答网站
- 3.1 gradio原生UI
- 3.2 文心一言风格UI
- 3.3 gradio其他介绍
4. 参数介绍
5. 本文撰写过程中参考的网络资料

1. 获得 API Key

https://aistudio.baidu.com/account/accessToken
在这里插入图片描述
点击复制即可。

2. 撰写代码并实现提问和回答

2.1 用openai包实现调用

import openai
import backoffclient = openai.OpenAI(api_key=OPENAI_API_KEY,base_url="https://aistudio.baidu.com/llm/lmapi/v3"
)LLM_MODEL="ernie-3.5-8k"@backoff.on_exception(backoff.expo, (openai.RateLimitError, openai.APITimeoutError))
def llm_check_search(query, msg_history=None, llm_model=LLM_MODEL):msg_history = msg_history or []new_msg_history = msg_history + [{"role": "user", "content": query}]response = client.chat.completions.create(model=llm_model,messages=[*new_msg_history],max_tokens=30).choices[0].message.content# 返回 LLM 的响应return responseprint(llm_check_search("你是谁？"))

输出：

我是文心一言，百度研发的知识增强大语言模型。我能够回答各种问题，提供相关的知识和信息，并且可以进行文本创 
作和知识推理等多种任务。如果您有任何问题或需要帮助，请随时告诉我。

2.2 用openai包实现流式调用

流式调用就是大模型每次生成一点就返回一点，用户在前端可以更快地看到前半部分内容：

import openai
import backoffclient = openai.OpenAI(api_key=OPENAI_API_KEY,base_url="https://aistudio.baidu.com/llm/lmapi/v3"
)LLM_MODEL="ernie-3.5-8k"@backoff.on_exception(backoff.expo, (openai.RateLimitError, openai.APITimeoutError))
def llm_check_search(query, msg_history=None, llm_model=LLM_MODEL):msg_history = msg_history or []new_msg_history = msg_history + [{"role": "user", "content": query}]response = client.chat.completions.create(model=llm_model,messages=[*new_msg_history],max_tokens=30,stream=True)for chunk in response:chunk_content = chunk.choices[0].delta.contentif chunk_content:print(chunk_content)llm_check_search("你是谁？")

输出：

我是百度
公司研发
的知识增强
大语言
模型，
我的中文名
是文心
一言，
英文名是
ERNIEBot。
我可以完成的任务
包括知识
问答，
文本创作
，知识
推理，
数学计算
，代码
理解与编写
，作画
，翻译
等。
如果您有任何
问题，
请随时
向我提问
。

2.3 用openai包实现工具调用

在create()方法中加入tools参数，描述一系列可用的函数。
在这里插入图片描述
parameters的值是一个Json Schema。
Object 的字字段用properties描述，array子字段类型
用items描述，可以相互嵌套定义。这样就可以描述任意复杂的Json规范了。
示例入参：{"location": ["北京", "天津"], "date": "2024-01-01"}

tool_choice入参：默认是auto，标识模型自己选择是否使用工具。
None代表不使用工具，Required代表强制使用指定的工具。

2.4 构建智能体

在这里插入图片描述

2.5 文生图

在这里插入图片描述

2.6 图生图

在这里插入图片描述

3. 用gradio建立大模型问答网站

我没有专门写一篇介绍gradio的文章，就直接拿这篇博文作为简单示例性教程了。
我看这个模块还挺好使的。

3.1 gradio原生UI

假设本文2.1节的代码写在try_wenxinyiyan1.py中，我们在同目录下新建一个Python文件写如下代码：

import gradio as gr
from try_wenxinyiyan1 import llm_check_searchdemo = gr.Interface(fn=llm_check_search,inputs=["text"],outputs=["text"],
)demo.launch()

运行后打开给出的网址（http://127.0.0.1:7860）效果如图所示：
在这里插入图片描述

3.2 文心一言风格UI

import gradio as gr
from try_wenxinyiyan1 import llm_check_search# 修改自定义 CSS
custom_css = """
body {background-color: #f0f8ff;  /* 淡蓝色背景 */
}
.container {max-width: 730px; margin: auto; padding-top: 0;}
.title-container {display: flex;flex-direction: column;align-items: center;justify-content: center;margin-top: 5rem;margin-bottom: 2rem;
}
.main-title {font-size: 2.5em;font-weight: bold;color: #1e90ff;  /* 深蓝色标题 */display: flex;align-items: center;justify-content: center;
}
.main-title img {width: 40px;height: 40px;margin-right: 10px;filter: invert(39%) sepia(95%) saturate(1095%) hue-rotate(194deg) brightness(103%) contrast(101%);  /* 将图标改为蓝色 */
}
.powered-by {font-size: 0.8em;color: #4682b4;  /* 钢蓝色 */margin-top: 0.5rem;
}
#component-1 {border: none !important;box-shadow: none !important;background: none !important;
}
#component-1 .form {border: 1px solid #87cefa;  /* 淡蓝色边框 */border-radius: 4px;padding: 10px;background-color: white;
}
.button-container {display: flex;flex-direction: column;align-items: center;
}
.search-button.primary {min-width: 120px !important;justify-content: center !important;background-color: #1e90ff !important;  /* 深蓝色按钮 */color: white !important;border: none !important;
}
.search-button.primary:hover {background-color: #4169e1 !important;  /* 悬停时稍深的蓝色 */
}
.search-button.primary span {margin: 0 auto !important;
}
"""# 修改自定义 HTML 标题
custom_title = """
<div class="title-container"><div class="main-title"><img src="https://img.icons8.com/ios-filled/50/000000/search--v1.png" alt="Search Icon"/><span>AI问答机</span></div><div class="powered-by">Powered by 文心大模型</div>
</div>
"""with gr.Blocks(css=custom_css, theme=gr.themes.Soft()) as iface:gr.HTML(custom_title)with gr.Column(elem_classes="container"):query_input = gr.Textbox(lines=1,placeholder="想对文心一言问什么？",label=None,container=False,)gr.Examples(examples=[["火鸡好吃吗？"], ["感恩节的来源是什么？"], ["哲学专业学什么？"]],inputs=query_input,)with gr.Column(elem_classes="button-container"):submit_button = gr.Button("搜索一下", elem_classes="search-button primary")output = gr.Markdown()submit_button.click(fn=llm_check_search, inputs=query_input, outputs=output)if __name__ == "__main__":iface.launch()

效果：
在这里插入图片描述

3.3 gradio其他介绍

flag按钮是用来保存输入输出信息到本地的
在launch()函数中设置参数share=True就可以公开分享链接

4. 参数介绍

messages
1. role：system / user / assistant / tool
2. content
3. tool_calls（assistant信息调用工具时放置工具信息）
4. tool_call_id（tool信息中对应assistant信息中tool_calls值的id键的值）

5. 本文撰写过程中参考的网络资料

文心一言官方课程“乘风季·开发者进阶计划训练营课程”

如何调用百度文心一言API实现智能问答

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