文心大模型和文心一言

文心大模型是CSDN自主开发的一种基于GPT的自然语言处理模型，它具有强大的语义理解和生成能力。文心大模型可以用于多种任务，包括文本生成、对话系统、机器翻译等。它通过大规模的预训练和微调过程，能够理解用户的问题并给出准确的回答。

文心一言是CSDN开发的一款智能问答助手，它基于文心大模型，可以回答用户提出的各种问题。文心一言具有广泛的知识覆盖范围，可以回答技术问题、学术问题、生活常识等各个领域的疑问。用户可以通过与文心一言的对话来获取所需的信息和帮助。

相关问题

springboot对接文心一言大模型

### 百度文心一言大模型API在Spring Boot中的集成

为了实现百度文心一言大模型API与Spring Boot项目的集成，开发者需遵循一系列配置流程来确保两者能够有效协作。此过程涉及创建应用、获取密钥以及编写必要的接口调用来完成数据交互。

#### 创建并配置百度AI平台的应用程序

首先，在百度AI平台上注册账号，并创建一个新的应用程序以便获得访问令牌和秘密密钥。这些凭证对于后续发起请求至关重要[^3]。

#### 添加依赖项至`pom.xml`

为了让Spring Boot项目支持HTTP客户端功能，可以在Maven的`pom.xml`文件里加入Apache HttpClient库作为依赖：

<dependency>
    <groupId>org.apache.httpcomponents.client5</groupId>
    <artifactId>httpclient5</artifactId>
    <version>5.1</version>
</dependency>

#### 编写服务类用于封装API调用逻辑

定义一个名为`BaiduWenXinService`的服务组件，其中包含了向百度服务器发送POST请求的方法。该方法接收参数如输入文本等，并返回处理后的响应对象。

@Service
public class BaiduWenXinService {

    private static final String API_URL = "https://aip.baidubce.com/rpc/2.0/ai_custom/v1/wenxinworkshop/chat";

    @Value("${baidu.api.key}")
    private String apiKey;

    public ResponseEntity<String> getResponse(String message){
        try {
            CloseableHttpClient client = HttpClients.createDefault();
            HttpPost postRequest = new HttpPost(API_URL);
            
            List<NameValuePair> urlParameters = new ArrayList<>();
            urlParameters.add(new BasicNameValuePair("access_token", accessToken));
            urlParameters.add(new BasicNameValuePair("message", message));

            postRequest.setEntity(new UrlEncodedFormEntity(urlParameters, StandardCharsets.UTF_8));

            HttpResponse response = client.execute(postRequest);

            int statusCode = response.getStatusLine().getStatusCode();

            if (statusCode == 200) {
                BufferedReader reader = new BufferedReader(
                    new InputStreamReader(response.getEntity().getContent())
                );
                StringBuilder result = new StringBuilder();
                String line;
                while ((line = reader.readLine()) != null) {
                    result.append(line);
                }
                
                return ResponseEntity.ok(result.toString());
            } else {
                throw new RuntimeException("Failed to connect with status code:" + statusCode);
            }

        } catch (IOException e) {
            throw new RuntimeException(e.getMessage(),e);
        }
    }
}

注意上述代码片段中使用的URL应替换为实际提供的端点地址；同样地，`accessToken`变量也应当通过适当的方式动态生成而不是硬编码在此处。

#### 应用属性设置

最后一步是在application.properties或YAML格式的应用配置文件内指定所需的环境变量，比如刚才提到过的API Key:

baidu.api.key=your_api_key_here

以上就是关于如何将百度文心一言大型预训练语言模型接入到基于Java构建的Web框架——Spring Boot之内的基本指导说明[^4]。

文心一言大模型api调用

### 如何调用文心一言大模型API

为了成功调用文心一言的大模型API，需先准备API密钥和秘密键。具体操作流程如下：

在Python环境中实现这一过程时，可以按照以下代码片段来构建请求并处理响应[^2]。

import requests
import json

def get_access_token(api_key, api_secret):
    url = "https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token"
    params = {
        "grant_type": "client_credentials",
        "client_id": api_key,
        "client_secret": api_secret
    }
    response = requests.post(url, data=params)
    result = json.loads(response.text)
    
    return result["access_token"]

def call_wenxin_api(access_token, message):
    url = f"https://wenxin.baidu.com/your/api/path?access_token={access_token}"
    headers = {"Content-Type": "application/json"}
    payload = json.dumps({"message": message})
    
    response = requests.post(url, headers=headers, data=payload)
    answer = json.loads(response.text)

    return answer

api_key = '你的API_KEY'
api_secret = '你的API_SECRET'

token = get_access_token(api_key, api_secret)
response_data = call_wenxin_api(token, "你好")

print(json.dumps(response_data, indent=4))

此段脚本展示了如何通过POST方法向指定URL发送HTTP请求以获取访问令牌，并利用获得的令牌再次发起带有实际查询消息的新一轮HTTPS POST请求至目标端点。最终解析服务器返回的信息并将其作为JSON对象展示出来。

对于参数说明部分，在上述例子中主要涉及两个方面：一是用于身份验证的相关字段（`api_key`, `api_secret`），二是传递给AI服务的具体输入内容（即`message`）。前者决定了开发者是否有权限使用特定的服务接口；后者则是直接影响到算法输出的关键因素之一。