xiao esp32 接入大模型

### ESP32连接AI大模型开发教程

#### 选择合适的硬件和软件环境

对于ESP32连接至AI大模型的应用场景，推荐采用如下配置：

- **硬件**：选用ESP32开发板作为核心控制单元。该设备以其强大的性能以及较低的成本，在物联网项目中广受青睐[^1]。

- **软件**：
- 安装适用于微控制器优化过的轻量化Python解释器——MicroPython固件。
- 使用Thonny IDE来编写并上传程序到ESP32上运行；此IDE特别适合于MicroPython项目的开发工作[^2]。

#### 准备API接口访问权限

为了能够顺利调用目标AI大模型的服务，需先完成相应平台上的账号注册流程，并依照官方文档指引申请获得必要的API密钥或令牌。例如，如果计划对接的是国内厂商提供的MiniMax API，则应前往其官方网站(https://www.minimaxi.com/)按照指示操作以取得合法授权凭证。

#### 编写代码实现网络请求

下面给出一段简单的Python脚本示例，用于展示如何借助urequests库发起HTTP POST请求给指定的大规模预训练语言模型服务器端口，从而发送待处理的数据包（比如用户输入的一句话）。注意实际部署前还需替换真实的URL路径及认证信息等内容。

import urequests as requests
import json

def send_to_model(text, url='http://example.com/api', token=''):
    headers = {
        'Content-Type': 'application/json',
        'Authorization': f'Bearer {token}'
    }
    
    payload = {"prompt": text}
    
    response = requests.post(url=url,
                            data=json.dumps(payload),
                            headers=headers)

    result = response.json()
    return result['response']

上述函数`send_to_model()`接收三个参数：要传递给模型分析的文字串`text`、远程服务的具体位置`url`(这里仅为示意，请替换成真实地址)，还有就是身份验证所需携带的`token`字符串。执行过程中会构建POST类型的HTTP消息体并将结果解析返回给调用者。