Python调用讯飞星火LLM的实战教程（第2部分）

本教程是关于使用Python与讯飞星火LLM（Language Understanding Model）进行交互的第二部分。在本文中，我们将学习如何通过编程接口与星火LLM集成，实现文本输入和获取AI回复的功能。首先，你需要获取到必要的API密钥，包括APPID、APISecret和APIKey，这些信息用于身份验证和访问服务。 我们导入了一个名为`LLM2`的模块，这可能是一个自定义库或者官方提供的SDK，用于与星火LLM的WebSocket服务进行通信。`Spark_url`变量存储了聊天服务的连接地址，`getText`函数用于构建请求数据结构，将用户输入的问题（`question`）转化为JSON格式，其中包含了角色标识（user或assistant）和内容。 `getText`函数会生成一个包含对话历史的列表，每次调用时会更新对话记录，并确保整体消息长度不超过8000个字符，以符合LLM的服务限制。`getLength`函数用于计算列表中所有内容的总长度，而`checkLen`函数则负责在必要时删除最早的对话记录以满足长度限制。 `spark_api`函数是主要的调用入口，它接收用户的问题，检查其长度并调用`getText`函数将其转换为可发送的格式。在`main`函数中，你需要提供`appid`、`api_key`以及`api_secret`参数，这可能是对LLM服务进行身份验证和调用的核心参数。 整个过程展示了如何使用Python与讯飞星火的自然语言处理模型进行交互，通过构建适当的请求格式和管理消息长度，以确保与服务的有效通信。这个教程有助于开发人员理解和实现在Python项目中集成AI问答的能力，特别是对于那些需要实时智能对话场景的应用。通过学习这部分内容，开发者可以更好地控制和扩展他们的AI应用，提升用户体验。