基于讯飞星火认知大模型的Web智能对话应用
近年来，人工智能技术的快速发展让智能对话系统逐渐走入我们的日常生活。本文将介绍如何利用Streamlit框架和讯飞星火认知大模型开发一个简单的Web智能对话应用。
一、项目环境搭建
在开始之前，需要确保你的Python环境中安装了必要的库，包括Streamlit和Requests。如果尚未安装，可以使用以下命令进行安装：
pip install streamlit requests
二、获取讯飞星火API
在使用讯飞星火认知大模型之前，需要先申请相应的API接口。登录讯飞开放平台，申请API密钥和相关权限，以便能够访问他们的语言模型服务。
三、构建Streamlit应用
接下来，我们将创建一个简单的Streamlit应用，让用户可以输入问题，并通过讯飞星火接口获取回答。下面是应用的基本代码结构：
import streamlit as st
import requests
# 设置页面标题
st.title("基于讯飞星火的大模型对话应用")
# 用户输入
user_input = st.text_input("输入您的问题：")
# 发送请求的函数
def get_response_from_xunfei(query):
url = "https://api.xfyun.cn/v1.0/your_endpoint" # 替换为具体API地址
headers = {
"Content-Type": "application/json",
"x-appid": "你的appid",
"x-curtime": f"{int(time.time())}",
"x-checksum": "生成的checksum",
"x-timestamp": "生成的timestamp"
}
payload = {
"text": query,
}
response = requests.post(url, headers=headers, json=payload)
if response.status_code == 200:
return response.json().get("data")
else:
return "请求失败，请重试！"
# 当用户提交问题时
if st.button("提交"):
if user_input:
response = get_response_from_xunfei(user_input)
st.write("AI的回答：", response)
else:
st.write("请先输入问题。")
# 显示对话记录（可选）
if 'chat_history' not in st.session_state:
st.session_state.chat_history = []
if st.button("查看对话记录"):
for chat in st.session_state.chat_history:
st.write(f"用户：{chat['user']}")
st.write(f"AI：{chat['ai']}")
四、代码说明
- 导入库：首先，我们导入了Streamlit和Requests库用于构建Web前端和发送HTTP请求。
- 设置页面标题：使用
st.title设置应用的标题。 - 用户输入：通过
st.text_input获取用户输入的信息。 - API请求：在
get_response_from_xunfei函数中，使用Requests库向讯飞星火的API发送POST请求。当收到回应后，返回结果。 - 提交按钮：当用户点击“提交”按钮时，将调用API并显示AI的回答。
- 对话记录：该部分代码用于显示用户与AI之间的对话历史。
五、运行应用
将以上代码保存为app.py，在终端中运行以下命令启动Streamlit应用：
streamlit run app.py
访问显示的本地地址，您就可以与智能对话系统进行互动了。
六、总结
通过上述步骤，我们利用Streamlit和讯飞星火认知大模型成功构建了一个简单的Web智能对话应用。这个应用可以帮助用户获取所需信息并提供交互体验。未来，我们还可以进一步优化，比如添加更多的功能、提升用户界面美观等，从而提升应用的实用性和用户体验。
