手把手教你调用文心一言API，含py调用示例代码

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这个API Key和Secret Key就是我们需要的。

Python调用示例

下面的例子是用文心一言批量回答问题。

输入长这样就行：

下面就是代码啦！

"""
@author: HeroZhang（池塘春草梦）
@contact:[email protected]
@version: 1.0.0
@file: law_ques.py
@time: 2024/1/11 16:25
@description: 调用文心一言api,实现批量回答问题
"""

import json

import pandas as pd
import requests
from tqdm import tqdm

filename = "一列问题.CSV"
# 格式：一列问题
filepath = "D:/gun/data/"

API_KEY = "换成你的"
SECRET_KEY = "换成你的"

def ask_Q(question):
    url = "https://aip.baidubce.com/rpc/2.0/ai_custom/v1/wenxinworkshop/chat/completions?access_token=" + get_access_token()

    payload = json.dumps({
        "messages": [
            {
                "role": "user",
                "content": question
            }
        ]
    })
    headers = {
        'Content-Type': 'application/json'
    }

    response = requests.request("POST", url, headers=headers, data=payload)
    return response
    # print(response.text)


def get_access_token():
    """
    使用 AK，SK 生成鉴权签名（Access Token）
    :return: access_token，或是None(如果错误)
    """
    url = "https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token"
    params = {"grant_type": "client_credentials", "client_id": API_KEY, "client_secret": SECRET_KEY}
    return str(requests.post(url, params=params).json().get("access_token"))


questions = pd.read_csv(filepath + filename, encoding="gbk", header=None, names=['questions'])
questions['answer'] = ""
# %%
for i in tqdm(range(len(questions))):
    question = questions.iloc[i, 0]
    Input = question + '并给出具体的法律条文'
    ans = ask_Q(Input)
    ans = json.loads(ans.text)
    questions.loc[i, 'answer'] = ans['result']

questions.to_csv(filepath + '输出文件_文心一言.csv', encoding="gbk", index=False)

上面是个比较简单的例子，大家可以自由拓展。

可以看看我写的用gpt辅助读文献的代码，可以实现总结+分段总结，并且用简介好看的格式输出到markdown文件里。

【文献copilot】调用文心一言api对论文逐段总结_总结文章内容api-CSDN博客

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最后给大家分享一首词。

鹧鸪天·西都作

宋 · 朱敦儒

我是清都山水郎。天教分付与疏狂。曾批给雨支风券，累上留云借月章。
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最后给大家分享一首词。

鹧鸪天·西都作

宋 · 朱敦儒

我是清都山水郎。天教分付与疏狂。曾批给雨支风券，累上留云借月章。
诗万首，酒千觞。几曾著眼看侯王。玉楼金阙慵归去，且插梅花醉洛阳。