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程序功能:基于Open AI SDK调用大模型的封装类库 程序文件:llm.py 程序主体播报如下: 1、import os 从操作系统模块导入os,用于环境变量访问,确保API密钥安全读取。 2、from openai import OpenAI 引入openai库的核心类OpenAI,用于后续客户端实例化。 3、client = OpenAI( 初始化OpenAI的客户端对象,准备调用兼容的大模型接口。 4、api_key=os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"), 通过os.getenv方法获取环境变量中的DASHSCOPE_API_KEY作为认证密钥,避免硬编码泄露。 5、base_url="https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1" 设置基础URL为阿里云DashScope的兼容模式端点,实现OpenAI SDK与阿里大模型的适配。 6、) 完成客户端配置,确保后续调用指向正确服务。 7、def invoke(user_message, model_name="qwen-plus"): 定义非流式调用函数invoke,默认使用qwen-plus模型,接受用户消息作为输入。 8、completion = client.chat.completions.create( 通过客户端创建聊天完成(即补全)的请求,启动大模型推理过程。 9、model=model_name, 指定使用的模型名称,确保调用正确的预训练模型。 10、messages=[{"role": "user", "content": user_message}] 构建消息列表,仅包含用户角色和内容,实现单轮对话输入。 11、) 结束请求创建,返回完整的响应对象。 12、return completion.choices[0].message.content 提取第一个选择的响应消息内容,作为函数返回值。
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意正浓3周前
IMA是腾讯的AI知识库工具,主打搜-读-写与知识管理,下面是从安装到进阶的快速上手指南 。 一、安装与登录 • 下载:官网(ima.qq.com)下Windows/Mac客户端;微信小程序搜“ima知识库”;手机应用商店下APP 。 • 登录:微信一键登录,多端自动同步。 • 建议:电脑端建库更高效,移动端适合碎片收集。 二、创建知识库(核心) • 新建:左侧“知识库”→“+”,选个人/共享,填名称、封面、描述。 • 权限:个人库仅自己可见;共享库可设协作权限,方便团队协同。 三、内容导入(多方式) • 本地文件:拖拽PDF/DOC/图片等至知识库,支持批量上传 。 • 微信/网页:公众号文章点“...”→“更多打开方式”→“ima知识库”一键存入;网页点“加入IMA知识库” 。 • 录音纪要:“+”→“录音纪要”,或知识库中添加“录音”;支持本地上传录音并自动生成原文/速览/纪要。 四、知识管理(高效检索) • 标签:文件/内容右键加标签(如#项目A #教程),搜索#标签快速定位。 • 搜索:@知识库名+问题,精准调用库内内容;可@多个库联合搜索。 • 清理:定期删过期/重复内容,保持知识库精简。 五、AI应用(核心功能) • 对话问答:选中标签/模型,向AI提问,可直接保存优质回复到笔记。 • 内容生成:用“任务模式”生成报告/播客;AI解读文档生成思维导图、播客等 。 • 笔记:随手摘录,一键配图、润色,支持在笔记中录音 。 六、协作与共享 • 共享知识库:邀请成员协作,支持权限管理,方便团队沉淀与流动知识 。 • 知识库广场:发现优质公开库,也可分享自己的库给他人。 七、实用技巧 • 精准提问:问题尽量具体,配合标签,AI回答更聚焦。 • 联合查询:同时@多个知识库,获取更全面的信息。 • 录音整理:上传会议录音,AI自动出纪要,大幅节省时间。#ai #学习
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