API是什么,学会API调用又有什么用? API调用,确确实实是开发中的一项核心技能。 简单来说,学会API调用技术,就是让你写的代码能够命令远方服务器上的大模型为你工作,并拿到它输出的结果。 你可以把大模型想象成是一个超级大脑,你没办法把它搬回家,但大模型的创造者会在大脑上开一个小窗口,这个小窗口就是API,全称是应用程序编程接口。你的任务就是学会用标准的且他能听得懂的语言,对着这个窗口喊话。 举个例子,大模型DeepSeek,他的开发者就开了小窗口api,你要想使唤DeepSeek,你需要注册deepseek大模型的服务商,获取一串像密码一样的密钥,也不知道是啥反正超级保密的那种,有了密码钥匙还不行,还要有API地址,也就是"喊话"的具体窗口位置,就是类似底下这一串:`https://api.deepseek.com/v1/chat/completions。。。。。。。。 那喊话用什么语言呢,通常是JSON格式,你得知道怎么写"用户输入了啥",怎么写"系统指令",你写完代码向deepseek api地址喊话,把API Key和指令贴过去,deepseek就会把生成的内容通过JSON格式返回来,你再从代码里把这个结果提取出来。 当然,光是能喊话还不够,你还得会"调教"它,让它更好地为你工作,这通常涉及到修改请求中的参数,提示词等等。 那学完之后能做什么?当你学会了API调用,本质上就是学会了如何通过代码把大模型的能力集成到任何软件、任何场景中去,让AI真正为你自己的需求服务。你就不再只是大模型的用户,而是成为了AI应用的开发者。#api调用 #API
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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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