天工AI搜索基础版
专用API
服务商:
昆仑万维科技股份有限公司
【更新时间: 2024.07.10】
基于"天工"大语言模型出色的推理能力,基于传统意义的搜索引擎的基础上,结合天工大模型的模型能力,整理和总结相关信息,简要直白的给用户针对问题的回答,一键精准获取知识
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什么是天工AI搜索基础版?
天工AI搜索作为一款大型语言模型,拥有强大的自然语言处理和智能交互能力,能够实现智能问答、聊天互动、文本生成等多种应用场景,并且具有丰富的知识储备,涵盖科学、技术、文化、艺术、历史等领域。
基于"天工"大语言模型出色的推理能力,"AGI Sky-Saas-Search API"不仅具备一般搜索引擎网页抓取、排序的能力,同时能针对海量的网页信息针对性的提取和生成关键内容,提高用户获取信息的效率,并一定程度上解决了 大语言模型所面临的幻觉问题,根治大语言模型虚假生成、胡言乱语的问题。
什么是天工AI搜索基础版接口?
天工AI搜索基础版有哪些核心功能?
国内首款大模型AI搜索引擎
国内首款大模型AI搜索引擎,支持上下文20轮+追问,更强语意理解,拟人化交互,答案可追溯。用户一键精准获取知识,快速归纳总结,全网智能搜索内容,时效性强,更贴合搜索意图,进行问题分析、全网搜索、整理答案和最终呈现。
天工AI搜索基础版的核心优势是什么?
深层次理解用户问题 通过结合自然语言处理(NLP)、机器学习和知识图谱等技术,更深入理解用户问题,与传统搜索引擎相比,AI搜索不仅是根据关键词检索信息,还能够理解用户意图。 |
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整合回答提供精准答案 全网搜集相关答案,检索排序,信息整合,从大量数据中提取关键信息,提供更加直观、高效的信息获取方式,极大改善用户的搜索体验。 |
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泛化引导深入了解 深度学习,反馈优化,具有“追问”的功能,允许用户就一个问题不断地追问,以获得更多相关的信息。 |
在哪些场景会用到天工AI搜索基础版接口?
1.AI 搜索 + 智能硬件 AI搜索不仅局限于传统的电脑和手机,还被广泛应用于智能音箱、智能汽车、智能家居和可穿戴设备等智能设备中。更好地理解内容和用户搜索请求,给出精准的答案。 |
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2.AI 搜索 + 在线教育和培训 AI搜索可以帮助学生和专业人士快速找到所需的学习资源和解答,通过提供个性化、自动化和智能化的解决方案,提高教育质量和学习效率。 |
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3.社交媒体和信息流 AI搜索技术也被应用于社交媒体平台和信息流服务中,以提供个性化的内容推荐和增强用户体验。 |
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4.医疗健康领域 在医疗健康领域,AI搜索可以辅助医生快速获取患者信息和医学研究资料,以支持诊断和治疗决策搜索增强。 |
接口的加密方案
为了客户和服务器的安全,我们引入了:app_key 和 app_secret。其中 app_key 是每次接口调用都需要传递的,这也是客户的唯一标识。而 app_secret 则不需要传递,它主要用来加密,请妥善保管,请勿外泄。
API 接口会验证header中的三个字段:app_key,sign 和 timestamp,其中
key | value | 位置 | 描述 |
---|---|---|---|
app_key | {YOUR_app_key} | header | 我们为每个客户准备的内容,固定值 |
sign | adsfsd***daf | header | 通过相关内容加密的结果,计算方法:sign = md5(app_key + app_secret + timestamp) |
timestamp | 1671096218 | header | 当前的时间戳,具体到秒即可,此内容需和服务器时间差在 300 秒内 |
接口调用案例
为了方便开发,这里提供创建文本生成任务的调用案例
Python 调用案例
# -*- coding: utf-8 -*-
import requests
import time
import hashlib
import json
url = 'https://{API_HOST}/sky-saas-search/api/v1/search'
app_key = 'YOUR_APP_KEY' # 这里需要替换你的APIKey
app_secret = 'YOUR_APP_SECRET' # 这里需要替换你的APISecret
timestamp = str(int(time.time()))
sign_content = app_key + app_secret + timestamp
sign_result = hashlib.md5(sign_content.encode('utf-8')).hexdigest()
# 设置请求头,请求的数据格式为json
headers={
"app_key": app_key,
"timestamp": timestamp,
"sign": sign_result,
"Content-Type": "application/json",
}
# 设置请求URL和参数
data = {
"content": "给我一个赚取10w的方法",
"stream_resp_type": "delta" # 增量 delta,全量 all【default】
}
# 发起请求并获取响应
response = requests.post(url, headers=headers, json=data, stream=True)
# 处理响应流
for line in response.iter_lines():
if line:
# 处理接收到的数据
print(line.decode('utf-8'))
06/2024
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2024年6月3日,昆仑万维宣布开源2千亿稀疏大模型Skywork-MoE,性能强劲,同时推理成本更低,是首个完整将MoE Upcycling技术应用并落地的开源千亿MoE大模型,也是首个支持用单台4090服务器推理的开源千亿MoE大模型。 |
05/2024
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5月21日,昆仑万维与北京联通正式签署战略合作协议,建立长期的战略合作关系。此次合作标志着两家公司在人工智能领域的探索迈入了一个全新的阶段,合作旨在通过双方资源共享与技术创新,推动大模型产业的发展,探索人工智能产业落地之路。 |
05/2024
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在第七届数字中国建设峰会上,昆仑万维与中国移动咪咕音乐正式宣布建立AI+产品及行业应用生态合作伙伴关系,双方将达成长期战略型合作,致力于中国移动咪咕音乐AI+视频彩铃融合发展。 |
05/2024
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中国电信与昆仑万维等联合发布星辰MaaS平台,推动大模型产业生态建设。模型即服务,为行业客户提供“评-选-部-数-购-训-推-用”的端到端大模型解决方案,一站式满足用户多云算力调度、大模型选配、应用场景创新的需求,共同推进人工智能应用创新。 |
04/2024
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2024年4月17日,中国首个音乐SOTA模型“天工SkyMusic”音乐大模型正式开启公测。同时,天工迎来了质的飞跃,天工3.0上线了。 |
03/2024
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2024年3月,昆仑万维凭借强劲的市场表现,位居“2023中国公司市值增长50榜单”TOP5。除昆仑万维外,其他入选“中国公司市值增长50强”榜单的企业包括理想汽车、寒武纪、拼多多等。 |
02/2024
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2024年2月,昆仑万维自研AI大模型产品“天工AI搜索”荣获2023中国开发者影响力年度榜单“AIGC Top智能应用”大奖。 |
12/2023
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2023年12月25日,昆仑万维「天工SkyAgents」Beta版全网测试,基于“天工大模型”打造,具备从感知到决策,从决策到执行的自主学习和独立思考能力。用户可以通过自然语言构建自己的“私人助理”。 |
10/2023
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2023年10月30日,昆仑万维宣布开源百亿级大语言模型Skywork-13B,无需申请即可实现0门槛商用。 |
09/2023
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2023年9月,颜水成教授加入昆仑万维,与创始人周亚辉一同出任天工智能联席 CEO,并兼任昆仑万维 2050 全球研究院院长。 |
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API 接口会验证header中的三个字段:app_key,sign 和 timestamp,其中
key | value | 位置 | 描述 |
---|---|---|---|
app_key | {YOUR_app_key} | header | 我们为每个客户准备的内容,固定值 |
sign | adsfsd***daf | header | 通过相关内容加密的结果,计算方法:sign = md5(app_key + app_secret + timestamp) |
timestamp | 1671096218 | header | 当前的时间戳,具体到秒即可,此内容需和服务器时间差在 300 秒内 |
接口调用案例
为了方便开发,这里提供创建文本生成任务的调用案例
Python 调用案例
# -*- coding: utf-8 -*-
import requests
import time
import hashlib
import json
url = 'https://{API_HOST}/sky-saas-search/api/v1/search'
app_key = 'YOUR_APP_KEY' # 这里需要替换你的APIKey
app_secret = 'YOUR_APP_SECRET' # 这里需要替换你的APISecret
timestamp = str(int(time.time()))
sign_content = app_key + app_secret + timestamp
sign_result = hashlib.md5(sign_content.encode('utf-8')).hexdigest()
# 设置请求头,请求的数据格式为json
headers={
"app_key": app_key,
"timestamp": timestamp,
"sign": sign_result,
"Content-Type": "application/json",
}
# 设置请求URL和参数
data = {
"content": "给我一个赚取10w的方法",
"stream_resp_type": "delta" # 增量 delta,全量 all【default】
}
# 发起请求并获取响应
response = requests.post(url, headers=headers, json=data, stream=True)
# 处理响应流
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if line:
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