Baichuan4 API 申请与使用指南

近年来，国内大模型技术蓬勃发展，其中以百川智能发布的Baichuan4大模型尤为引人注目。本文将深入探讨Baichuan4的API申请流程、使用指南以及其在实际应用中的优势和挑战。

Baichuan4简介

Baichuan4是百川智能推出的最新一代大模型，其在多项能力上均有显著提升。相比于Baichuan3，Baichuan4的通用能力提升超过10%，数学和代码能力分别提升14%和9%。它在国内权威大模型评测机构SuperCLUE的评测中被评为国内第一，并在知识百科、长文本生成和创作等任务上超越了许多国外主流模型。

Baichuan4

Baichuan4能在短时间内取得突破，得益于其在训练过程中引入了多项业界领先的技术优化手段，如基于Model-based+Human-based的协同数据筛选优化方法，以及对长文本建模位置编码的科学Scaling Law。

Baichuan4 API申请流程

申请Baichuan4 API是使用其强大功能的第一步。注册用户可以通过百川智能的开发者中心进行API申请。以下是步骤指南：

注册账号：访问百川智能的官方网站，创建一个开发者账户。
认证身份：进行必要的身份认证，以确保API的使用符合规定。
申请API密钥：在开发者中心申请API密钥，这个密钥将用于所有的API调用。
阅读文档：详细阅读API使用文档，了解API的功能和限制。

使用Baichuan4 API的技巧

调用API

调用Baichuan4 API需要遵循一定的格式和步骤。以下是一个示例代码展示如何调用API：

from langchain_community.chat_models import ChatBaichuan
from langchain_core.messages import HumanMessage
chat = ChatBaichuan(baichuan_api_key="sk-")
chat([HumanMessage(content="结合北京市发展情况，编写《北京商务发展报告2023》的提纲。")])

性能优化

在调用API时，可以通过以下方法优化性能：

批处理请求：将多个请求合并为一个批处理请求，可以减少API调用次数。
异步调用：使用异步调用技术，提升API响应速度。
缓存结果：对于频繁重复的请求，考虑缓存结果以减少API调用。

Baichuan4的多模态能力

Baichuan4不仅具备强大的文本生成能力，还支持多模态输入输出。这意味着它可以处理文本、图像等多种类型的数据。

Multi-modal

图像处理

Baichuan4可以通过API对图像进行识别和描述，以下是一个示例：

from langchain_community.chat_models import ChatTongyi
from langchain_core.messages import HumanMessage
chatLLM = ChatTongyi(model_name="qwen-vl-max")
image_message = {
    "image": "https://ai-studio-static-online.cdn.bcebos.com/ea894a305d714a1790df1282975b01be0532f2b81f6f4860abda0c5eeb1f1211",
}
text_message = {
    "text": "summarize this picture",
}
message = HumanMessage(content=[text_message, image_message])
chatLLM.invoke([message])