什么是API接口

API（应用程序编程接口）是一组规则，允许不同的软件系统相互通信。通过API，开发者可以访问外部系统的功能和数据，而无需了解其内部实现。
API接口就像一座桥梁，连接应用程序和服务。例如，调用讯飞星火认知大模型接口时，开发者可以通过API请求获取自然语言处理、语音识别等智能服务。这简化了复杂功能的使用，并提升了开发效率。

大多数API使用HTTP/HTTPS协议，并采用REST风格。REST通过标准的HTTP动词（如GET、POST）对资源进行操作。理解API接口的基础知识是现代开发者的必备技能。

利用Python语言对接讯飞星火认知大模型接口步骤

通过以下步骤，我们可以快速集成并调用讯飞星火认知大模型，实现自然语言处理功能。

步骤一：安装必要的Python包

首先，确保您的Python环境版本为3.8或更高版本。然后，通过以下命令安装spark_ai_python包：

pip install --upgrade spark_ai_python

步骤二：配置调用参数

在开始编写代码之前，需要准备好API的相关配置信息，包括API的URL、应用ID、API密钥和密钥信息等。这些信息可以在讯飞开放平台控制台获取。
具体的：
1、查找API
可以通过幂简集成-API HUB快速找到大量AI技术相关API，心仪的API可以在登录后添加到个人书签，便于下次使用快速查找。

2、创建应用

https://console.xfyun.cn/app/create

3、获取秘钥

https://console.xfyun.cn/services/bm35

步骤三：编写Python代码

以下是一个示例代码，展示了如何使用Python调用讯飞星火认知大模型API：

from sparkai.llm.llm import ChatSparkLLM, ChunkPrintHandler

from sparkai.core.messages import ChatMessage



# 配置参数

SPARKAI_URL = 'wss://spark-api.xf-yun.com/v3.5/chat'

SPARKAI_APP_ID = 'your_app_id'

SPARKAI_API_SECRET = 'your_api_secret'

SPARKAI_API_KEY = 'your_api_key'

SPARKAI_DOMAIN = 'generalv3.5'



if __name__ == '__main__':

    # 初始化星火认知大模型

    spark = ChatSparkLLM(

        spark_api_url=SPARKAI_URL,

        spark_app_id=SPARKAI_APP_ID,

        spark_api_key=SPARKAI_API_KEY,

        spark_api_secret=SPARKAI_API_SECRET,

        spark_llm_domain=SPARKAI_DOMAIN,

        streaming=False,

    )



    # 创建消息

    messages = [ChatMessage(

        role="user",

        content='你好呀'

    )]



    # 创建回调处理器

    handler = ChunkPrintHandler()



    # 生成回复

    response = spark.generate([messages], callbacks=[handler])



    # 打印回复

    print(response)

步骤四：了解请求与响应结构

请求结构

请求由三个主要部分组成：header，parameter和payload。

{

  "header": {

    "app_id": "your_app_id",

    "uid": "user_id"

  },

  "parameter": {

    "chat": {

      "domain": "generalv3.5",

      "temperature": 0.5,

      "max_tokens": 1024

    }

  },

  "payload": {

    "message": {

      "text": [

        {"role": "user", "content": "你是谁"},

        {"role": "assistant", "content": "我是星火认知大模型"}

      ]

    }

  }

}

响应结构

响应包含两个主要部分：header和payload。

{

  "header": {

    "code": 0,

    "message": "Success",

    "sid": "unique_session_id",

    "status": 2

  },

  "payload": {

    "choices": {

      "status": 2,

      "seq": 0,

      "text": [

        {

          "content": "我可以帮助你吗？",

          "role": "assistant",

          "index": 0

        }

      ]

    },

    "usage": {

      "text": {

        "question_tokens": 4,

        "prompt_tokens": 5,

        "completion_tokens": 9,

        "total_tokens": 14

      }

    }

  }

}

步骤五：扩展功能（Function Calling）

星火认知大模型支持功能调用(Function Calling)，例如天气查询和税率查询。您可以在请求中注册这些功能，并在响应中获取调用结果。

请求示例

{

  "header": {

    "app_id": "your_app_id",

    "uid": "user_id"

  },

  "parameter": {

    "chat": {

      "domain": "generalv3.5",

      "temperature": 0.5,

      "max_tokens": 1024

    }

  },

  "payload": {

    "message": {

      "text": [

        {"role": "user", "content": "查询明天北京的天气"}

      ]

    },

    "functions": {

      "text": [

        {

          "name": "天气查询",

          "description": "提供天气相关信息",

          "parameters": {

            "type": "object",

            "properties": {

              "location": {"type": "string", "description": "地点，比如北京"},

              "date": {"type": "string", "description": "日期，比如明天"}

            },

            "required": ["location"]

          }

        }

      ]

    }

  }

}

响应示例

{

  "header": {

    "code": 0,

    "message": "Success",

    "sid": "unique_session_id",

    "status": 2

  },

  "payload": {

    "choices": {

      "status": 2,

      "seq": 0,

      "text": [

        {

          "content": "",

          "role": "assistant",

          "content_type": "text",

          "function_call": {

            "arguments": "{\"location\":\"北京\",\"date\":\"明天\"}",

            "name": "天气查询"

          },

          "index": 0

        }

      ]

    },

    "usage": {

      "text": {

        "question_tokens": 3,

        "prompt_tokens": 3,

        "completion_tokens": 0,

        "total_tokens": 3

      }

    }

  }

}