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# pip install requests

# 步驟 4: 編寫代碼實現API請求
import requests

# 步驟 1: 替換為您的AppKey
app_key = "您的AppKey"

# API請求URL
url = "https://api.unisound.com/shanhai/v1/chat/completions"

# 請求頭，包含認證信息
headers = {
"X-App-Key": app_key,
"Content-Type": "application/json"
}

# 請求體，包含API調用的參數
data = {
"messages": [
{"content": "請幫我查詢明天的天氣。"}
]
}

# 發送請求并獲取響應
response = requests.post(url, headers=headers, json=data)

# 步驟 5: 處理響應數據
print(response.json())

云知聲山海大模型有沒有替代方案？

如果您對云知聲山海大模型不滿意，正在尋求它的替代方案，那么為您推薦以下選擇：

百度文心一言大模型：這是一個由百度推出的知識增強大語言模型，具備文學創作、商業文案創作、數理邏輯推算、中文理解以及多模態生成等核心功能。它適用于多種行業和場景，包括電商、金融、教育、醫療和客服中心等。
文本大模型MiniMax稀宇科技：這是一個端到端自研的多模態大語言模型，適用于文本續寫、文案生成、文本擴寫、文本改寫、內容摘要、代碼生成和知識檢索等文本處理場景。

接下來，將給出一個使用Python語言和流行的低代碼庫Flask對百度文心一言大模型進行集成的示例方案。

示例集成方案：使用Flask和百度文心一言大模型

首先，確保您已經安裝了Flask。如果沒有安裝，可以通過以下命令安裝：

pip install Flask

然后，創建一個簡單的Flask應用來與百度文心一言大模型API進行交互：

from flask import Flask, request, jsonify

import requests



app = Flask(__name__)



# 假設您已經有了百度文心一言的API密鑰和基礎URL

API_KEY = '您的API密鑰'

BASE_URL = 'https://apihub.explinks.com/api/scd202407070037137771e1'



@app.route('/ask', methods=['POST'])

def ask_question():

    data = request.json

    question = data.get('question')



    # 構建請求的headers和body

    headers = {

        'Authorization': f'Bearer {API_KEY}',

        'Content-Type': 'application/json'

    }

    body = {

        'question': question

    }



    # 發送請求到百度文心一言API

    response = requests.post(BASE_URL, headers=headers, json=body)



    # 檢查響應狀態

    if response.status_code == 200:

        result = response.json()

        return jsonify(result)

    else:

        return jsonify({'error': 'API request failed'}), response.status_code



if __name__ == '__main__':

    app.run(debug=True)