我们知道，市面上一些问答 API 的对接还是相对没那么容易的，比如说 OpenAI 的 Chat Completions API，它有一个 字段，如果要完成连续对话，需要我们把所有的上下文历史全部传递，同时还需要处理 Token 超出限制的问题。
AceDataCloud 提供的 AI 问答 API 针对上述情况进行了优化，在保证问答效果不变的情况下，对连续对话的实现进行了封装，对接时无需再关心 messages 的传递，也无需关心 Token 超出限制的问题（API 内部自动进行了处理），同时也提供了对话查询、修改等功能，使得整体的对接大大简化。
本文档会介绍下 AI 问答 API 的对接说明。
在首次申请时会有免费额度赠送，可以免费使用该 API。
首先先了解下基本的使用方式，就是输入问题，获得回答，只需要简单地传递一个 字段，并指定相应模型即可。
：想要接收怎样格式的响应结果，这里填写为 ，即 JSON 格式。
：调用 API 的密钥，申请之后可以直接下拉选择。
另外设置了 Request Body，包括：
：模型的选择，比如主流的 GPT 3.5，GPT 4 等。
：需要询问的问题，可以是任意的纯文本。
可以看到，这里返回的结果中有一个 字段，就是该问题的回答。我们可以输入任意问题，就可以得到任意的回答。
如果你不需要任何多轮对话的支持，这个 API 可以极大方便你的对接。
另外如果想生成对应的对接代码，可以直接复制生成，例如 CURL 的代码如下：
Python 的对接代码如下：
如果您想要对接多轮对话功能，需要传递一个额外参数 ，其值为 ，后续的每次请求都要携带该参数。传递了 参数之后，API 会额外返回一个 参数，代表当前对话的 ID，后续我们只需要将该 ID 作为参数传递，就可以轻松实现多轮对话。
下面我们来演示下具体的操作。
可以得到如下回答：
结果如下：
可以看到，就可以根据上下文回答对应的问题了。
该接口也支持流式响应，这对网页对接十分有用，可以让网页实现逐字显示效果。
如果想流式返回响应，可以更改请求头里面的 参数，修改为 。
Python 样例调用代码：
输出效果如下：
可以看到，响应里面的 即为最新的回答内容， 则是新增的回答内容，您可以根据结果来对接到您的系统中。
Javascript 也是支持的，比如 Node.js 的流式调用代码如下：
Java 样例代码：
其他语言可以另外自行改写，原理都是一样的。
我们知道，OpenAI 相关的 API 有对应的 的概念，就是给整个模型设置一个预设，比如它叫什么名字等等。本 AI 问答 API 也暴露了这个参数，叫做 ，利用它我们可以给模型增加预设，我们用一个例子来体验下：
运行结果如下：
可以看到这里我们告诉 GPT 他是一个机器人，然后问它可以为我们做什么，他就可以扮演一个机器人的角色来回答问题了。
运行结果如下：
可以看到，我们就成功得到了对应图片的回答结果。
运行结果如下：
可以看到，这里它自动联网搜索了 The Weather Channel 网站，并获得了里面的信息，然后进一步返回了实时结果。
“如果对模型回答质量有更高要求，可以将模型更换为 ，回答效果会更好。
参考资料
[1]
本文地址：http://sicmodule.glev.cn/quote/18725.html 歌乐夫 http://sicmodule.glev.cn/ , 查看更多