最近讯飞的星火大模型更新了2.0版本,增强了AI的语言生成能力。毕竟是国产大语言模型,我也尝试使用了一下星火大模型的应用广场,体验还是很不错的。应用广场提供了很多AI助手工具,也支持用户创建自己的AI助手,能力不局限于自然语言生成,也有一些图片生成工具、视频生成工具之类的,总的来说,还是很有意思的。
同时,星火大模型也提供有api服务,可以很方便的集成到自己的应用里。申请api应用的门槛也比较低,简单填写一些信息,就可以申请试用。试用审核大概半个多小时就结束了,官方提供的免费token数量还是比较可观。针对星火大模型V1.5版本以及V2.0版本,各提供了200万的token试用,非常的良心。我的AI二次元小姐姐项目里,使用chatgpt以及一些开源模型的方式,相对来说还是有一定使用门槛,而接入星火大模型门槛就很低了。
本文就简单介绍一下unity端集成星火大模型API的代码实现,让星火大模型驱动我们的AI二次元小姐姐,与大家聊天吧。
本节内容将简单介绍一下如何在讯飞星火大模型官网,申请试用星火大模型,并创建星火大模型的应用。
星火大模型官方地址:讯飞星火认知大模型-AI大语言模型-星火大模型-科大讯飞 (xfyun.cn)
在申请星火大模型服务之前,需要先注册讯飞的账户,使用手机号码验证就可以了,这里不多赘述。在星火大模型官方站点主页,找到【API测试】按钮,可以点击进入API试用申请的页面。
点击【API测试申请】,即可进入API测试申请界面,如图所示:
在API申请界面中,填写必填的信息。这里需要注意一下,申请API测试,需要创建一个讯飞的应用,我们可以填写一个自己实现申请号的应用ID,也可以在申请页面点击创建一个新的应用,创建应用成功之后,我们就能够获得应用的密钥,这个在后面的接口对接会使用的到。
申请提交之后,耐心等待官方审核即可。时间不会太久,我大概是半小时左右,就完成审批,拿到api的试用服务了。
星火大模型应用申请完成之后,我们就可以拿到应用的密钥。进入到讯飞开放平台的控制台界面,选择到新创建的星火大模型服务,我们就可以看到服务剩余的token数,以及应用的密钥信息了。这个页面可以切换查看V1.5和V2.0两个版本的token使用情况。
星火大模型的接口对接,考虑到跨平台的兼容性,这里选择采用web方式对接,根据官方文档的说明,我们首先需要调用鉴权接口,获取到接口授权,然后在使用websocket协议与服务端握手,websocket握手成功后,需要在60秒内发送请求。接口采用的是流式输出模式,需要对根据返回的数据判断,并拼接成完整的回复信息,大致流程如下如所示:
接下来,将描述一下具体的代码实现。
根据官方文档的说明,开发者需要自行先在控制台创建应用,利用应用中提供的appid,APIKey, APISecret进行鉴权,生成最终请求的鉴权url,鉴权参数如下:
以下是在unity端实现鉴权url的处理代码:
////// 获取鉴权url /// ///private string GetAuthUrl() { string date = DateTime.UtcNow.ToString("r"); Uri uri = new Uri(url); StringBuilder builder = new StringBuilder("host: ").Append(uri.Host).Append("\n").// Append("date: ").Append(date).Append("\n").// Append("GET ").Append(uri.LocalPath).Append(" HTTP/1.1"); string sha = HMACsha256(m_XunfeiSettings.m_APISecret, builder.ToString()); string authorization = string.Format("api_key=\"{0}\", algorithm=\"{1}\", headers=\"{2}\", signature=\"{3}\"", m_XunfeiSettings.m_APIKey, "hmac-sha256", "host date request-line", sha); string NewUrl = "https://" + uri.Host + uri.LocalPath; string path1 = "authorization" + "=" + Convert.ToBase64String(System.Text.Encoding.UTF8.GetBytes(authorization)); date = date.Replace(" ", "%20").Replace(":", "%3A").Replace(",", "%2C"); string path2 = "date" + "=" + date; string path3 = "host" + "=" + uri.Host; NewUrl = NewUrl + "?" + path1 + "&" + path2 + "&" + path3; return NewUrl; } public string HMACsha256(string apiSecretIsKey, string buider) { byte[] bytes = System.Text.Encoding.UTF8.GetBytes(apiSecretIsKey); System.Security.Cryptography.HMACSHA256 hMACSHA256 = new System.Security.Cryptography.HMACSHA256(bytes); byte[] date = System.Text.Encoding.UTF8.GetBytes(buider); date = hMACSHA256.ComputeHash(date); hMACSHA256.Clear(); return Convert.ToBase64String(date); }
根据官方文档说明,星火大模型的1.5版本以及2.0版本的计费模型以及资源地址是不同的,当然我们免费申请的服务是不需要额外付费的,但超过额度了的话,就需要付费了,token的价格如下所示:
两个版本的api地址分别是:
①星火大模型1.5版本请求地址,对应的domain参数为general
ws(s)://spark-api.xf-yun.com/v1.1/chat
②星火大模型1.5版本请求地址,对应的domain参数为generalv2:
ws(s)://spark-api.xf-yun.com/v2.1/chat
星火大模型的API服务对接部分,按照文档说明,使用websocket协议握手成功之后,就可以根据报文格式发送信息了。请求参数参数部分的接口说明如下:
header部分
parameter.chat部分
payload.message.text部分
注:text下所有content累计内容 tokens需要控制在8192内
报文示例:
{ "header": { "app_id": "12345", "uid": "12345" }, "parameter": { "chat": { "domain": "general", "temperature": 0.5, "max_tokens": 1024, } }, "payload": { "message": { # 如果想获取结合上下文的回答,需要开发者每次将历史问答信息一起传给服务端,如下示例 # 注意:text里面的所有content内容加一起的tokens需要控制在8192以内,开发者如有较长对话需求,需要适当裁剪历史信息 "text": [ {"role": "user", "content": "你是谁"} # 用户的历史问题 {"role": "assistant", "content": "....."} # AI的历史回答结果 # ....... 省略的历史对话 {"role": "user", "content": "你会做什么"} # 最新的一条问题,如无需上下文,可只传最新一条问题 ] } } }
接口服务将采用流式输出方式,返回回复信息,我们需要解析返回的报文信息,拼接成完整的回复信息。接口响应的报文结构如下所示:
header部分
payload.choices部分
payload.usage部分(在最后一次结果返回)
接口响应报文结构示例:
# 接口为流式返回,此示例为最后一次返回结果,开发者需要将接口多次返回的结果进行拼接展示 { "header":{ "code":0, "message":"Success", "sid":"cht000cb087@dx18793cd421fb894542", "status":2 }, "payload":{ "choices":{ "status":2, "seq":0, "text":[ { "content":"我可以帮助你的吗?", "role":"assistant", "index":0 } ] }, "usage":{ "text":{ "question_tokens":4, "prompt_tokens":5, "completion_tokens":9, "total_tokens":14 } } } }
使用websocket协议与服务端握手成功后,按照报文格式要求发送信息,等待接口响应,并解析响应数据拼接成完整的回复信息。代码示例如下所示:
#region websocket连接 ////// websocket /// private ClientWebSocket m_WebSocket; private CancellationToken m_CancellationToken; ////// 连接服务器,获取回复 /// private async void ConnectHost(string text,Action_callback) { try { stopwatch.Restart(); m_WebSocket = new ClientWebSocket(); m_CancellationToken = new CancellationToken(); string authUrl = GetAuthUrl(); string url = authUrl.Replace("http://", "ws://").Replace("https://", "wss://"); //Uri uri = new Uri(GetUrl()); Uri uri = new Uri(url); await m_WebSocket.ConnectAsync(uri, m_CancellationToken); //发送json string _jsonData = text; await m_WebSocket.SendAsync(new ArraySegment (Encoding.UTF8.GetBytes(_jsonData)), WebSocketMessageType.Binary, true, m_CancellationToken); //发送数据 StringBuilder sb = new StringBuilder(); //用于拼接返回的答复 string _callBackMessage = ""; //播放队列.Clear(); while (m_WebSocket.State == WebSocketState.Open) { var result = new byte[4096]; await m_WebSocket.ReceiveAsync(new ArraySegment (result), m_CancellationToken);//接受数据 List list = new List (result); while (list[list.Count - 1] == 0x00) list.RemoveAt(list.Count - 1);//去除空字节 var str = Encoding.UTF8.GetString(list.ToArray()); sb.Append(str); if (str.EndsWith("}")) { //获取返回的数据 ResponseData _responseData = JsonUtility.FromJson (sb.ToString()); sb.Clear(); if (_responseData.header.code != 0) { //返回错误 //PrintErrorLog(_responseData.code); Debug.Log("错误码:" + _responseData.header.code); m_WebSocket.Abort(); break; } //没有回复数据 if (_responseData.payload.choices.text.Count == 0) { Debug.LogError("没有获取到回复的信息!"); m_WebSocket.Abort(); break; } //拼接回复的数据 _callBackMessage += _responseData.payload.choices.text[0].content; if (_responseData.payload.choices.status == 2) { stopwatch.Stop(); Debug.Log("ChatSpark耗时:" + stopwatch.Elapsed.TotalSeconds); //添加记录 m_DataList.Add(new SendData("assistant", _callBackMessage)); //回调 _callback(_callBackMessage); m_WebSocket.Abort(); break; } } } } catch (Exception ex) { Debug.LogError("报错信息: " + ex.Message); m_WebSocket.Dispose(); } } #endregion
这次的文章简单介绍了讯飞星火大模型的web api的对接流程,并针对接口对接的流程进行了介绍,包括接口的鉴权、websocket握手以及发送报文、响应报文的结构说明,并提供了针对全流程在unity端的实现代码示例。通过上述的代码实现,我们就可以在unity引擎中,使用星火大模型的api来驱动AI二次元小姐姐的对话交互。
上述代码只包含了核心的代码实现,完整的代码工程可以从我的开源项目下载使用,项目包含了针对多种GPT应用的集成工具,以及语音服务的集成,对我这个项目感兴趣的朋友,可以上我的B站号查看,我也做有详细的教程,相关源码可以在的哔哩哔哩主站找到相关视频,在视频介绍以及评论区获取。
国产星火大模型驱动AI小姐姐聊天,unity开源工具包,手把手打造自己的二次元老婆~
上述项目地址传送门:
AI二次元老婆开源项目(unity-AI-Chat-Toolkit):
Github地址:https://github.com/zhangliwei7758/unity-AI-Chat-Toolkit
Gitee地址:https://gitee.com/DammonSpace/unity-ai-chat-toolkit