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# 替換為您的API密鑰
api_key = "{{Your-API-Key}}"
url = "您申請的百度AI API URL"
headers = {
"Authorization": f"Bearer {api_key}",
"Content-Type": "application/json"
}
data = {"text": "要處理的中文文本"}

response = requests.post(url, headers=headers, json=data)
print(response.json())

Java集成API案例

import java.net.http.HttpClient;

import java.net.http.HttpRequest;

import java.net.http.HttpResponse;

import java.net.URI;

import java.io.IOException;



public class BaiduAiExample {

    public static void main(String[] args) {

        String apiKey = "{{Your-API-Key}}"; // 替換為您的API密鑰

        String url = "您申請的百度AI API URL";

        HttpClient client = HttpClient.newHttpClient();

        HttpRequest request = HttpRequest.newBuilder()

                .uri(URI.create(url))

                .header("Authorization", "Bearer " + apiKey)

                .header("Content-Type", "application/json")

                .POST(HttpRequest.BodyPublishers.ofString("{\"text\": \"要處理的中文文本\"}"))

                .build();

        try {

            HttpResponse<String> response = client.send(request, HttpResponse.BodyHandlers.ofString());

            System.out.println(response.body());

        } catch (IOException | InterruptedException e) {

            e.printStackTrace();

        }

    }

}

百度AI中文DNN語言模型的替換方案

如果您需要尋找百度AI中文DNN語言模型的替代品，可以考慮使用其他公司的AI服務或開源的機器學習庫，以下是兩個推薦的AI模型服務，它們可以作為Mistral AI的開源代碼替換解決方案：

Google Gemini – Google Gemini API 提供了一系列生成式AI模型，能夠處理文本和圖像輸入，生成文本回復，適合需要多模態交互和內容生成的應用場景。
Copilot AI – Copilot AI大模型API 由微軟開發，集成在Microsoft 365等應用中，提供自然語言理解和生成能力，適合需要智能建議、自動化工作流和數據分析的業務場景。

選擇Google Gemini作為示例，以下是如何在低代碼平臺上集成該服務的簡要指南：

集成步驟：

獲取API密鑰：
在Google Cloud控制臺中創建項目并啟用Gemini API，然后獲取API密鑰。
準備請求：
根據API文檔，準備請求所需的參數和headers，包括API密鑰。
發送請求：
使用低代碼平臺支持的HTTP請求功能，發送請求到Gemini API。
處理響應：
獲取API的響應，并根據業務需求處理返回的數據。
集成到低代碼平臺：
將API請求和響應處理邏輯集成到低代碼平臺的工作流中。
測試和部署：
在低代碼平臺上測試集成的AI模型服務功能，確保它按預期工作，然后部署到生產環境。

以下是使用Python代碼示例，展示如何在低代碼平臺上模擬集成Google Gemini API的過程：

import requests





# 替換為您的API密鑰


api_key = "{{Your-API-Key}}"


# 構建請求headers


headers = {


    "Authorization": f"Bearer {api_key}",


    "Content-Type": "application/json"


}





# 構建請求數據


data = {


    "prompt": "Your input text or media file details here"


}





# 發送請求到Google Gemini API


response = requests.post(


    "https://gemini.googleapis.com/v1/your-model-name:generate", 


    headers=headers, 


    json=data


)





# 打印響應內容


print(response.json())