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二、文心一言 API 概覽

2.1 平臺定位與核心優勢

中文原生優勢
文心一言從大規模中文語料中預訓練，針對中文問答與對話具有天然優勢，生成回復更通順、貼近本地化表達。
知識增強能力
結合百度檢索與知識圖譜，可接入千帆 API，實現對話實時檢索、動態補充背景知識，有效提升回答準確率。
函數調用與多輪對話
支持將自定義函數注冊到模型中，自動觸發外部接口，實現“生成＋執行”閉環。這使得文心一言在復雜業務場景（如天氣查詢、庫存查詢、任務下發等）中有更強的實用價值。

2.2 API 端點與認證流程

獲取 Access Token

curl -X POST "https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token" \
 -d "grant_type=client_credentials&client_id=API_KEY&client_secret=SECRET_KEY"

成功返回 access_token 用于后續請求鑒權。

調用對話接口

Endpoint：

https://aip.baidubce.com/rpc/2.0/ai_custom/v1/wenxinworkshop/chat/completions_pro?access_token=YOUR_TOKEN

請求參數（JSON）：

{
"messages": [
 {"role":"system","content":"你是一個智能助手，精通中文對話。"},
 {"role":"user","content":"幫我查下北京明天天氣。"}
],
"temperature":0.5,
"top_p":0.9,
"functions": [
 {
   "name":"get_weather",
   "description":"獲取天氣信息",
   "parameters":{
     "type":"object",
     "properties":{
       "location":{"type":"string"},
       "date":{"type":"string"}
     },
     "required":["location","date"]
   }
 }
]
}

響應解析
- result：模型生成的文字回復
- function_call：若模型觸發函數，則返回函數名與參數
- usage：Token 使用詳情，用于成本監控與限流

三、多輪對話與函數調用

3.1 上下文管理策略

消息截斷：超過 3000 token 時，自動丟棄最早消息保證最新上下文的連貫性。
角色區分：通過 system、assistant、user 三種角色字段，精準控制系統指令、模型回復與用戶輸入。

3.2 自定義函數調用流程

模型觸發
當用戶請求涉及外部接口（如天氣、日程、庫存）時，模型會在回復中返回 function_call。
執行業務
客戶端根據 function_call.name 和 arguments 調用相應后端接口。
補充對話
將接口返回結果以 role:"function" 的消息插入 messages，再次調用對話接口，完成業務閉環。

# 示例：Python 調用流程
import requests, json

# 1. 獲取 token（略）
token = "YOUR_ACCESS_TOKEN"

# 2. 構造對話
messages = [
  {"role":"system","content":"你是智能助手。"},
  {"role":"user","content":"告訴我深圳明天下雨概率。"}
]
functions = [{
  "name":"get_weather",
  "description":"查詢天氣",
  "parameters":{
    "type":"object",
    "properties":{
      "location":{"type":"string"},
      "date":{"type":"string"}
    },
    "required":["location","date"]
  }
}]

# 3. 首次請求
resp = requests.post(
  f"https://aip.baidubce.com/rpc/2.0/ai_custom/v1/wenxinworkshop/chat/completions_pro?access_token={token}",
  json={"messages":messages, "functions":functions}
).json()

# 4. 若觸發 function_call
if "function_call" in resp:
    args = json.loads(resp["function_call"]["arguments"])
    # 調用真實天氣 API
    weather_info = get_weather_api(args["location"], args["date"])
    # 插入函數返回
    messages.append(resp)
    messages.append({"role":"function","name":"get_weather","content":json.dumps(weather_info)})
    # 再次調用，獲得最終用戶回復
    final = requests.post(...).json()
    print(final["result"])

四、核心能力評估

自然語言理解：深度學習中文上下文，對實體識別、語義推理表現卓越。
對話生成質量：在客服問答、閑聊、技術解答等多場景下都能保持高連貫性與人性化表達。
知識增強：實時檢索百度搜索與知識圖譜，回答更具權威性。
多模態擴展：支持后續接入圖像、音頻、視頻輸入，實現“多模態對話”能力。

五、典型應用場景

智能客服機器人
接入企業 CRM 與知識庫，通過函數調用完成業務查詢、工單生成、表單填寫等全流程自動化。
企業知識庫問答
部署在釘釘、企業微信，實現內部文檔檢索、FAQ 自動應答，提升員工效率。
電商內容生成
利用 文心一言 API 自動撰寫商品標題、描述與規格參數，結合圖片接口一鍵上架。
設備運維助手
針對 DevOps 場景，通過對接監控 API 與配置管理工具，實現報警解讀、巡檢報告自動生成。
行業定制機器人
金融、醫療、政務等垂直領域，可基于行業知識圖譜與專屬函數，實現專業咨詢與流程審批。

六、性能優化與最佳實踐

上下文裁剪：定期清理最早對話，保留關鍵歷史信息。
生成參數調優：
- temperature: 0.2–0.5 提升穩定性
- top_p: 0.8–1.0 控制多樣性
- penalty_score: > 1 避免重復
并發與限流：基于 usage 字段監控 Token 消耗，合理配置熔斷與重試策略。
安全與合規：前置敏感詞過濾，依托 need_clear_history 進行敏感內容監測，確保數據治理合規。