python requests调用LLM api
创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考
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一种基于Python的命令行工具,通过利用基于OpenAI API的LLM服务器来总结RSS提要.zip
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Python调用LLM API流式与非流式输出比较[代码]
本文详细介绍了使用Python的requests库调用大型语言模型(LLM)API时,流式输出与非流式输出的区别及其实现方式。非流式输出需要等待所有数据生成完毕后再返回结果,用户体验较差;而流式输出可以实时返回中间结果,减少等待时间并降低请求超时风险。文章通过多个代码实例展示了两种输出方式的实现方法,并分析了流式输出的适用场景、实现技术及其优势。流式输出适用于实时数据更新、大数据处理等场景,能显著提升用户体验。此外,文章还探讨了流式输出的实现技术,如HTTP分块传输、Server-Sent Events(SSE)和WebSocket等。
ScrapeGraphAI 是一个 网络抓取 Python 库,它利用 LLM 和有向图逻辑为网站和本地文档(XML、HTML、JSON、Markdown 等)创建抓取管道
基于人工智能的Python爬虫
browser-use(Python)
「browser-use(Python)」是开源项目(Python)。项目简介:Agents that use the browser.源码完整,下载解压即可查看使用,适合学习参考、课程设计与二次开发。
为集成LLM到测试平台提供更便捷的方式:为讯飞的LLM星火创建接入LangChain类(全部源代码)
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Dify API文件上传功能[代码]
本文详细介绍了Dify API的文件上传功能,包括支持的文件类型、实现方法、应用场景及注意事项。Dify API支持多种文件格式,如文档、图片、音频和视频,用户可以通过API或直接在Dify应用中启用文件上传功能。文件上传后,用户可以将文件内容传递给大型语言模型(LLM)进行处理,适用于文档分析、代码审查、学习辅导和法律援助等场景。此外,文章还提供了Python代码示例,展示了如何通过API上传文件,并强调了文件大小限制、类型支持和安全性等注意事项。
rllm-api-resources
可通过 API 访问 LLM 推理资源列表
这是一份入门AI_LLM大模型的逐步指南,包含教程和演示代码,带你从API走进本地大模型部署和微调,代码文件会提供Kaggle或.zip
AI 驱动的学术论文配图生成平台。上传论文 → AI 分析内容生成 Prompt → 一键生成高质量科研配图,还有配套的skill可在主流agent中使用
Agent学习笔记(二)-工具调用篇之MCP
大模型服务代理、 Cline系统提示词、交互日志等
dify实现rss订阅
流程dsl文件
OpenClaw接入QVeris[可运行源码]
本文详细介绍了如何在OpenClaw中配置和使用QVeris API,使AI助手能够查询实时股票行情、天气数据、新闻资讯等外部信息。QVeris作为一个动态工具发现和执行平台,提供了丰富的API工具市场,支持自然语言搜索和一键执行功能,帮助AI助手突破训练数据的时间限制,获取实时、准确的外部信息。文章通过实际案例演示了QVeris的配置步骤和使用效果,对比了传统API集成方式的不足,并总结了QVeris的核心优势,如快速集成、成本可控、工具丰富等。此外,还提供了常见问题的解答和使用建议,适合AI开发者、量化爱好者、自动化玩家等群体参考。
Dify与RAGFlow结合教程[代码]
本文详细介绍了如何将Dify与RAGFlow结合使用,以充分发挥两者的优势。文章首先对比了Dify和RAGFlow的功能差异,指出RAGFlow在文档解析和检索能力上的优势。接着,提供了RAGFlow的安装要求和硬件配置建议,并介绍了其核心功能,如基于模板的解析模式和多样化的模型支持。此外,文章还详细说明了如何通过API将Dify接入RAGFlow的知识库,并提供了具体的代码示例和调试步骤。最后,文章强调了结合使用Dify和RAGFlow的注意事项,如端口冲突的解决方法。整体而言,本文为开发者提供了一个实用的指南,帮助他们在实际项目中高效地结合使用这两个工具。
semi-ai-toolkit-addons-py39.7z
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基于LangChain的多模态AI Agent引擎.zip
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AI Agent多工具脚手架-GitHub开源资源精选合集
从GitHub精选5个高质量AI Agent开源仓库,覆盖从零构建、多工具调用、MCP协议集成到生产部署的全链路。含FlyAIBox/Agent_In_Action(6个完整项目)、LightAgent(轻量框架)、OpenAI Agents SDK等。每个仓库附Stars数、核心功能、适用场景和直达链接。
LLM API调用与Prompt Engineering[源码]
本文详细介绍了如何通过API调用大型语言模型(LLM),如小米MiMo模型,并深入探讨了Prompt Engineering的基础知识。文章首先解释了LLM的概念及其应用场景,随后提供了从环境准备到API调用的完整代码示例,并逐行解析了代码的含义。此外,文章还介绍了Prompt Engineering的核心概念,包括system、user和assistant角色的使用,以及Few-shot提示的技巧。最后,文章总结了常见的错误和解决方法,并提供了一个交互式AI聊天程序的完整实现。
RAGSystemLangchain
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一个基于 Hacker News 的中文日报项目,每天自动抓取 Hacker News 热门文章及评论,通过 AI 生成中文解读.zip
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【人工智能开发】基于API调用的大模型应用:电商智能客服系统构建与性能优化全流程解析
内容概要:本文系统讲解了如何通过API调用大语言模型(LLM)的全流程,涵盖技术原理、主流平台对比、开发实现、参数调优、性能优化、安全合规及常见问题解决方案。重点介绍了OpenAI、Anthropic、阿里通义、深度求索、百度文心等国内外主流大模型API平台的选择与使用方法,并以Python为例演示了通过官方SDK或requests库进行API调用的具体代码实现。文章还结合电商智能客服的实战案例,展示多轮对话、意图识别、上下文管理及外部系统集成的完整流程,并提供了降低延迟、控制成本、保护密钥和数据隐私的最佳实践。; 适合人群:具备基本编程能力,尤其是熟悉Python的开发者,以及希望快速集成大模型能力的产品经理、AI应用开发者和技术决策者;适合工作1-3年、希望进入AI应用层开发的技术人员; 使用场景及目标:① 学习如何通过API快速接入大模型能力,避免从零训练;② 掌握智能客服、自动化问答等实际业务场景的构建方法;③ 优化API调用性能与成本,确保安全合规;④ 理解提示工程、上下文管理、token控制等关键技术细节; 阅读建议:建议边读边动手实践,优先使用硅基流动等支持免费额度的平台进行测试,从简单问答开始逐步实现多轮对话与系统集成,同时关注参数调优与安全规范,深入理解API背后的设计逻辑。
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