### 调用文心一言 API 在 Python 中调用文心一言 API，首先需要从文心一言官方网站获取 `API_KEY` 和 `API_SECRET`。以下是一个简单的实现方法： ```python from pipelines.nodes import ErnieBot api_key = "your apply key" secret_key = "your apply secret key" ernie_bot = ErnieBot(api_key=api_key, secret_key=secret_key) res = ernie_bot.predict('请问您是哪位？') print(res) ``` 此代码使用了 `paddle-pipelines` 库，并通过 `ErnieBot` 类调用文心一言模型进行预测。[^3] 此外，也可以通过手动获取访问令牌（access token）并调用 API 的方式来实现。以下是一个获取令牌并调用文心一言 API 的示例： ```python import requests client_id = '你的API_KEY' client_secret = '你的API_SECRET' # 获取 access token token_url = f'https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token?grant_type=client_credentials&client_id={client_id}&client_secret={client_secret}' response = requests.post(token_url) access_token = response.json().get('access_token') # 调用文心一言 API api_url = f'https://aip.baidubce.com/rpc/2.0/ernie/v1/tasks/text-generation?access_token={access_token}' headers = {'Content-Type': 'application/json'} data = { "prompt": "生成一段创意文案", "temperature": 0.9, "top_p": 0.7, "penalty_score": 1.0, "disable_search": False, "stop_token": "\n" } response = requests.post(api_url, headers=headers, json=data) print(response.json()) ``` 该方法通过 HTTP 请求获取访问令牌，然后使用该令牌调用文心一言的文本生成接口。[^2] ### 调用 OpenAI API 调用 OpenAI 的 API 通常使用 `openai` 库，它提供了简洁的接口来与 GPT 系列模型交互。以下是一个调用 OpenAI GPT-3 模型的示例： ```python import openai # 设置 API 密钥 openai.api_key = "your_openai_api_key" # 调用 OpenAI 的 API response = openai.Completion.create( engine="text-davinci-003", prompt="请帮我写一段关于人工智能的介绍。", max_tokens=150, temperature=0.5 ) # 打印结果 print(response.choices[0].text.strip()) ``` 该代码通过 `openai.Completion.create` 方法调用 OpenAI 的 GPT-3 模型，并生成一段关于人工智能的介绍。[^4] ### 使用 Rich 库美化输出 在实际应用中，可能需要将 API 响应的内容以更美观的方式输出。可以使用 `rich` 库来处理控制台输出，特别是处理 Markdown 格式的内容： ```python from rich.console import Console from rich.markdown import Markdown # 假设 content 是 API 返回的 Markdown 格式内容 content = "# 标题\n这是 API 返回的 Markdown 内容。" markdown_content = Markdown(content) console = Console() console.print(markdown_content) ``` `rich` 库可以将 Markdown 内容渲染为美观的控制台输出。[^4] ### 总结 - 文心一言 API 可以通过 `paddle-pipelines` 或手动 HTTP 请求方式调用。 - OpenAI API 通常使用 `openai` 库进行调用，支持多种 GPT 模型。 - 输出 API 响应时，可以使用 `rich` 库来增强可读性。