在上一节课中,我们已经学习了如何快速调用接口来使用大模型。接下来,我们需要在代码中编写触发请求的部分。为此,我们将创建一个专门的文件来存放请求的示例代码,并逐步优化这个示例函数。以下是使用javascript编写的代码示例:
// 创建一个新文件,命名为 requestDemo.js // 导入所需的库 const axios = require('axios'); // 定义请求函数 async function sendRequest() { try { const url = "https://wss.lke.cloud.tencent.com/v1/qbot/chat/sse"; const payload = { "content": "你好啊", "bot_app_key": "RBuTwvCq", "visitor_biz_id": "001", "session_id": "00b", "visitor_labels": [], "streaming_throttle": 100 }; const response = await axios.post(url, payload, { headers: { 'Content-Type': 'application/json' } }); // 解析响应数据 const responseData = response.data.split('event:replydata:').pop(); const jsonData = JSON.parse(responseData); const content = jsonData.payload.content; console.log(content); } catch (error) { console.error('请求失败:', error); } } // 调用请求函数 sendRequest();
直接执行这个文件,看看控制台输出:
然后我们可以将这个请求逻辑封装在一个函数中:
之后,我们回到 views.py 文件中的需求分解函数,可以调用这个新封装的函数:
这里有三点需要特别注意:
这些复杂功能我们将在下一节课中详细讲解。同时用一只手打代码和写教程确实是一项挑战。
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