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智能对话机器人(通义版)会话接口API使用Quick Start

2024-08-15 380 发布于浙江
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本文涉及的产品
NLP 自学习平台，3个模型定制额度 1个月
NLP自然语言处理_高级版，每接口累计50万次
视觉智能开放平台，分割抠图1万点
简介： 本文主要演示了如何使用python脚本快速调用智能对话机器人API接口，在参数获取的部分给出了具体的获取位置截图，这部分容易出错，第一次使用务必仔细参考接入参数获取的位置。

一、大模型会话接口集成概述

官方API参考地址

图片.png

二、API接口调用参数获取

  • 2.1 ACCESS_KEY_ID、ACCESS_KEY_SECRET参数获取地址

图片.png

  • 2.2 AgentKey

业务空间 key,不设置则访问默认业务空间，key 值在主账号业务管理页面获取

图片.png

  • 2.3 instance_id

图片.png

三、Python Code Sample

# -*- coding: utf-8 -*-

import hashlib
import time
import uuid
from alibabacloud_tea_openapi.client import Client as OpenApiClient
from alibabacloud_tea_openapi import models as open_api_models
from alibabacloud_tea_util import models as util_models
from alibabacloud_openapi_util.client import Client as OpenApiUtilClient
import json
import requests


class Sample:
    def __init__(self):
        pass

    # 参数设置
    ACCESS_KEY_ID = 'LTAI**********'
    ACCESS_KEY_SECRET = '8RQfmiwwn***********'
    @staticmethod
    def create_client() -> OpenApiClient:
        """
        使用AK&SK初始化账号Client
        @return: Client
        @throws Exception
        """
        # 建议使用更安全的 STS 方式，更多鉴权访问方式请参见：https://help.aliyun.com/document_detail/378659.html。
        config = open_api_models.Config(
            # 必填，请确保代码运行环境设置了环境变量 ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_ID。,
            access_key_id=Sample.ACCESS_KEY_ID,
            # 必填，请确保代码运行环境设置了环境变量 ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_SECRET。,
            access_key_secret=Sample.ACCESS_KEY_SECRET
        )
        # Endpoint 请参考 https://api.aliyun.com/product/Chatbot
        config.endpoint = f'chatbot.cn-shanghai.aliyuncs.com'
        return OpenApiClient(config)

    @staticmethod
    def get_sign(stream_secret, timestamp) -> str:
        """
        计算签名
        :param stream_secret:
        :param timestamp:
        :return:
        """
        text_to_hash = f"streamSecret={stream_secret}&timestamp={timestamp}"
        md5_hash = hashlib.md5(text_to_hash.encode('utf-8')).hexdigest()
        return md5_hash


    @staticmethod
    def create_ApplyForStreamAccessToken_api_info() -> open_api_models.Params:
        """
        API 相关
        @param path: string Path parameters
        @return: OpenApi.Params
        """
        params = open_api_models.Params(
            # 接口名称,
            action='ApplyForStreamAccessToken',
            # 接口版本,
            version='2022-04-08',
            # 接口协议,
            protocol='HTTPS',
            # 接口 HTTP 方法,
            method='POST',
            auth_type='AK',
            style='RPC',
            # 接口 PATH,
            pathname=f'/',
            # 接口请求体内容格式,
            req_body_type='json',
            # 接口响应体内容格式,
            body_type='json'
        )
        return params

    @staticmethod
    def ApplyForStreamAccessToken(
            AgentKey:str,
        ) -> str:
            client = Sample.create_client()
            params = Sample.create_ApplyForStreamAccessToken_api_info()
            # query params
            queries = {
   
   }
            queries['AgentKey'] = AgentKey
            # runtime options
            runtime = util_models.RuntimeOptions()
            request = open_api_models.OpenApiRequest(
                query=OpenApiUtilClient.query(queries)
            )
            # 复制代码运行请自行打印 API 的返回值
            # 返回值实际为 Map 类型，可从 Map 中获得三类数据：响应体 body、响应头 headers、HTTP 返回的状态码 statusCode。
            res = client.call_api(params, request, runtime)
            return res['body']

    @staticmethod
    def create_request_body(message_id, instance_id, utterance):
        """
        构造请求body
        :param message_id:消息message id
        :param instance_id:机器人id
        :param utterance:实际内容
        :return:
        """
        body = {
   
   
            "messageId": message_id,
            "action": "TongyiBeebotChat",
            "version": "2022-04-08",
            "data": [
                {
   
   
                    "type": "JSON_TEXT",
                    "value": json.dumps({
   
   
                        "InstanceId": instance_id,
                        "Utterance": utterance
                    },ensure_ascii=False)
                }
            ]
        }
        return body

    @staticmethod
    def sse_request(url, payload):
        """
        构建SSE请求
        :param url: 请求的URL
        :param payload: 要发送的数据
        :return: None
        """
        # 创建会话
        session = requests.Session()

        # 请求头
        headers = {
   
   
            'Content-Type': 'application/json'
        }

        # 使用 POST 请求获取 SSE 线
        with session.post(url, headers=headers, data=json.dumps(payload), stream=True) as response:
            # 确保请求成功
            response.raise_for_status()

            # 持续读取服务器发来的事件
            for line in response.iter_lines():
                if line:
                    # 处理每一行数据
                    data = line.decode('utf-8')
                    print(f'Received: {data}')


if __name__ == '__main__':
    AgentKey = "f6b6af483***********_p_beebot_public" # 业务空间key
    res = Sample.ApplyForStreamAccessToken(AgentKey) # 1、调用ApplyForStreamAccessToken接口
    AccessToken = res['AccessToken']
    StreamSecret = res['StreamSecret']
    ChannelId = res['ChannelId']
    time_millis = int(time.time() * 1000)
    sign = Sample.get_sign(StreamSecret, time_millis)  # 2、计算会话接口签名
    url_template = "https://alime-ws.aliyuncs.com/sse/paas4Json/{AccessToken}/{ChannelId}/{Sign}/{Timestamp}"
    url = url_template.format(AccessToken=AccessToken, ChannelId=ChannelId, Sign=sign, Timestamp=time_millis)

    # 生成一个随机的UUID
    messageId = str(uuid.uuid4())
    instance_id = "chatbot-cn-Aei********" # 机器人id
    utterance = "你有什么技能？" # 实际问题
    payload = Sample.create_request_body(messageId, instance_id, utterance)
    Sample.sse_request(url, payload) # 3、发送SSE请求，获取流式响应结果


        

          
        

        
        

          

          AI 代码解读
  • 测试结果：
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          AI 代码解读

更多参考

大模型会话接口集成概述

文章标签：
智能对话机器人
API
机器人
Python
关键词：
通义千问接口
通义API
机器人api
机器人接口
机器人会话
相关实践学习
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智能语音交互，是基于语音识别、语音合成、自然语言理解等技术，为企业在多种实际应用场景下，赋予产品“能听、会说、懂你”式的智能人机交互体验。适用于多个应用场景中，包括智能问答、智能质检、法庭庭审实时记录、实时演讲字幕、访谈录音转写等。 本课程主要讲解智能语音相关技术，包括语音识别、人机交互、语音合成等。  
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以项目登录接口为例-大前端之开发postman请求接口带token的请求测试-前端开发必学之一-如果要学会联调接口而不是纯写静态前端页面-这个是必学-本文以优雅草蜻蜓Q系统API为实践来演示我们如何带token请求接口-优雅草卓伊凡
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2月前
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监控 供应链 搜索推荐
亚马逊商品详情接口（亚马逊 API 系列）
亚马逊作为全球最大的电商平台之一，提供了丰富的商品资源。开发者和电商从业者可通过亚马逊商品详情接口获取商品的描述、价格、评论、排名等数据，对市场分析、竞品研究、价格监控及业务优化具有重要价值。接口基于MWS服务，支持HTTP/HTTPS协议，需注册并获得API权限。Python示例展示了如何使用mws库调用接口获取商品详情。应用场景包括价格监控、市场调研、智能选品、用户推荐和库存管理等，助力电商运营和决策。
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技术交流18179014480
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1月前
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机器学习/深度学习 JSON 算法
淘宝拍立淘按图搜索API接口系列的应用与数据解析
淘宝拍立淘按图搜索API接口是阿里巴巴旗下淘宝平台提供的一项基于图像识别技术的创新服务。以下是对该接口系列的应用与数据解析的详细分析
技术交流18179014480
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2月前
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JSON 数据挖掘 API
lazada商品详情接口 （lazada API系列）
Lazada 是东南亚知名电商平台，提供海量商品资源。通过其商品详情接口，开发者和商家可获取商品标题、价格、库存、描述、图片、用户评价等详细信息，助力市场竞争分析、商品优化及库存管理。接口采用 HTTP GET 请求，返回 JSON 格式的响应数据，支持 Python 等语言调用。应用场景包括竞品分析、价格趋势研究、用户评价分析及电商应用开发，为企业决策和用户体验提升提供有力支持。
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技术交流18179014480
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28天前
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存储 JSON API
淘宝商品详情API接口概述与JSON数据示例
淘宝商品详情API是淘宝开放平台提供的核心接口之一，为开发者提供了获取商品深度信息的能力。以下是技术细节和示例：
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通义大模型
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