2024青训营×AI班第一课补，本地非OpenAI接口的调用

齐琦琪
147 阅读5分钟

引言

在上篇文章，我们详细介绍了LangChain，并且为大家讲解了如何在Anaconda中安装LangChain并调用OpenAI的接口。 但是，调用OpenAI的接口需要花很多的钱，我们如何才能在本地接入其他AI的API呢，例如豆包或者其他一些AI的API，本文章将为你详细解释。

1. API介绍

API（Application Programming Interface，应用程序接口）是一个定义和规范，它允许不同的软件系统之间进行通信和数据交换。API通过一组规则和协议，帮助开发者调用另一个系统的功能或服务，而不需要了解其内部的实现细节。以下是API的主要特点：

  1. 功能封装：API提供了一组可以被调用的功能或方法，允许开发者通过这些功能来完成特定的任务。例如，某个天气API可能提供了获取天气信息的方法，调用该API就可以获取实时的天气数据。
  2. 数据交换：API通常用于在应用程序之间交换数据。它规定了请求的格式（如请求体、请求参数）和响应的格式（如JSON、XML），从而使不同的系统可以理解和处理数据。
  3. 抽象与简化：API隐藏了底层的实现细节，开发者不需要关心具体的实现方式，只需要按照API的文档和规则调用即可。这样极大地简化了开发流程。
  4. 通信协议：API通常基于一些通信协议进行数据传输，常见的协议有HTTP/HTTPS（Web API），一些API会使用REST、SOAP等架构风格。

2. 为何使用OpenAI库

调用OpenPI的作用主要在于标准化和简化API的定义、使用和集成。OpenAI是一个开放标准，用于描述和定义RESTful API的结构。它提供了一种统一的方式，让开发人员能够直观地了解和调用AI，同时帮助实现自动化和更高效的开发流程。以下是OpenAI的主要作用和优势：

  1. 定义API规范：OpenAI提供了一种标准化的AI的API定义格式，通常使用JSON或YAML文件来描述API的所有细节，包括端点、请求方法、参数、返回值格式、认证方式等。这样，API的定义清晰明了，方便我们开发人员进行理解和使用。
  2. 自动生成API文档：通过使用OpenAI规范，开发人员可以自动生成详细的API文档，而无需手动编写。这使得API文档更加一致和易于维护，同时大幅减少手工编写和维护文档的时间。
  3. 自动化代码生成：OpenAI支持根据规范文件自动生成客户端或服务端的代码，这大大简化了集成工作。开发者可以使用代码生成工具，快速生成API接口的调用代码、数据模型等，从而加快开发进程并减少人为错误。
  4. 增强API的可测试性：OpenAI支持创建API的Mock服务（虚拟服务），可以在API实际开发完成前进行测试，确保请求和响应符合预期。
  5. 支持API的版本控制：OpenAI文件可以轻松管理API的版本变化。每次API更新时，通过调整OpenAI定义文件，可以清楚地记录版本变更，并生成相应的文档，帮助维护兼容性和追踪不同版本的差异。
  6. 提高协作效率：使用OpenAI可以让后端、前端、测试人员、产品经理等团队成员对API有一致的理解。每个人都可以基于同一个OpenAI规范进行开发、测试和验证，减少沟通成本和误解。
  7. 方便API管理和治理：OpenAI作为标准化文件，便于管理API的生命周期，帮助企业和团队管理和监控不同版本、不同用途的API接口，尤其是对于复杂的系统或大量接口，OpenAI提供了良好的组织和管理手段。

3. 使用OpenAI的库但使用其他AI的API

那么介绍完了有关API的基础只是以及OpenAI这个库的作用，我们接下来就为大家演示在Anaconda中如何使用OpenAI库调用不同的API。

  1. 安装必要的库
    确保安装了requests库（或其他HTTP请求库），用于发送HTTP请求给第三方API。

    pip install requests

  2. 配置API的URL和密钥
    获取你要调用的AI API的访问URL和API密钥（例如AWS、Google、Azure等AI服务的API）。
    如果各位同学，暂时没有能力去购买API进行自己的开发，我们也可以在掘金平台的LangChain实战课中先使用预编译好的环境进行开发，或是前往popjane/free_chatgpt_api: 🔥 公益免费的ChatGPT API，Free ChatGPT API，GPT4 API，可直连，无需代理，使用标准 OpenAI APIKEY 格式访问 ChatGPT，可搭配ChatGPT-next-web、ChatGPT-Midjourney、Lobe-chat、Botgem、FastGPT、沉浸式翻译等项目使用使用免费提供的API进行现阶段的学习。

  3. 编写请求代码
    使用requests库，构建与第三方AI服务的API请求。以下是一个调用其他AI API的基本示例，假设该API使用了RESTful的接口。

import os
import openai

\# optional; defaults to `os.environ['OPENAI_API_KEY']`
openai.api_key = "你的api_key"

\# all client options can be configured just like the `OpenAI` instantiation counterpart
openai.base_url = "base_url"

completion = openai.chat.completions.create(
    model="gpt-3.5-turbo",
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": "Hello world!",
        },
    ],
)
print(completion.choices[0].message.content)

\# 正常会输出结果：Hello there! How can I assist you today ?

运行结果如下： image.png

  1. 处理返回的结果
    不同的API返回的结果格式可能不同，一般会是JSON格式。根据API文档解析并提取你需要的数据。

  2. 适配OpenAI库的接口风格（可选）
    如果希望保持与OpenAI库类似的使用体验，可以封装成类似的函数接口，比如封装成generate_text函数，以便于替换和使用。

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