a.内容描述
-
核心功能定位：该项目是一个为Go语言应用程序提供便捷访问某知名AI服务REST API的库。它封装了API调用细节，使开发者能够轻松集成AI能力到他们的Go应用中。
-
关键应用场景：适用于需要集成AI功能的Go应用开发，如智能对话系统、内容生成、语音处理、图像识别等。支持多种AI模型，包括最新的GPT系列模型，并提供丰富的功能如多轮对话、流式响应、函数调用、结构化输出等。
b.功能特性
- API访问：提供完整的某知名AI服务REST API访问能力，包括聊天补全、嵌入、语音转录、图像处理等。
- 流式响应：支持流式处理响应，适合实时交互场景，如聊天机器人的实时回复。
- 函数调用：允许定义和调用自定义函数，扩展AI模型的能力。
- 结构化输出：支持将AI输出转换为结构化的数据格式，便于后续处理。
- 多模态支持：处理文本、图像、音频等多种类型的数据输入和输出。
- Azure集成：支持与某云服务商的AI服务集成，提供更灵活的部署选项。
- Webhook验证：提供Webhook签名验证功能，确保数据传输的安全性。
- 分页处理：支持分页获取大量数据，如模型列表、文件列表等。
- 错误处理：提供详细的错误信息，帮助开发者快速定位和解决问题。
- 中间件支持：允许自定义中间件，扩展请求处理逻辑。
d.使用说明
- 安装：通过Go模块管理工具安装，支持版本锁定。
- 基本用法：创建客户端实例，设置API密钥，调用相应的API方法。支持上下文管理、超时设置、重试机制等。
- 高级功能：包括流式处理、函数调用、结构化输出、文件上传等。提供详细的代码示例和参数说明。
- 配置选项：支持多种配置选项，如自定义HTTP客户端、基础URL、请求超时、重试次数等。
- Azure使用：支持通过特定配置选项与某云服务商的AI服务集成。
e.潜在新需求
（1）需求1：用户希望优化JSON处理，避免HTML转义字符导致的格式问题，确保JSON数据在传输过程中的完整性。
（2）需求2：用户希望改进URL编码处理，避免在文件URL参数中错误转义特殊字符（如&符号），确保URL的正确性和可访问性。
（3）需求3：用户希望增强响应流处理能力，支持更高效的流式数据累积和处理，特别是在处理大型响应时避免缓冲区溢出问题。
（4）需求4：用户希望扩展API参数支持，包括额外的查询参数、请求体参数和响应字段，以提供更灵活的API调用选项。
（5）需求5：用户希望改进错误代码处理，确保错误响应中的代码字段正确填充，便于错误识别和处理。
