成语作为中国汉字文化当中非常重要的一部分,很多成语都蕴含着古代的智慧、做人准则。了解成语对于大家的好处还是非常多的。今天借助腾讯云大模型知识引擎×DeepSeek提供的API接口写一个成语知识知多少的WinFomr应用小案例,感兴趣的朋友可以看一下!
官方介绍:大模型知识引擎(LLM Knowledge Engine),是面向企业客户及合作伙伴的,基于大模型的应用构建平台,结合企业专属数据,更快更高效地搭建Agent、RAG、工作流等多种模式应用,推动大语言模型在企业中的应用落地。
大模型知识引擎 LKE: https://cloud.tencent.com/product/lke
点击【产品体验】按钮进入服务开通页面大概需要半分钟左右的时间,具体如下图:
开通成功之后如下图:
大模型知识引擎主要分为四个模块:
应用管理:个人创建的大模型应用管理主界面。如果没有创建应用的话,默认为创建界面。
原子能力:已API接口的方式提供给开发者自行构建大模型专属应用。主要包括多轮改写、Embedding、重排序、文档解析四大能力。
插件中心:通过插件能帮助知识引擎开发应用拓展功能,支持有开发能力者丰富应用内容,相当于是知识引擎应用能力的补充。
体验中心:基于知识引擎推出的最佳实践应用,大家可以基于推荐的应用创建为自己的应用,然后进行功能进一步丰富。
腾讯云2月8日上线DeepSeek-R1及V3原版模型API接口,依托腾讯云强大的公有云服务,为大家提供了稳定优质的接口调用服务。这里主要依靠腾讯云提供的API接口来实现。
API直接调试效果
大家也可以首先使用腾讯云官方提供的API调试界面来测试调用效果
https://console.cloud.tencent.com/api/explorer?Product=lkeap&Version=2024-05-22&Action=ChatCompletions
首先打开vs2022创建一个Winfrom项目
点击下一步输入项目名称【TDeepSeekChengYuDemo】,然后点击创建按钮。
项目创建之后效果如下图:
Nuget包管理器(推荐)
打开NuGet包管理器搜索”TencentCloudSDK.Lkeap“
然后点击安装即可。安装成功之后效果如下图:
命令行方式
打开程序包管理控制台输入如下命令:
dotnet add package TencentCloudSDK.Lkeap
然后新建一个工具类库ChengYuUtils.cs用来调用大模型,主要代码如下:
/// <summary>
/// 根据成语名称盒最大Token进行对话
/// </summary>
/// <param name="chenyu"></param>
/// <param name="maxTokens">最大生成的Token数量</param>
/// <returns></returns>
public static string GetResponseContent(string chenyu, int maxTokens=500)
{
try
{
// 实例化一个认证对象,入参需要传入腾讯云账户 SecretId 和 SecretKey,
// 密钥可前往官网控制台 https://console.cloud.tencent.com/cam/capi 进行获取
Credential cred = new Credential
{
SecretId = "你的SecretId ",
SecretKey = "你的SecretKey "
};
// 实例化一个client选项,可选的,没有特殊需求可以跳过
ClientProfile clientProfile = new ClientProfile();
// 实例化一个http选项,可选的,没有特殊需求可以跳过
HttpProfile httpProfile = new HttpProfile();
httpProfile.Endpoint = ("lkeap.tencentcloudapi.com");
clientProfile.HttpProfile = httpProfile;
// 实例化要请求产品的client对象,clientProfile是可选的
LkeapClient client = new LkeapClient(cred, "ap-shanghai", clientProfile);
// 实例化一个请求对象,每个接口都会对应一个request对象
ChatCompletionsRequest req = new ChatCompletionsRequest();
req.Model = "deepseek-r1";
Message message1 = new Message();
message1.Role = "user";
message1.Content = "用一句话解释"+chenyu+"这个成语";
req.Messages = new Message[] { message1 };
req.Temperature = 0.6F;
req.MaxTokens = maxTokens;
// 返回的resp是一个ChatCompletionsResponse的实例,与请求对象对应
ChatCompletionsResponse resp = client.ChatCompletionsSync(req);
return resp.Choices[0].Message.Content;
}
catch (Exception e)
{
Console.WriteLine(e.ToString());
return e.ToString();
}
}
说明:需要创建和获取自己的API开发密钥,具体请访问 https://console.cloud.tencent.com/cam/capi
界面相对比较简单,提供一个成语输入框、一个最大生成Token数量、一个对话效果展示界面、一个生成对话结果的按钮,具体如下图:
主要代码如下:
private void btnCreate_Click(object sender, EventArgs e)
{
txtResult.Text = "";
string chenYu = txtChengYu.Text;
int maxToken =Convert.ToInt32(numericUpDown1.Value);
string str = ChengYuUtils.GetResponseContent(chenYu,maxToken);
txtResult.Text = str;
}
调用最终效果
说明:点击生成按钮需要一分钟左右等待接口响应成功。
以上是基于腾讯云大模型知识引擎提供的DeepSeek-R1 API接口实现的【成语知多少】小案例。整体接入流程还是非常流畅的,有兴趣的朋友可以基于该API接口搭建属于自己的专属小应用,大家如果有相关问题的话欢迎沟通交流!
原创声明:本文系作者授权腾讯云开发者社区发表,未经许可,不得转载。
如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。
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