在数字化浪潮席卷全球的今天,人工智能(AI)和大模型技术正以前所未有的速度改变着我们的世界。从自然语言处理到图像识别,从智能推荐到自动化决策,大模型以其强大的数据处理能力和学习能力,正成为推动科技创新的核心动力。
然而,对于许多开发者而言,如何高效、便捷地将大模型的能力集成到自己的应用中,却是一个不小的挑战。此时,一款强大且易于使用的应用开发工具就显得尤为重要。
本篇文章就教同学们如何基于AppBuilder来将大模型接入到自己的应用中
我帮大家梳理几个主要步骤,以便大家对本文有个清晰的了解:
01. AppBuilder
1.1 AppBuilder 介绍
百度千帆的AppBuilder是基于大模型搭建AI原生应用的工作台,旨在降低AI原生应用的开发门槛,赋能开发者快速实现应用搭建。它提供了RAG、Agent、GBI等应用框架,以及文档问答、表格问答、对话、创作等应用组件,还有文生图、语音等传统AI组件。
AppBuilder面向不同开发能力的用户和开发场景,提供了低代码态和代码态两种产品形态,以满足不同开发者的需求。通过AppBuilder,开发者可以基于自然语言打造专属智能人设对话应用,实现高效搭建AI应用的目标。此外,AppBuilder还提供了全面的开发套件和应用组件,如SDK、开发环境、调试工具、应用示例代码等,帮助开发者聚焦在自身业务,快速搭建AI原生应用。
1.2 AppBuilder 使用
创建账号
创建登录AppBuilder账号(使用百度账号即可登录) , 点击跳转
登录成功后我们会进入到这个页面:
首次登录会赠送1000千tokens
创建应用
点击左上方创建应用,进入如下页面:
定义应用
然后可以给我们的应用起一个名字和描述
这是我定义的(大家要注意角色指令这块,这其实就是prompt,来约束或者指定你的应用范围):
能力扩展
还可以为我们的应用添加能力扩展,比如组件、知识库
组件的话这里可以选择一些三方或者官方的组件,也可以自定义组件
也可以为我们的应用添加知识库,添加了知识库之后 那比如我们的问题那就会先从知识库来检索(这种场景一般是企业知识不对外公开的情况比较常用)
(组件和知识库这里就不演示了 大家可以按需自己配置就行)
预览与调试
接下来我们到预览窗口进行提问就ok啦
这里需要注意一点,因为我给应用定义了角色,他是一个健康助理,所以他回答不了其他的问题
发布应用
点击右上角的发布按钮
看上图我们的应用就发布成功了,可以通过二维码、分享链接、立即访问的形式来访问我们创建和定义的应用。
角色指令进阶
想必大家在互联网上应该见过好像智能体,比如将应用定义为某个明星等等
(以下prompt来自up主 同济子豪兄 我对内容进行了指令优化)
02. 应用接入
前面说了那么多,我们真正的目的是将AI应用接入到我们自己的应用中,然后通过页面等等构建我们自己的AI应用
下面就介绍一种简单的集成方式,通过java sdk的方式将appBuilder集成到springboot中
上面已经介绍了如何发布应用
获取应用id和密钥(后面会用到)
点击个人空间 可以看到应用id,在密钥管理中获取密钥
引入AppBuilder sdk 依赖
<dependency>
<groupId>com.baidubce</groupId>
<artifactId>appbuilder</artifactId>
<version>0.6.0</version>
</dependency>
测试类实现
public static void main(String[] args) throws AppBuilderServerException, IOException, JSONException {
//请前往千帆AppBuilder官网创建密钥,流程详见:https://cloud.baidu.com/doc/AppBuilder/s/Olq6grrt6#1%E3%80%81%E5%88%9B%E5%BB%BA%E5%AF%86%E9%92%A5
System.setProperty("APPBUILDER_TOKEN", "你在秘钥管理菜单中创建的秘钥"); // 秘钥
String appId = "你的appId"; // 健康助理
AgentBuilder agentBuilder = new AgentBuilder(appId);
String conversationId = agentBuilder.createConversation();
System.out.println("conversationId: " + conversationId);
//String fileId = agentBuilder.uploadLocalFile(conversationId, "FILE_PATH");
AgentBuilderIterator itor = agentBuilder.run("健腹轮的好处", conversationId, new String[]{}, true);
System.out.println("输出结果:");
StringBuilder output = new StringBuilder();
while (itor.hasNext()) {
AgentBuilderResult response = itor.next();
String answer = response.getAnswer();
if (StringUtils.isNotEmpty(answer)) {
output.append(answer);
}
System.out.println("获取appbuilder返回:" + answer);
}
}
结果输出
输出结果:
获取appbuilder返回:
获取appbuilder返回:
获取appbuilder返回:健腹
获取appbuilder返回:轮是一种非常好的锻炼工具,它可以帮助你锻炼腹部和腰部的肌肉,增强你的核心力量和稳定性。
获取appbuilder返回:以下是健腹轮的一些好处:
1. **增强核心力量**:健腹轮锻炼主要集中在腹部和腰部,这些部位的肌肉对于保持身体
获取appbuilder返回:平衡和稳定非常重要。
获取appbuilder返回:通过定期使用健腹轮,你可以增强这些肌肉的力量和耐力。
获取appbuilder返回:
2. **改善身体柔韧性**:健腹轮锻炼不仅限于肌肉,它还可以提高身体的柔韧性。
获取appbuilder返回:通过使用健腹轮,你可以轻松地进行各种伸展运动,从而改善身体的整体柔韧性。
获取appbuilder返回:
3. **促进康复**:健腹轮对于康复也有很好的作用。
获取appbuilder返回:如果你曾经受伤或患有某些疾病,使用健腹轮可以帮助你更快地恢复健康。
获取appbuilder返回:
4. **增强自信心**:通过使用健腹轮,你可以看到自己的进步和变化,这可以增强你的自信心。
获取appbuilder返回:无论是从外表还是内在,健腹轮都可以帮助你获得更好的自我形象。
获取appbuilder返回:
总之,健腹轮是一种非常有益处的锻炼工具,无论你是刚开始锻炼还是已经有了一定的基础,都可以通过使用健腹轮来获得更好的锻炼
获取appbuilder返回:效果。
获取appbuilder返回:
获取appbuilder返回:
获取appbuilder返回:
今天的文章到这里就结束了,如果大家对大模型的内容感兴趣可以在下方留言,后面我会将如何在生产环境当中应用大模型并且适应不同的场景,如何处理容错以及SSE的场景下如何实现流式输出等。最后送大家一句话 白驹过隙,沧海桑田
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总结
### 文章总结:利用AppBuilder快速集成大模型到应用中在当今数字化时代,人工智能(AI)与大模型技术正深刻改变着我们的世界,推动了科技创新的浪潮。然而,对于开发者而言,将大模型的强大能力高效集成到应用中面临挑战。本文介绍了百度千帆的AppBuilder工具,旨在帮助开发者快速构建基于大模型的AI原生应用。
#### AppBuilder 介绍与应用创建
- **平台介绍**:AppBuilder是基于大模型的AI应用开发工作台,提供RAG、Agent、GBI等多种应用框架和组件,支持低代码和代码态两种开发模式,满足不同开发者的需求。
- **使用步骤**:
1. **账号创建与登录**:通过百度账号即可登录,并赠送一定量的Tokens用于开发测试。
2. **应用创建**:在AppBuilder中快速创建新应用,定义应用名称、描述及角色指令(Prompt),以明确应用功能范围。
3. **能力扩展**:通过添加组件(如文生图、语音)、三方组件和自定义组件,以及知识库等方式,增强应用的功能和智能性。
4. **预览与调试**:在AppBuilder的预览窗口调试应用,验证功能的准确性和实用性。
5. **应用发布**:发布应用后,可通过二维码、链接等形式访问,为用户提供便捷的交互体验。
#### 应用接入与SDK集成
为了将AppBuilder上的AI应用集成到自己的系统中,文章提供了通过Java SDK将AppBuilder集成到Spring Boot应用中的示例。
- **获取应用ID与密钥**:在AppBuilder的个人空间中找到应用ID,并在密钥管理中获取密钥。
- **添加AppBuilder SDK依赖**:在项目的`pom.xml`文件中添加AppBuilder的Maven依赖。
- **编写实现代码**:在Java项目中编写代码,通过创建AgentBuilder对象,利用应用ID和密钥与AppBuilder服务进行交互,发送请求、接收响应并处理。
- **测试与结果输出**:通过运行测试类,向AppBuilder发送测试请求,查看并输出返回的AI响应内容。
#### 结论与展望
本文详细介绍了通过AppBuilder快速集成大模型到应用中的方法,降低了AI应用开发的门槛。未来,还将继续探讨大模型在生产环境中的应用、错误处理及流式输出等高级话题,帮助开发者更好地应对实际开发中的挑战。
通过这一系列步骤,开发者可以快速将大模型的强大能力融入到自己的应用中,为用户提供更加智能、便捷的服务。同时,随着技术的不断进步,我们期待AppBuilder等开发工具能够不断完善,为AI应用的开发带来更多可能。