十分钟手把手教你基于文心大模型4.0搭建AI生成工具

一、环境准备（2分钟）

1. 注册百度智能云账号
   • 访问百度AI开放平台完成实名认证
   • 进入控制台申请文心大模型4.0的API调用权限
2. 开发环境配置
   • Python 3.8+环境（推荐Anaconda管理）
   • 安装必要库：pip install requests pillow numpy
   • 获取API Key和Secret Key并妥善保存

二、核心代码实现（5分钟）

import requests
import json
API_KEY = "your_api_key"
SECRET_KEY = "your_secret_key"
def get_access_token():
    url = "https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token"
    params = {
        "grant_type": "client_credentials",
        "client_id": API_KEY,
        "client_secret": SECRET_KEY
    }
    return requests.post(url, params=params).json()["access_token"]
def wenxin_generation(prompt):
    url = "https://aip.baidubce.com/rpc/2.0/ai_custom/v1/wenxinworkshop/chat/completions"
    headers = {"Content-Type": "application/json"}
    payload = {
        "messages": [{"role": "user", "content": prompt}],
        "temperature": 0.7
    }
    response = requests.post(
        url + "?access_token=" + get_access_token(),
        headers=headers,
        data=json.dumps(payload)
    )
    return response.json()["result"]

三、功能扩展（3分钟）

1. 多模态支持
   • 通过修改API端点接入文心一格图像生成能力
   • 示例参数：{"text": prompt, "resolution": "1024x1024"}
2. 流式输出优化

   # 添加stream=True参数实现逐字输出
   response = requests.post(url, stream=True)
   for chunk in response.iter_content(chunk_size=128):
       print(chunk.decode("utf-8"), end="")

3. 敏感词过滤
   • 在payload中添加safety_level": "strict"参数
   • 自行实现正则表达式二次过滤

四、部署与优化

1. 性能调优建议
   • 使用异步请求（aiohttp库）提升并发能力
   • 通过max_tokens限制输出长度（建议≤512）
2. 错误处理机制

   try:
       result = wenxin_generation(prompt)
   except Exception as e:
       print(f"API错误: {str(e)}")
       result = "服务暂不可用"

3. 私有化部署方案
   • 联系百度云商务获取容器化部署包
   • 需准备GPU服务器（建议NVIDIA A10G以上）

五、应用场景示例

1. 智能客服系统
   • 结合业务知识库实现上下文对话
   • 添加"domain": "customer_service"参数增强专业性
2. 内容创作助手
   • 批量生成营销文案/社交媒体内容
   • 使用"creativity_level": 0.9"提升创意性

注意事项：

1. 免费版API有QPS限制（3次/秒）
2. 商用场景需购买资源包
3. 输出内容需符合《生成式AI服务管理办法》

通过本教程，开发者可快速构建支持文本生成、对话交互、图像创作等能力的AI工具。文心大模型4.0在语言理解（83.5%准确率）、长文本生成（支持8k tokens）等方面具有显著优势，适合快速验证AI应用场景。建议后续结合RAG架构接入私有数据，进一步提升输出相关性。