讯飞星火认知大模型 Nodejs SDK & Web使用
npm i spark-nodejs
const spark = new Spark({
// 自行填入相关参数
secret: 'xxx',
key: 'xxx',
appid: 'xxx',
});
const answer = await spark.chat('你好');export interface ISparkOptions {
secret: string; // 从平台获取
key: string; // 从平台获取
version?: // 非必须 星火大模型版本号 默认为1，支持1,2,3
appid?: string; // 应用appid，从开放平台控制台创建的应用中获取
uid?: string; // 每个用户的id，用于区分不同用户
temperature?: number; // 取值为[0,1],默认为0.5 核采样阈值。用于决定结果随机性，取值越高随机性越强即相同的问题得到的不同答案的可能性越高
maxTokens?: number; // 取值为[1,4096]，默认为2048 模型回答的tokens的最大长度
topK?: number; // 取值为[1，6],默认为4 从k个候选中随机选择⼀个（⾮等概率）
chatId?: string; // 需要保障用户下的唯一性 用于关联用户会话
useHistory?: boolean; // 是否需要使用历史对话记录，对token消耗会很快 default: false
versionStr?: // 非必须 API接口的version字段，默认为'', 表示采用version指代的版本号，该字段为了扩展性考虑，可以传入 vx.x 表示任意版本
}生成websocket请求 url，可以下发给前端发起ws请求
const url = spark.generateUrl();直接使用node发起对话
const url = spark.chat({
content: '你好',
// onData 表示分段拿到返回结果
onData({content, start, end, seq}){
// content 表示分段的内容
// start 表示是否是第一段
// end 表示是否是最后一段
// seq 表示序号
console(content, start, end, seq);
},
onEnd({content, token, questionTokens}){
// content 表示完整的返回
// token 表示返回回答的token数
// questionTokens 表示发起对话的token数
console(content, start, end, seq);
}
});或者使用 chat的Promise返回
const answer = await spark.chat('你好');函数声明
function chat (options: IQuestionOptions): Promise<string>;
interface IQuestionOptions {
content: string;
onData?(options: {content: string; start: boolean; end: boolean, seq: number}): void;
onEnd?(options: {content: string, tokens: number, questionTokens: number}): void;
}spark-node中将消息部分单独打包到 socket 模块，可以在web环境中使用。使用场景为服务端生成url下发，web端调用socket模块发起聊天
import { SparkChat } from "spark-nodejs/chat";
const spark = new SparkChat({url: 'xxx'});
spark.chat({content: 'xxx'}); // chat 参数与上文中的chat参数一致构造参数：
构造参数如下，除了多了 url 与 urlGetter 参数外，其他与上文一致，url与urlGetter填入一个即可
当填入url时，一次请求结束之后需要手动重新获取url设置
当填入urlGetter时，会自动获取url，推荐使用urlGetter
export interface ISparkSocketOptions {
url?: string; // 指定url
urlGetter?: ()=>Promise<string>; // 自动获取url的函数，一般封装获取url的请求
appid?: string;
uid?: string;
temperature?: number; // 取值为[0,1],默认为0.5 核采样阈值。用于决定结果随机性，取值越高随机性越强即相同的问题得到的不同答案的可能性越高
maxTokens?: number; // 取值为[1,4096]，默认为2048 模型回答的tokens的最大长度
topK?: number; // 取值为[1，6],默认为4 从k个候选中随机选择⼀个（⾮等概率）
chatId?: string; // 需要保障用户下的唯一性 用于关联用户会话
useHistory?: boolean; // default: false
}<script src='https://cdn.jsdelivr.net/npm/spark-nodejs'></script>
<script>
const spark = new SparkChat({url: 'xxx'});
</script>开启了 useHistory 之后，Spark-Node 内部会缓存之前的对话上下文，然后在 chat 时一起发送给服务端，所以token消耗会很快，请按需要决定是否开启。
histroyToken的最大限制是8192，超过这个限制时Spark-Node会自动清除最早的记录，知道tokens小于8192。
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