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背景#xff1a;
一、模型选择
二、操作流程
三、核心代码展示 背景#xff1a;
成功设置自己的知识库#xff0c;语音交互问答会优先选择自己的知识库的答案进行回答#xff0c;减少了耗时
一、模型选择
商汤 商量日日新
二、操作流程
文档中心 | 日日新开放…目录
背景
一、模型选择
二、操作流程
三、核心代码展示 背景
成功设置自己的知识库语音交互问答会优先选择自己的知识库的答案进行回答减少了耗时
一、模型选择
商汤 商量日日新
二、操作流程
文档中心 | 日日新开放平台 (sensenova.cn)
按照这个走就没事
三、核心代码展示
import sensenovaclass SimpleChatBot:def __init__(self, access_key_id, secret_access_key):# 设置访问密钥sensenova.access_key_id access_key_idsensenova.secret_access_key secret_access_key# 创建会话resp sensenova.ChatSession.create(system_prompt[{role: system,content: You are a translation expert.}])self.session_id resp[session_id]def get_response(self, text):# 生成对话resp sensenova.ChatConversation.create(actionnext,max_new_tokens10,contenttext,modelSenseChat,streamFalse, # 非流式输出session_idself.session_id,knowledge_config{control_level: normal,knowledge_base_result: True,knowledge_base_configs: []},plugins{associated_knowledge: {content: string,mode: concatenate},web_search: {search_enable: True,result_enable: True},})if __name__ __main__:access_key_id secret_access_key bot SimpleChatBot(access_key_id, secret_access_key)# 提示用户输入文本并获取回答while True:user_input input(User: )if user_input.lower() exit: # 输入exit退出对话print(Conversation ended.)breakresponse bot.get_response(user_input)print(Assistant:, response)
