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上一节我们分享了实现AI智能回复微信的内容，这一节我们来探索其中需要的豆包AI，本文详细介绍了我们从注册账号到实现AI智能回复，加油哦！
Python实现AI豆包智能回复微信
目录
运行结果：
第一步：注册账号
创建 API Key
创建接入点
apikey从这里获取
下载地址
发布地址
源码地址
安装说明
前置条件
环境要求
函数功能概述
函数代码详细解析
（一）客户端初始化
（二）创建对话完成请求
（三）获取并返回回复
三、总结
在当今的软件开发领域，与各类人工智能模型进行交互以获取智能回复是一项常见且重要的任务。本文将聚焦于一个名为 doubao 的 Python 函数，详细剖析它是如何与特定的人工智能模型进行连接并获取回复的，为大家揭示其背后的技术细节。
Python实现AI豆包智能回复微信
运行结果：
第一步：注册账号
进入火山方舟管理控制台，根据提示注册或登陆账号。
创建 API Key
进入 API Key 管理，点击【创建 API Key】，填写名称后创建 API Key 备用。
创建接入点
豆包的模型不能直接使用，要先在平台内创建接入点了之后才能使用。
以 Doubao-pro-4k 为例：
点击【添加模型】按钮，会出现一个弹窗。
在模型广场中选择“Doubao-pro-4k”，然后右侧会出现模型版本。模型版本一般只有一个，名称就是 6 个数字组成的日期（例如 240728），但也有可能会有带前缀的版本（例如 character-240728）。模型版本要选择不带前缀的版本，即类似240515 这样只有 6 个数字的版本。选好模型版本后，点击页面右下角的【添加】。 名称建议就填写“接入模型”那里显示的文本，例如“Doubao-pro-32k-240515”（把斜线 / 改为短横线 -）。点击页面右侧的【接入模型】按钮。 然后，你就会回到模型推理页面，此时表格中会看到你刚才创建的名为“Doubao-pro-32k-240515”的接入点，名称下方有一串以 ep- 开头的、格式为 ep-xxxxxxxxxx-xxxxx 的文本，这就是我们需要的接入点 ID，复制后备用。
apikey从这里获取
下载地址
发布地址
volcengine-python-sdk · PyPI
源码地址
https://github.com/volcengine/volcengine-python-sdk/tree/master/volcenginesdkecs
安装说明
前置条件
您已注册火山引擎账号并完成实名认证，具体步骤，请参见账号注册及实名认证
。如果要使用火山引擎Python SDK访问指定服务的API ，请确认您已在 火山引擎控制台开通当前服务。您已获取账号的AccessKey、SecretKey，具体步骤，请参见获取AccessKey、SecretKey 。环境要求
Python 版本不低于2.7。
函数功能概述
doubao 函数的核心功能在于接收用户提供的文本内容 content，并将其发送至指定的人工智能模型，随后获取模型返回的回复内容，最终将该回复返回给调用者。通过这一过程，实现了与特定模型的简单文本交互，可应用于多种场景，比如智能客服、文本生成辅助等。
函数代码详细解析
（一）客户端初始化
client = Ark(api_key="YOUR_API_KEY")这里通过 Ark 类创建了一个客户端对象 client。其中，传入的 api_key 参数值 "78b6b1f3-4889-4e1a-953d-a0f92c05a8ca" 是与特定人工智能服务进行身份验证和授权的关键凭证。只有提供正确的 api_key，客户端才能成功连接到对应的服务端，进而进行后续的交互操作。
（二）创建对话完成请求
completion = client.chat.completions.create( model="ep-YOUR_MODEL", messages=[ {"role": "user", "content": content}, ])在此，利用之前初始化好的客户端对象 client，调用其 chat.completions.create 方法来创建一个对话完成请求。
model="ep-20241117082821-gfshk" 明确指定了要与之交互的人工智能模型。不同的模型可能具有不同的特性、性能表现以及擅长处理的任务类型，这里选择的特定模型是根据具体需求而定的，它将决定最终回复的生成方式和质量。设置用户消息：在 messages 列表中，添加了一个字典元素 {"role": "user", "content": content}。其中，role 被设置为 "user" 表示这是来自用户的消息，而 content 则是传入函数的用户文本内容。这样就将用户的需求准确地传达给了模型，以便模型基于此进行回复生成。 （三）获取并返回回复
print(completion.choices[0].message.content)return completion.choices[0].message.contentcompletion.choices[0].message.content 提取出模型返回的回复内容，并将其打印输出。这一步骤在调试过程中非常有用，可以直观地看到模型针对用户输入生成的回复情况，便于及时发现问题或评估回复质量。返回回复内容：随后，将同样的回复内容返回给函数的调用者。这样，调用者就可以在其所在的代码逻辑中进一步处理或使用该回复，比如将其显示在界面上、进行后续的文本分析等。 三、总结
完整代码：
from volcenginesdkarkruntime import Ark# 豆包def doubao(content): client = Ark(api_key="YOUR_API_KEY") completion = client.chat.completions.create( model="ep-YOUR_MODEL", messages=[ {"role": "user", "content": content}, ] ) print(completion.choices[0].message.content) return completion.choices[0].message.content通过对 doubao 函数的详细解析，我们清晰地看到了它是如何实现与特定人工智能模型的交互过程的。从客户端的初始化、对话完成请求的创建，到最终回复的获取与返回，每个步骤都紧密相连，共同完成了一个简单而有效的文本交互功能。在实际应用中，理解此类函数的工作原理对于开发人员正确使用人工智能模型服务、实现各种智能应用场景具有重要意义。
Python实现AI豆包智能回复微信
请注意，在实际使用中，需要确保相关库的正确安装以及 api_key 等参数的正确配置，同时也要遵守微信等平台的使用规范，避免违规操作。