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最近,看到大家对AI功能的热情越来越高,我们既兴奋又有点着急。兴奋的是,AI与低代码的结合正在释放巨大的潜力
着急的是,我们发现很多朋友都想用,但常常被如何接入AI大模型这第一步给难住了,导致许多绝妙的AI创新想法停在了起跑线上。
这事不解决不行!所以,我准备了一个“低代码+AI”入门系列教程,希望能手把手带你推开AI世界的大门,为大家的创新之路踩下油门。
以下教程均已活字格低代码开发平台为例
AI上手,真的那么难吗?
一提到AI,各种技术名词、产品名称就让人眼花缭乱,感觉门槛很高,对吧?
但别忘了,当初软件开发的代码也一样复杂,活字格不也帮你轻松搞定了?AI也是同个道理。活字格的使命就是化繁为简,以前我们帮你跨过了代码的高墙,现在我们同样能带你轻松驾驭AI。
到底有多简单?咱们这就开始!
三步,为你的应用接上AI“大脑”
在活字格里,AI大模型的配置分为两种:
- 设计时:主要用来辅助开发,比如AI帮你开发应用框架,创建数据表和视图等
- 运行时:让你的最终用户能用上AI功能,比如开发一个智能客服、AI助手等。
它们的配置方法基本一样。这篇教程,我们主要聚焦于运行时AI的配置,即AI智能体;让大家能交付具备AI能力的项目
第一步:找到配置入口
在活字格设计器中点击工具栏左上角【文件】,我们就来到了配置界面。
第二步:理解并填写核心参数
无论是连接云端的公网大模型(如通义千问、文心一言),还是连接你本地部署的模型,其底层都是通过HTTP请求来通信的。好消息是,行业内基本都遵循了OpenAI的接口规范,所以配置项大同小异。
你只需要搞定下面这几个关键参数:
参数名称 | 说明 | 从哪找? |
名称 | 自定义一个名字,方便你在活字格里辨认和选择。 | 随便起,比如“我的通义千问Plus” |
接口地址 | AI模型平台提供的服务地址,也叫Base URL。 | 各大模型厂商的API文档里。 |
API Key | 访问AI服务的“通行密钥”,证明你有权调用它;如果使用本地部署的AI模型,留空即可 | 各大模型厂商的后台创建。 |
模型名称 | 模型的具体代号,也叫Model Code,用来指定你要用哪个模型。 | 各大模型厂商的API文档里。 |
高级设置(一般默认即可):
- 最大输出的Token数 (max_tokens):控制AI一次最多能回复多少字。设置太低,话可能说一半就断了。
- 采样温度 (temperature):控制AI回答的创造性。值越高,回答越天马行空;值越低,回答越严谨保守。
- 核取样 (top_p):与温度类似,都是用来调节模型输出的随机性。
实战演示:以“阿里云百炼”为例
接下来,我们以阿里云的通义千问模型为例,走一遍完整的配置流程。(其他平台如百度千帆、腾讯混元等,操作逻辑几乎完全一样)
- 注册账号并登录
这一步我们先跳过,相信你肯定能搞定。
- 找到三个关键信息
登录阿里云百炼平台后,我们需要找到前面提到的三个“宝贝”:模型名称、接口地址 和 API Key。
- 查找【模型名称 (Code)】 在模型广场,找到你心仪的模型。这里我推荐qwen-plus系列,性能很不错。注意,我们要找的是它的模型Code,比如 qwen-plus-latest。这个就是我们要填到活字格里的“模型名称”。
如果是阿里的通义千问,你会发现有很多的模型可以选择,比如qwen-plus系列 和 qwq-plus系列,我一般推荐使用【qwen-plus】
我们只需要复制这个Code设置到活字格中即可
- 查找【接口地址】和【API Key】 这俩信息通常都在平台的“API参考”或“开发文档”里。 在百炼的文档中,明确写了Base URL(也就是活字格里的接口地址)就是:https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1
- 而 API Key 则需要你自己去后台创建一个。通常在“API Key管理”或“访问密钥”之类的菜单里。
- 在活字格中完成配置
现在,把我们找到的三个信息填入活字格的AI模型配置界面,再起个好记的名字,比如“百炼-通义plus”,点击保存。
大功告成!你的活字格应用已经成功连接上了强大的AI大脑!
第三步:跑起来,验证一下!
配置好了,不跑一下怎么行? 随便打开一个活字格页面,从左侧工具栏拖入一个【AI对话单元格】,在右侧属性栏中,将“AI模型”选择为我们刚刚创建的“百炼-通义plus”。
按下 F5 运行,你就可以在浏览器里和自己亲手配置的AI聊天了!
温馨提示:由于模型规模较大或网络原因,AI的第一次响应可能会有点慢,请耐心等待片刻。
总结一下
看,配置一个AI大模型就是这么简单!本质上就是找到正确的“地址”和“钥匙”,然后在活字格里填好就行。
除了阿里云百炼,你完全可以用同样的方法去对接百度千帆、腾讯混元、智谱AI等主流平台,甚至是你本地部署的开源模型(注意:部分本地模型可能不支持函数调用等高级功能,如果有任何配置的问题欢迎随时联系我帮你解决)。
模型接好了,只是第一步。下一篇,我们将带你玩转AI的“魔法棒”——AI助手命令,让你的应用真正“活”起来。敬请期待!
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