1.3　案例演示的准备工作

为了顺利演示书中的所有案例，首先需要做一些准备工作。我们可以通过大语言模型的官方网站或开放API来体验这些模型的功能。请注意，随着不同厂商模型版本的更新，本书中部分案例的演示效果可能会与实际操作得到的效果有所不同。不过，请放心，这些细微的差异不会影响你对技术实现思路和方法的理解。

1.3.1　使用官网接入大语言模型

使用官方网站无疑是接入大语言模型最直观且便捷的途径之一，只需轻松注册一个账号，便可即刻沉浸在丰富的体验之中。在本书的写作过程中，作者使用并参考了诸多大语言模型的官方产品，如文心一言（“文心一言”APP已更名为“文小言”）、通义千问、ChatGPT等。

以百度的文心一言为例，其用户界面如图1-4所示。用户可以在这个界面上直接创建新的对话，并输入想要探讨的内容，文心一言会立即生成相应的回复。

1.3.2　使用API接入大语言模型

若你计划在项目开发中使用大语言模型的功能，申请使用这些模型服务商提供的API无疑是最为高效的方法之一，具体过程请参考这些模型服务商提供的开发文档。目前大部分厂商的大语言模型软件开发工具包（software development kit，SDK）都兼容OpenAI的风格，接下来将以这种主流风格为例，展示如何在项目中接入大语言模型。

首先，安装新版本的OpenAI客户端库。

pip install openai

然后，使用如下代码来发送请求并接收大语言模型的响应。

from openai import OpenAI
client = OpenAI()
　
completion = client.chat.completions.create(
  model = "gpt-3.5-turbo",
  messages = [
    {"role": "user", "content": "<此处编写你的输入文本>" }
  ],
  temperature = 0.001
)
　
print(completion.choices[0].message.content)

最后，可以通过调整各种参数来优化大语言模型的输出，例如调整温度（temperature）参数可以控制生成文本的随机性。有关这些参数的更多信息，请参考模型服务商的官方文档。

1.3.3　初次体验

完成准备工作后，就可以调用大语言模型了。输入以下提示。

故人西辞黄鹤楼，下一句是什么？

输出如下。

故人西辞黄鹤楼，下一句是：烟花三月下扬州。这是出自唐代诗人李白的《黄鹤楼送孟浩然之广陵》的著名诗句，描述了李白在黄鹤楼与友人孟浩然依依惜别的动人场景。

尝试完成一个更具挑战性的任务：从给定的文本中提取信息，并将其按照JSON结构输出。

# 任务描述
从给定的文本中提取信息，按照以下JSON结构输出，其中{}表示需要填充的内容：
``` json
{ "gender": "{}", "age": {}, "job": "{}" }
```
# 输入
大家好，我是一个羞涩的小男孩，今年十二岁，还是个学生，在北京一零一中学读书。
# 输出
->

输出如下。

{"gender": "男","age": 12,"job": "学生" }

恭喜！你已经成功调用大语言模型。可以看到，使用大语言模型完成各种任务的基本思路是：给定一段文本输入，让大语言模型根据输入的文本生成你想要的结果，并可以根据不同的任务和模型调整输入文本的形式和内容，以达到最佳效果。