如何申请文心一言&文心千帆大模型API调用资格、获取access_token，并使用SpringBoot接入文心一言API

前段时间，百度文心一言&文心千帆大模型开放了API调用的测试，接下来，教大家申请测试资格并接入文心千帆大模型的API。

一、文心一言&文心千帆的测试资格申请

1. 确保拥有一个百度智能云的账号

右上角点击注册，内容如实填写并完成实名认证。

 注册与认证详细内容不再赘述。

2. 文心千帆大模型资格申请

进入文心一言&文心千帆大模型介绍页，点击申请体验

会进入填写问卷页，没有什么技巧，如实填写问卷信息即可，记得每一项要尽量详细，然后点击提交，接下来等待即可。

已经申请通过的会显示我这个页面。

 不出意外的话，接下来一天两天内你会收到如下短信

收到信息代表你申请通过，并且会赠送一张20的券，可根据文档自行使用。

3.（可选，非必要）文心千帆控制台

在这里你可以进行模型的体验与参数调节，具体功能请各位自行摸索。

二、获取文心千帆的access_token

众所都周知，百度的文心千帆大模型是通过access_key进行鉴权的，所以我们要调用API必须要申请一个access_key。

1.创建应用，获取API Key与Secret Key

 进入文心千帆大模型控制台，点击创建应用。

填写你要创建的应用信息，最下面还有个应用介绍，如实填写就好。

 创建成功后，左侧选择应用列表，里面可以看到刚刚创建的应用，里面包含了AppID、API Key、Secret Key（需点击显示），这些请务必不要泄露。

 我们需要API Key、Secret Key

2. 获取access_token

方法一：浏览器发送请求

复制这两个Key，并替换下面链接的 [API Key] 与 [Secret Key] 

https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token?grant_type=client_credentials&client_id=[API Key]&client_secret=[Secret Key]

例如：

https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token?grant_type=client_credentials&client_id=ad456sa4d5fhr5kfh&client_secret=df45d14g5xsdtsc

浏览器访问这个链接，你会得到一个json报文

我们需要关心的是这两个键值对， expires_in 与 access_token 

expires_in：Access Token的有效期(秒为单位，默认有效期30天)

access_token：要获取的Access Token；

方法二：百度在线调试工具

在线调试工具

左侧输入 API Key 与 Secret Key ，点击调试即可，参数与方法一一致。

方法三：编写发送请求

在线调试工具

这里面有每种语言的例程，可以直接复制修改。

三、接入文心一言API

官方文档

官方文档提供了四个模型，其中ErnieBot就是我们熟悉的文心一言，我们以这个为例，其他的与之类似或相同。

作为Java程序员，我就分别以一个 Java 程序和 SpringBoot 应用为例介绍怎么接入。

方法一：原生接入（不推荐）

按照官方文档，使用Hutool的HttpUtils工具类或者是其他的Http客户端接入，这样可以获得最大的自由度，但是即为麻烦，并且流式返回处理较为复杂，需使用Flux响应式来做，比较麻烦，我用一个原生Java程序演示一下：

public static void main(String[] args) { String url = "https://aip.baidubce.com/rpc/2.0/ai_custom/v1/wenxinworkshop/chat/completions"; String accessToken = "你的access_token"; HashMap<String, String> msg = new HashMap<>(); msg.put("role", "user"); msg.put("content", "请介绍一下你自己"); ArrayList<HashMap> messages = new ArrayList<>(); messages.add(msg); HashMap<String, Object> requestBody = new HashMap<>(); requestBody.put("messages", messages); String response = HttpUtil.post(url + "?access_token=" + accessToken, JSONUtil.toJsonStr(requestBody)); System.out.println(response); }

输出内容：

{ "id": "as-mibg24yygj", "object": "chat.completion", "created": 1690270732, "result": "您好，我是文心一言，英文名是ERNIE Bot。我能够与人对话互动，回答问题，协助创作，高效便捷地帮助人们获取信息、知识和灵感。", "is_truncated": false, "need_clear_history": false, "usage": { "prompt_tokens": 8, "completion_tokens": 49, "total_tokens": 57 } }

 方法二：使用现成的spring-boot-starter

项目开源地址：https://github.com/gemingjia/gear-wenxinworkshop-starter

1. 创建一个 SpringBoot 应用程序（建议选择JDK17）。 

2. 引入maven坐标：

<dependency> <groupId>io.github.gemingjia</groupId> <artifactId>gear-wenxinworkshop-starter</artifactId> <version>0.0.6</version> </dependency>

3. 新建一个Controller

@RestController public class ChatController { // 要调用的模型的客户端 @Resource private ErnieBotClient ernieBotClient; // 单次对话 @PostMapping("/chat") public BaseResponse<String> chatSingle(String msg) { ChatResponse response = ernieBotClient.chatSingle(msg); return BaseResponse.success(response.getResult()); } // 连续对话 @PostMapping("/chats") public BaseResponse<String> chatCont(String msg) { String chatUID = "test-user-1001"; ChatResponse response = ernieBotClient.chatCont(msg, chatUID); return BaseResponse.success(response.getResult()); } // 流式返回,单次对话 @PostMapping(value = "/stream/chat", produces = MediaType.TEXT_EVENT_STREAM_VALUE) public Flux<ChatResponse> chatSingleStream(String msg) { Flux<ChatResponse> chatResponseFlux = ernieBotClient.chatSingleOfStream(msg); return chatResponseFlux; } // 流式返回,连续对话 @PostMapping(value = "/stream/chats", produces = MediaType.TEXT_EVENT_STREAM_VALUE) public Flux<ChatResponse> chatContStream(String msg, String msgUid) { Flux<ChatResponse> chatResponseFlux = ernieBotClient.chatContOfStream(msg, msgUid); return chatResponseFlux; } }

@Data public class BaseResponse<T> implements Serializable { private int code; private T data; private String message; public static <T> BaseResponse<T> success(T data) { BaseResponse<T> resp = new BaseResponse<>(); resp.setData(data); resp.setCode(HttpStatus.OK.value()); return resp; } public static <T> BaseResponse<T> error(int errorCode, String message) { BaseResponse<T> resp = new BaseResponse<>(); resp.setCode(errorCode); resp.setMessage(message); return resp; } }

4. 运行起来，发送请求试一下

这是ErnieBot模型的演示，此外starter还提供了ErnieBotClient、ErnieBotTurboClient、Bloomz7BClient 三中模型的客户端，可自行选择使用。

如果这个starter帮助您节省了一部分的时间，还请点个star哦~

 项目开源地址&文档：https://github.com/gemingjia/gear-wenxinworkshop-starter