aisapi
Version:
A JavaScript/TypeScript API library for multiple AI providers
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JavaScript
;
/**
* 讯飞星火大模型使用示例
*
* 在运行此示例前，请确保设置环境变量:
* SPARK_API_KEY=your_api_key
* SPARK_APP_ID=your_app_id
* SPARK_API_SECRET=your_secret_key
*
* 或在代码中直接提供（不推荐生产环境使用）
*/
var __awaiter = (this && this.__awaiter) || function (thisArg, _arguments, P, generator) {
function adopt(value) { return value instanceof P ? value : new P(function (resolve) { resolve(value); }); }
return new (P || (P = Promise))(function (resolve, reject) {
function fulfilled(value) { try { step(generator.next(value)); } catch (e) { reject(e); } }
function rejected(value) { try { step(generator["throw"](value)); } catch (e) { reject(e); } }
function step(result) { result.done ? resolve(result.value) : adopt(result.value).then(fulfilled, rejected); }
step((generator = generator.apply(thisArg, _arguments || [])).next());
});
};
Object.defineProperty(exports, "__esModule", { value: true });
const spark_1 = require("./providers/spark");
function main() {
return __awaiter(this, void 0, void 0, function* () {
// 创建讯飞星火提供商实例
const provider = new spark_1.SparkProvider({
apiKey: process.env.SPARK_API_KEY,
appId: process.env.SPARK_APP_ID,
apiSecret: process.env.SPARK_API_SECRET,
model: spark_1.SparkModel.PRO // 使用专业版模型
});
try {
// 示例1: 简单文本生成
console.log('=== 示例1: 简单文本生成 ===');
const response1 = yield provider.generateText({
prompt: '讯飞星火大模型的主要优势有哪些？',
maxTokens: 300
});
console.log(response1.text);
console.log('Token使用情况:', response1.usage);
console.log('\n');
// 示例2: 带系统消息的聊天
console.log('=== 示例2: 带系统消息的聊天 ===');
const response2 = yield provider.generateText({
systemMessage: '你是一位人工智能领域专家，精通自然语言处理技术。请用专业且易懂的语言回答问题。',
prompt: '解释一下Transformer架构的工作原理和优势',
temperature: 0.6,
maxTokens: 500
});
console.log(response2.text);
console.log('\n');
// 示例3: 使用长文本模型
console.log('=== 示例3: 使用长文本模型 ===');
const longTextProvider = new spark_1.SparkProvider({
apiKey: process.env.SPARK_API_KEY,
appId: process.env.SPARK_APP_ID,
apiSecret: process.env.SPARK_API_SECRET,
model: spark_1.SparkModel.PRO_128K // 使用128k长文本模型
});
const response3 = yield longTextProvider.generateText({
prompt: '如何实现一个基于知识图谱的智能问答系统？请详细说明技术架构和实现步骤。',
maxTokens: 1000,
temperature: 0.4
});
console.log(response3.text);
console.log('\n');
// 示例4: 生成JSON格式的内容
console.log('=== 示例4: 生成JSON格式内容 ===');
const response4 = yield provider.generateJSON({
prompt: '生成一个包含5种常见的人工智能应用场景的列表，包括应用名称、应用领域和主要技术',
temperature: 0.2
});
console.log(JSON.stringify(response4, null, 2));
console.log('\n');
}
catch (error) {
console.error('发生错误:', error);
}
});
}
// 执行主函数
main().catch(console.error);
//# sourceMappingURL=example-spark.js.map