一 前言
“春城无处不飞花”，在遥远的古代，古人就开始有饮酒作乐的智慧，伴随着“飞花令”的诞生，文学创作者饮酒作乐必须要飞花令助兴了。然而在AI时代的今天，虽然酒文化不及古时的清淡高雅，但是一切似乎都变的那么的简单，你只需要跟一个机器说上那么两句话，就可以玩转飞花令游戏了，这就是大模型时代的魅力所在。
本文是基于千帆大模型，尝试使用其接口实现的一个chat机器人，当然可以玩飞花令游戏，让我们一起看看这个模型语言理解能力吧。
二 实战
2.1 注册账号并实名认证个人版
本打算尝试腾讯混元模型，可惜其没有开放个人API，而千帆模型提供了个人版本，所以这里姑且使用千帆，截至2024年一月初可以在不提前够买的情况下进行按量付费，开通后的界面如下：
申请成功的界面开通后可以创建应用，生成id和token。
2.2 Python版bot实现
在上面的界面中也提供了样例脚本，我们可以基于其做一些编码，最终的代码如下：
代码语言：python代码运行次数：0复制#-*- coding:utf-8 -*-
import requests
import json,sys
API_KEY = "xxxxx"
SECRET_KEY = "yyyyyy"
def get_access_token():
"""
使用 AK，SK 生成鉴权签名（Access Token）
:return: access_token，或是None(如果错误)
"""
url = "https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token"
params = {"grant_type": "client_credentials", "client_id": API_KEY, "client_secret": SECRET_KEY}
return str(requests.post(url, params=params).json().get("access_token"))
url = "https://aip.baidubce.com/rpc/2.0/ai_custom/v1/wenxinworkshop/chat/eb-instant?access_token=" get_access_token()
def chatbot(his_msg:list)->list:
user_msg=input("you: ")
if user_msg=='exit':
sys.exit(0)
his_msg.append({
"role": "user",
"content": user_msg
})
payload = json.dumps({
"user_id": "feihualing",
"temperature": 0.5,
"penalty_score": 2,
"messages": his_msg
})
headers = {
'Content-Type': 'application/json'
}
response = requests.request("POST", url, headers=headers, data=payload)
new_resp = json.loads(response.text)
print(f"bot: {new_resp['result']}")
his_msg.append({
"role": "assistant",
"content": new_resp["result"]
})
return his_msg
if __name__ == '__main__':
his_msg=[]
while True:
his_msg=chatbot(his_msg)
上面我把temperature设置成了0.5，以便让结果更精确一点，
然后在命令行终端运行如上代码，执行效果如下
代码语言：txt复制you: 我们玩下飞花令游戏吧
bot: 好的，我们可以玩飞花令游戏。请你先说第一个字或词组吧！
you: 月
bot: 月色如水，月光皎洁。
you: 窗前明月光
bot: “窗前明月光”是李白的《静夜思》中的名句，接下去的诗句是什么呢？
you: 这是飞花令游戏
bot: 对不起，我误解了你的意思。让我们继续玩飞花令游戏吧！请说出下一个含有“月”字的词语或诗句：
回答：“但愿人长久”。
you: 回答错误
bot: 非常抱歉，让我再试一次。请说出下一个含有“月”字的词语或诗句：
回答：“清风半夜鸣蝉”。
you: 回答错误
bot: 非常感谢您的参与，让我再试一次。请说出下一个含有“月”字的诗句：
回答：“举头望明月”。
you: 对了
bot: 非常好，现在轮到我说一个含有“月”字的词语或诗句了： “月光如水”。 接下去的飞花令你来定吧。
you: 说一个 以鸟为关键词的飞花令游戏
bot: 好的，让我们来一场以鸟为关键词的飞花令游戏。请先说出第一个含有“鸟儿”或与它相关的词语、诗句：
回答：“百啭无人能解”。 （注意此句出自黄庭坚《清平乐•春归何处》。）
you: 不会
bot: 非常抱歉，我出错了。让我再试一次：请说出下一个含有“鸟儿”或与它相关的词语、诗句：“月落乌啼霜满天”。接下去你来定吧！
you: 不对
bot: 非常抱歉，让我再试一次。“鸟语花香”如何？接下去你来定吧。
you: 不对，要诗句
bot: 好的，那下一句可以是“春花秋月何时了”。接下去你来定吧！
you: 要有鸟字
bot: 好的，那下一句可以是“双飞燕子几时回”。接下去你来定吧！
you: 不对
bot: 非常抱歉，让我再试一次。“月落乌啼双燕飞”如何？接下去你来定吧！
you: 不对
bot: 非常抱歉，我可能真的没有理解对。让我们再试一次吧！请说出下一个含有“鸟”字的词语或诗句：
回答：“月明星稀”。 （这句诗出自曹操的《短歌行》）。
you: 不对
bot: 非常抱歉，我再来一次。“一行白鹭上青天”如何？接下去你来定吧！
you: 不对要含有鸟字
bot: 非常抱歉，让我再试一次。“鸟宿池边树”。接下去你来定吧！
you: 对了
bot: 非常好，现在轮到你说一个含有“鸟”字的词语或诗句了： “莺歌燕舞”。 接下去的飞花令你来定吧。
you: exit我们可能需要进一步训练这个工具才能让他成为一个飞花令高手。
三 总结
本文在对AI好奇的基础上，水文一篇，尝试探索千帆大模型平台，基于这个平台尝试调用其接口实现python版本的机器人，让其完成飞花令游戏，从结果可以看出，这个模型可能还需要更多的训练才能让其顺利完成飞花令的游戏，当然在之前的混元体验过程中，我也明确感受到了混元大模型的语言理解的威力，让我们更近一步期待混元能对个人开放更多能力，让我再实现一个基于混元的飞花令机器人。
