欢迎大家把自己使用的函数跟帖分享,帖子内容可参考如下:
一、函数名称:****
二、函数代码:
1、依赖:
2、函数编写:
3、输入变量定义:
三、使用方法及效果:
欢迎大家把自己使用的函数跟帖分享,帖子内容可参考如下:
一、函数名称:****
二、函数代码:
1、依赖:
2、函数编写:
3、输入变量定义:
三、使用方法及效果:
一、函数名称: 使用 MaxKB 实现文字自动生成图片
二、函数代码:
1、依赖:借助智谱 AI 的 CogView 图像大模型实现,首先请通过如下方式进行安装Python SDK 包:
pip install zhipuai
2、函数编写:
def
generate_image_from_text(text):
from
zhipuai
import
ZhipuAI
# 替换为您的 ZhipuAI API 密钥
client
=
ZhipuAI(api_key
=
"30099c8**************"
)
# 填写自己的APIKey
response
=
client.images.generations(
model
=
"cogview-3"
,
# 填写需要调用的模型编码
prompt
=
text,
)
(response.data[
0
].url)
url
=
response.data[
0
].url
return
f
''
3、定义输入变量:
三、使用效果:
第一步:应用编排流程中添加文字生成图片的函数库
一、函数名称: 使用 MaxKB 实现文字自动生成视频
二、函数代码:
1、依赖:借助智谱 AI 的 CogView 图像大模型实现,首先请通过如下方式进行安装Python SDK 包:
pip install zhipuai
2、函数编写:
import time
def generate_video_from_text(text):
from zhipuai import ZhipuAI# 替换为您的 ZhipuAI API 密钥 client = ZhipuAI(api_key="30099c8a9f7******************") # 请填写您自己的APIKey response = client.videos.generations( model="cogvideox",# 填写需要调用的模型编码 prompt=text, ) task_id = response.id task_status = '' get_cnt = 0 while task_status != 'SUCCESS' and task_status != 'FAILED' and get_cnt <= 200: result_response = client.videos.retrieve_videos_result(id=task_id) print(result_response) task_status = result_response.task_status time.sleep(2) get_cnt += 1 if task_status == 'SUCCESS': url = result_response.video_result[0].url print(result_response.video_result[0].url) return f'<video controls width=500 height=300 src="{url}" frameborder="0" scrolling="no" allowfullscreen="true" alt="占位视频"></video>' else: return '任务成功但未找到视频结果'
3、定义输入变量:
三、使用效果:
第一步:应用编排流程中添加文字生成视频的函数库
HTTP 请求函数 和 MySQL数据库连接函数 参见以下链接
一、函数名称: MaxKB 博查搜索函数库,实时检索能力
国内的AI搜索引擎-博查AI搜索,一个基于大模型和实时搜索技术的答案引擎。你可以用自然语言提问,它会理解问题、细分检索并直接生成准确的答案。目前提供三种搜索能力,价格也不贵。MaxKB函数只需要Web Search API即可,费用大概是4分钱查询一次。
二、函数代码:
> def bocha_search(query):
> import requests
> import json
> url = "https://api.bochaai.com/v1/web-search"
> payload = json.dumps({
> "query": query,
> "Boolean": 'true',
> "count": 8
> })
>
> headers = {
> 'Authorization': 'Bearer sk-xxxxxxxxx', #鉴权参数,示例:Bearer xxxxxx,API KEY请先前往博查AI开放平台(https://open.bochaai.com)> API KEY 管理中获取。
> 'Content-Type': 'application/json'
> }
>
> response = requests.request("POST", url, headers=headers, data=payload)
> return response.json()
三、使用方法与效果
通过这个生成的图片,可以直接在对话中点击放大吗?
等v1.10.2-LTS版本发布后就可以放大了。
太好了。谢谢