文心一言Plugin实战来了,测试开发旅游攻略助手
刚刚过去的8月,百度WAVE SUMMIT 深度学习开发者大会上,重磅发布文心一言的五个原生插件:百度搜索、览卷文档(基于文档的交互)、E 言易图(数据洞察图表生成)、说图解画(基于图片的交互)、一镜流影(文字转视频)。

我们知道大模型的训练过程一般都需要比较长的时间,强如ChatGPT4用到的最新数据也只是21年的。但是一般案例中的问题都需要用到最新的数据,百度搜索以插件的形式为文心大模型提供了实时的数据。对于开发者来说,便可以将自身拥有的实效性很强的数据资源同样以插件的形式提供给文心大模型,例如股票数据、电影票房数据等。
一、文心一言Plugin实战
插件生态都来了,还是得动手实操一下!这里我们就试试使用文心一言插件从0到1进行一个简单的应用开发,实现一个【旅游攻略助手】,一起感受下官方原生插件的惊艳之处和AI原生应用的魅力之处!
开发准备工作
案例介绍: 在放假休闲期间,我们常常想要出去旅游,但又苦于没有优质的导游可以帮自己做旅游规划。
借助文心一言的能力,你只需要给出你希望出行的地点和游玩时间等信息,即可为你规划好路线,并分析出早中晚各自游玩的景点,一目了然!
安装官方SDK
目前支持 Python >= 3.7版本,官方文档地址:SDK安装及使用流程 - 千帆大模型平台 | 百度智能云文档
创建应用
登录百度智能云千帆控制台 ,创建应用。
创建应用后,获取API Key、Secret Key。

模型选择
百度智能云千帆大模型平台包含 ERNIE-Bot、 ERNIE-Bot-turbo、 BLOOMZ-7B、 Qianfan-BLOOMZ-7B-compresse、 Llama-2-7b-chat 等热门大模型,我们使用 ERNIE-Bot 进行应用开发即可。
模型参数配置
Temperature:1.00
TOP_P:0.80
上传数据库进行检索训练
这里我们提前准备了2组训练数据,直接创建即可。

主要代码如下:
第一步,导入模型,收集用户出游信息
| Python import paddlehub as hub # 加载旅游攻略模型 strategy_model = hub.Module(name="tourism_strategy") # 加载景点推荐模型 recommend_model = hub.Module(name="tourism_recommendation") # 用户输入出行地点和游玩时间等 destination = input("请输入您希望出行的地点:") duration = input("请输入您计划游玩的天数:") # 使用旅游攻略模型规划路线 strategy_result = strategy_model.generate_strategy(destination, duration) |
第二步,使用大模型推荐生产旅游攻略
| Python # 使用景点推荐模型推荐早中晚各自游玩的景点 time_spots = recommend_model.recommend_spots(strategy_result['time']) morning_spots = recommend_model.recommend_spots(strategy_result['morning']) afternoon_spots = recommend_model.recommend_spots(strategy_result['afternoon']) evening_spots = recommend_model.recommend_spots(strategy_result['evening']) food_spots = recommend_model.recommend_spots(strategy_result['food']) room_spots = recommend_model.recommend_spots(strategy_result['room']) # 输出结果 print("时间:") for spot in time_spots: print(spot) print("上午游玩景点:") for spot in morning_spots: print(spot) print("下午游玩景点:") for spot in afternoon_spots: print(spot) print("晚上游玩景点:") for spot in evening_spots: print(spot) print("特色美食:") for spot in food_spots: print(spot) print("住宿地点:") for spot in room_spots: print(spot) |
验证参数示例:
| 目标城市: 陕西西安。同行人数: 2。游玩时长: 1天1夜 去西安,2人,玩1天1夜。 我想去西安,帮我规划一下 |
测试效果:

怎么样,是不是特别方便快捷就可以利用百度提供的插件开发自己想要实现的应用!
依托于强大的框架和雄厚的算力池,千帆大模型自动帮开发者实现了高效率、高并发的模型推理支持。
也就是说,作为AI开发者,你可以将你的绝大部分注意力完全聚焦在应用创意层面,无需过多担心底层的技术优化和算力问题了!
总结
倒计时4天了!10月17日,一年一度的百度世界大会即将开始。作为一名开发者,特别是如今大模型发展地如火如荼,看到大会议程上李彦宏将在现场做主题为「手把手教你做AI原生应用」的演讲,我太期待百度这次能给我们带来什么“新花样”了,我也是第一时间预约了直播,希望能够了解到有关文心大模型的最新技术,第一时间了解AI技术的发展和创新。毕竟谁也不想错过“大模型”这个有史以来最大平台革命!
10月17日的百度世界,既是百度交出的一张AI答卷,更是一场代表AI行业风向标的科技大会,届时,相信无论是技术人员、从业者还是AI爱好者,都将在这里获得想要的答案。同时,作为一名IT从业者,期待百度世界大会后更多AI原生应用涌现……

相关文章:
文心一言Plugin实战来了,测试开发旅游攻略助手
刚刚过去的8月,百度WAVE SUMMIT 深度学习开发者大会上,重磅发布文心一言的五个原生插件:百度搜索、览卷文档(基于文档的交互)、E 言易图(数据洞察图表生成)、说图解画(基于图片的交互…...
微服务13-Seata的四种分布式事务模式
文章目录 XA模式实现XA模式 AT模式AT模式的脏写问题(对同数据并发写的问题)其他事务不获取全局锁的一个情况(AT模式写隔离的实现)实现AT模式 TCC模式TCC实现我们怎么样去判断是否空回滚和业务悬挂?业务分析 Saga模式总…...
C结构体内定义结构体,不能直接赋值。
现像: 如下代码: 头文件: typedef struct aBlinkGpioPinOutAbst_{void (*initAsOutput)(void);void (*high)(void);void (*low)(void); }aBlinkGpioPinOutAbst;typedef struct aBlinkGpioAbst_{ #if GPIO_CONFIG_PA0 GPIO_CONFIG_AS_OUTPU…...
PHP遇见错误了看不懂?这些错误提示你必须搞懂
🎬 鸽芷咕:个人主页 🔥 个人专栏:《速学数据结构》 《C语言进阶篇》 ⛺️生活的理想,就是为了理想的生活! 文章目录 一、错误分类二、系统错误:2.1 编译错误2.2 致命错误2.3 警告错误2.4 通知错误 三、用户错误3.1 错…...
微信小程序备案流程操作详解
1、2023年9月1号小程序开始必须备案了,各位小程序商城只需要按流程自主去微信小程序后台操作即可; 2、对未上架的微信小程序,从2023年9月1号开始需先备案才能上架; 3、对存量已上架的小程序,需在2024年3月31号前完成备案即可。逾期未完成备案,平台将按照备案相关规定于…...
【100天精通Python】Day70:Python可视化_绘制不同类型的雷达图,示例+代码
目录 1. 基本雷达图 2. 多组数据的雷达图 3 交互式雷达地图 4 动态雷达图 0 雷达图概述 雷达图(Radar Chart),也被称为蜘蛛图(Spider Chart)或星型图,是一种用于可视化多维数据的图表类型。雷达图通常由…...
KY258 日期累加
KY258 日期累加 int main() {int n 0; //样例个数cin >> n;//for循环处理n个样例for (int i 0; i < n; i){int y, m, d, num;int days[12] { 31,28,31,30,31,30,31,31,30,31,30,31 };//输入年月日 要加的天数cin >> y >> m >> d >>…...
基于CodeFormer实现图片模糊变清晰,去除马赛克等效果
前言 CodeFormer是一种基于AI技术深度学习的人脸复原模型,由南洋理工大学和商汤科技联合研究中心联合开发。该模型通过结合了VQGAN和Transformer等技术,可以通过提供模糊或马赛克图像来生成清晰的原始图像。可以实现老照片修复、照片马赛克修复、黑白照…...
Docker【部署 05】docker使用tensorflow-gpu安装及调用GPU踩坑记录
tensorflow-gpu安装及调用GPU踩坑记录 1.安装tensorflow-gpu2.Docker使用GPU2.1 Could not find cuda drivers2.2 was unable to find libcuda.so DSO2.3 Could not find TensorRT&&Cannot dlopen some GPU libraries2.4 Could not create cudnn handle: CUDNN_STATUS_…...
前后端分离中,前端请求和后端接收请求格式总结
get请求可以携带的参数 1)前端:传统键值对(http:xx?a1&b1) <--> 后端:RequestParam("a") int a , RequestParam("b") int b 2)前端:(http:xx/a/b) <--> 后端:Reque…...
pytorch的基本运算,是不是共享了内存,有没有维度变化
可以把PyTorch简单看成是Python的深度学习第三方库,在PyTorch中定义了适用于深度学习的基本数据结构——张量,以及张量的各类计算。其实也就相当于NumPy中定义的Array和对应的科学计算方法,正是这些基本数据类型和对应的方法函数,…...
Visual Studio 2022新建项目时没有ASP.NET项目
一、Visual Studio 2022新建项目时没有ASP.NET项目 1、打开VS开发工具,选择工具菜单,点击“获取工具和功能” 2、选择“ASP.NET和Web开发”和把其他项目模板(早期版本)勾选上安装即可...
nuiapp项目实战:导航栏动态切换效果实践案例树
测试软件的百忙之中去进行软件开发的工作,开展开发软件的工作事情,也真是繁忙至极点的了。 不到一刻钟的课程内容,个人用了三次去写串联的知识点,然后这是第三次,还是第四次了才完全写出来一个功能的效果。 一刻钟的功…...
【机器学习】集成学习(以随机森林为例)
文章目录 集成学习随机森林随机森林回归填补缺失值实例:随机森林在乳腺癌数据上的调参附录参数 集成学习 集成学习(ensemble learning)是时下非常流行的机器学习算法,它本身不是一个单独的机器学习算法,而是通过在数据…...
主机jvisualvm连接到tomcat服务器查看jvm状态
使用JMX方式连接到tomcat,连接后能够查看前边的部分内容,但是不能查看Visual GC,显示不受此JVM支持, 对了,要显示Visual GC,首先要安装visualvm工具,具体安装方式就是根据自己的jdk版本下载…...
uniapp 自定义tabbar页面不刷新
最近在做自定义tabbar时,每次切换页面都要刷新,页面渲染很慢,需要实现切换页面不刷新问题。 结局思路,原生的tabbar切换页面时就不选新,用switchTab来跳转 1.pages.json中配置tabbar,如下,设置高度为0&am…...
3.1 SQL概述
思维导图: 前言: 前言笔记:第3章 关系数据库标准语言SQL - **SQL的定义**: - 关系数据库的标准和通用语言。 - 功能强大,不仅限于查询。 - 功能覆盖:数据库模式创建、数据插入/修改、数据库安全性与…...
xray安装与bp组合使用-被动扫描
xray安装与bp组合使用-被动扫描 文章目录 xray安装与bp组合使用-被动扫描1 工具官方文档:2 xray官网3 工具使用4 使用指令说明5 此为设置被动扫描6 被动扫描-启动成功7 启动bp7.1 设置bp的上层代理7.2 添加上层代理7777 --》指向的是xray7.3 上层代理设置好后&#…...
Java 中Maven 和 ANT
Java 中Maven 和 ANT Maven 和 Ant 都是用于构建和管理Java项目的工具,但它们在设计和功能上有一些重要的区别。以下是关于 Maven 和 Ant 的区别、优缺点以及它们的作用,以及示例说明: Maven: 设计理念: Maven 是基于…...
Flutter通过Pigeon插件与Android同步异步交互
Flutter 调用原生(Android)方法以及数据传输_flutter调用原生sdk_TDSSS的博客-CSDN博客 https://www.cnblogs.com/baiqiantao/p/16340272.html 可以同时参考这两篇文章...
装饰模式(Decorator Pattern)重构java邮件发奖系统实战
前言 现在我们有个如下的需求,设计一个邮件发奖的小系统, 需求 1.数据验证 → 2. 敏感信息加密 → 3. 日志记录 → 4. 实际发送邮件 装饰器模式(Decorator Pattern)允许向一个现有的对象添加新的功能,同时又不改变其…...
label-studio的使用教程(导入本地路径)
文章目录 1. 准备环境2. 脚本启动2.1 Windows2.2 Linux 3. 安装label-studio机器学习后端3.1 pip安装(推荐)3.2 GitHub仓库安装 4. 后端配置4.1 yolo环境4.2 引入后端模型4.3 修改脚本4.4 启动后端 5. 标注工程5.1 创建工程5.2 配置图片路径5.3 配置工程类型标签5.4 配置模型5.…...
AI Agent与Agentic AI:原理、应用、挑战与未来展望
文章目录 一、引言二、AI Agent与Agentic AI的兴起2.1 技术契机与生态成熟2.2 Agent的定义与特征2.3 Agent的发展历程 三、AI Agent的核心技术栈解密3.1 感知模块代码示例:使用Python和OpenCV进行图像识别 3.2 认知与决策模块代码示例:使用OpenAI GPT-3进…...
java 实现excel文件转pdf | 无水印 | 无限制
文章目录 目录 文章目录 前言 1.项目远程仓库配置 2.pom文件引入相关依赖 3.代码破解 二、Excel转PDF 1.代码实现 2.Aspose.License.xml 授权文件 总结 前言 java处理excel转pdf一直没找到什么好用的免费jar包工具,自己手写的难度,恐怕高级程序员花费一年的事件,也…...
【JVM】- 内存结构
引言 JVM:Java Virtual Machine 定义:Java虚拟机,Java二进制字节码的运行环境好处: 一次编写,到处运行自动内存管理,垃圾回收的功能数组下标越界检查(会抛异常,不会覆盖到其他代码…...
vue3 字体颜色设置的多种方式
在Vue 3中设置字体颜色可以通过多种方式实现,这取决于你是想在组件内部直接设置,还是在CSS/SCSS/LESS等样式文件中定义。以下是几种常见的方法: 1. 内联样式 你可以直接在模板中使用style绑定来设置字体颜色。 <template><div :s…...
Module Federation 和 Native Federation 的比较
前言 Module Federation 是 Webpack 5 引入的微前端架构方案,允许不同独立构建的应用在运行时动态共享模块。 Native Federation 是 Angular 官方基于 Module Federation 理念实现的专为 Angular 优化的微前端方案。 概念解析 Module Federation (模块联邦) Modul…...
Swagger和OpenApi的前世今生
Swagger与OpenAPI的关系演进是API标准化进程中的重要篇章,二者共同塑造了现代RESTful API的开发范式。 本期就扒一扒其技术演进的关键节点与核心逻辑: 🔄 一、起源与初创期:Swagger的诞生(2010-2014) 核心…...
Rapidio门铃消息FIFO溢出机制
关于RapidIO门铃消息FIFO的溢出机制及其与中断抖动的关系,以下是深入解析: 门铃FIFO溢出的本质 在RapidIO系统中,门铃消息FIFO是硬件控制器内部的缓冲区,用于临时存储接收到的门铃消息(Doorbell Message)。…...
Go 语言并发编程基础:无缓冲与有缓冲通道
在上一章节中,我们了解了 Channel 的基本用法。本章将重点分析 Go 中通道的两种类型 —— 无缓冲通道与有缓冲通道,它们在并发编程中各具特点和应用场景。 一、通道的基本分类 类型定义形式特点无缓冲通道make(chan T)发送和接收都必须准备好࿰…...
