# uni-ai开发文档

# API

新增于HBuilderX正式版 3.7.10+, Alpha版 3.7.13+。

HBuilderX 3.8.5+支持在本地调试云函数时使用uni-ai计费网关

注意

使用低版本HBuilder,只能上传到uniCloud云端联调。因为低版本的uniCloud本地运行插件不支持uni-ai。云端和本地扩展库差异参考:云端和本地扩展库差异

ai作为一种云能力,相关调用被整合到uniCloud中。

如您的服务器业务不在uniCloud上,可以把云函数URL化,把uni-ai当做http接口调用。

在实际应用中,大多数场景是直接使用uni-ai-chatuni-cms的ai功能,这些开源项目已经把完整逻辑都实现,无需自己研究API。

ai能力由uni-cloud-ai扩展库提供,在云函数或云对象中,对右键配置uni-cloud-ai扩展库。如何使用扩展库请参考:使用扩展库

如果HBuilderX版本过低,在云函数的扩展库界面里找不到uni-ai

注意uni-ai是云函数扩展库,其api是uniCloud.ai,不是需要下载的三方插件,它是一个底层能力。 而uni-ai-chatuni-cms等开源项目,是需要在插件市场下载的。

# 获取LLM实例

LLM,全称为Large Language Models,指大语言模型。

LLM的主要特点为输入一段前文,可以推导预测下文。

LLM不等于ai的全部,除了LLM,还有ai生成图片等其他模型。

用法:uniCloud.ai.getLLMManager(Object GetLLMManagerOptions);

注意需在相关云函数或云对象中加载uni-cloud-ai使用扩展库,否则会报找不到ai对象。

在2023年06月15日前,您不填写相关apiKey时可以免费使用uni-ai的LLM能力。但6月15日起需配置自己的apiKey或使用uni-ai计费网关,否则无法使用。详见uni-ai计费老用户升级指南 2023年07月25日非uni-ai计费网关调用百度接口由内测接口调整为文心千帆大模型接口,HBuilderX本地调试自HBuilderX 3.8.12起支持。新接口支持流式响应。

参数说明GetLLMManagerOptions

参数 类型 必填 默认值 说明
provider string minimax llm服务商,目前支持openaibaiduminimaxazure(azure新增于HBuilderX 3.8.3)、ifly(azure新增于HBuilderX 3.8.10)。
apiKey string 使用uni-ai计费网关时不填。使用自己的key时必填 - llm服务商的apiKey。
endpoint string 使用uni-ai计费网关时不填。使用自己的azure账户时必填 - azure服务端点,在azure创建ai服务时获取
groupId string 使用uni-ai计费网关时不填。使用自己的minimax账户时必填 - minimax的groupId参数。
accessToken string baidu必填 - llm服务商的accessToken。如何获取请参考:百度AI鉴权认证机制,需确保已开通相关接口的调用权限
proxy string 使用国外openai时必填,其他情况不填 - 可有效连接openai服务器的、可被uniCloud云函数连接的代理服务器地址。格式为IP或域名,域名不包含http前缀,协议层面仅支持https。配置为openai时必填
appId string 使用uni-ai计费网关时,部分情况必填(见后),使用讯飞账户时必填 - 客户端manifest.json内的appId,部分场景下(云函数url化、定时触发)云函数/云对象无法获取客户端appId,需要通过此参数传递
apiSecret string 讯飞必填 - llm服务商的apiSecret。

大语言模型的推理需要消耗很高的GPU算力,调用大模型需要在模型厂商处注册账户和付费。

您可以自行去大模型厂商处注册并填写相应的apiKey的参数。也可以通过DCloud来购买,即使用uni-ai计费网关

uni-ai计费网关使用门槛低,并且可以一处充值,多模型体验。您无需在多个大模型厂商处申请,只需向DCloud购买token套餐,即可体验各种大模型的效果。

uni-ai计费网关的token计费单价与大模型厂商的定价相同,支持开具发票。

uni-ai作为一个国际化业务,支持国内外各种开发者面向国内外各种用户开发应用。 但开发者务必需注意您的应用是否符合当地政府监管要求、是否满足大模型厂商的限制政策。比如中国的大模型目前只能在大陆地区面向中国国籍用户使用,而国外的模型也有类似的区域限制。在uniCloud web控制台开通uni-ai计费网关时,您需要同意相关许可协议。

如何使用uni-ai计费网关

uni-ai计费网关目前支持付费使用国内大模型厂商minimax,以及微软与openai合作提供的基于azure的ChatGPT3.5(与openai的ChatGPT3.5一致)。

  1. 开通uni-ai付费服务:uni-ai计费网关开通流程
  2. 云函数中调用LLM时,不传apiKey等您向大模型厂商申请的参数
    • apiKey、endpoint、groupId、accessToken等参数,是用于您自己向大模型厂商申请后填写的。如果您使用uni-ai计费网关,这些都不填且不能填。一旦您填了,就会走您自己申请的账户,而不是uni-ai计费网关。
    • 您可以指定provider为minimax或azure,也可以不指定,默认值为minimax。

示例

在云函数或云对象中编写如下代码调用LLM服务:

// 使用uni-ai计费网关,不指定provider,默认会走minimax
const llmManager = uniCloud.ai.getLLMManager()
// 使用uni-ai计费网关,指定provider为azure
const llmManager = uniCloud.ai.getLLMManager({
  provider: 'azure'
})
// 不使用uni-ai计费网关,自行使用openai
const llmManager = uniCloud.ai.getLLMManager({
  provider: 'openai',
  apiKey:'your key',
  proxy:'www.yourdomain.com' //也可以是ip
})

如何测试是否配置成功

在您使用uni-ai计费网关后,且在云函数代码中做好配置后。您可以:

  1. 运行应用,调用LLM的chatCompletion接口,看看是否返回内容
  2. 在uniCloud web控制台的uni-ai管理界面,查看计费报表,是否产生了对应的计费条目

appId参数说明

使用uni-ai计费网关时,在云函数url化、定时触发、云函数单实例多并发,这3个场景需要传递客户端appId,即您应用的manifest.json里的appid。

如果是在HBuilder内直接运行云函数(非客户端联调调用)也无法获取appId,此时可参考此文档进行参数模拟:模拟客户端类型

关于proxy参数的说明

云函数无法直接连同openai的服务器,您需要自行配置代理。如果使用的代理需要用户名和密码,请在代理地址中加入用户名和密码,例如:username:password@host:port

uni-ai在请求openai时会自动将openai的域名替换为配置的代理域名或ip,一般的反向代理服务器均可满足此需求。

示例

在云函数或云对象中编写如下代码:

// 指定openai,需自行配置相关key,以及中转代理服务器
const llmManager = uniCloud.ai.getLLMManager({
  provider: 'openai',
  apiKey:'your key',
  proxy:'www.yourdomain.com' //也可以是ip
})

# 对话

注意

对话接口响应一般比较慢,建议将云函数超时时间配置的长一些,比如30秒(客户端访问云函数最大超时时间:腾讯云为30秒,阿里云为60秒)。如何配置云函数超时时间请参考:云函数超时时间

用法:llmManager.chatCompletion(Object ChatCompletionOptions)

参数说明ChatCompletionOptions

参数 类型 必填 默认值 说明 兼容性说明
messages array - 提问信息
model string 默认值见下方说明 模型名称。每个AI Provider有多个model,见下方说明 ifly、baidu、azure(非uni-ai计费网关调用)不支持此参数
deploymentId string - azure模型部署id,如使用uni-ai计费网关无需传递此参数、而是要传model,详见下方说明 仅azure(非uni-ai计费网关调用)支持此参数
maxTokens number - 【已废弃,请使用tokensToGenerate替代】生成的token数量限制,需要注意此值和传入的messages对应的token数量相加不可大于模型最大上下文token数 baidu不支持此参数
tokensToGenerate number 默认值见下方说明 生成的token数量限制,需要注意此值和传入的messages对应的token数量相加不可大于模型最大上下文token数 baidu不支持此参数
temperature number 1 较高的值将使输出更加随机,而较低的值将使输出更加集中和确定。建议temperature和top_p同时只调整其中一个 baidu ERNIE-Bot-turbo不支持此参数
topP number 1 采样方法,数值越小结果确定性越强;数值越大,结果越随机 ifly、baidu ERNIE-Bot-turbo不支持此参数
stream boolean false 是否使用流式响应,见下方流式响应章节
sseChannel object 通过uni-ai计费网关使用流式响应时必填 - 见下方流式响应章节。客户端如何获取sseChannel对象,请参考:云函数请求中的中间状态通知通道
streamEventForSSE string message 自动处理流式响应时使用的流式响应回调事件,可选:message、optimizedMessage、line。见下方流式响应章节

messages参数说明

需注意messages末尾有个s,它是数组,而不是简单的字符串。其中每项由消息内容content和角色role组成。

一个最简单的示例:

await llmManager.chatCompletion({
  messages: [{
    role: 'user',
    content: '你好'
  }]
})

role,即角色,有三个值:

  • system 系统,对应的content一般用于对话背景设定等功能。system角色及信息如存在时只能放在messages数组第一项。ifly、baidu不支持此角色
  • user 用户,对应的content为用户输入的信息
  • assistant ai助手,对应的content为ai返回的信息

当开发者需要为用户的场景设置背景时,则需在云端代码写死system,而用户输入的问题则被放入user中,然后一起提交给LLM。

例如,提供一个法律咨询的ai咨询助手。

开发者可以在system里限制对话背景,防止ai乱答问题。然后给用户提供输入框,假使用户咨询了:“谣言传播多少人可以定罪?”,那么拼接的message就是:

const messages = [{
    role: 'system',
    content: '你是一名律师,回答内容仅限法律范围。'
  },{
    role: 'user',
    content: '谣言传播多少人可以定罪?'
  }]

对于不支持system的情况,如baidu,只能把system对应的内容写到第一条user信息内,也可以达到一定范围内的控制效果。

注意:对于法律、医学等专业领域需要准确回答的,建议使用gpt-4模型。其他模型更适合闲聊、文章内容生成。

assistant这个角色的内容,是ai返回的。当需要持续聊天、记忆前文时,需使用此角色。

因为LLM没有记忆能力,messages参数内需要包含前文,LLM才能记得之前聊天的内容。

以下的messages示例,是第二轮ai对话时发送的messages的示例。在这个示例中,第一个user和assistant的内容,是第一轮ai对话的聊天记录。 最后一个user是第二轮对话时用户提的问题。

因为用户提问的内容“从上述方法名中筛选首字母为元音字母的方法名”,其中有代词“上述”,为了让ai知道“上述”是什么,需要把第一轮的对话内容也提交。

const messages = [{
    role: 'system',
    content: '以下对话只需给出结果,不要对结果进行解释。'
  },{
    role: 'user',
    content: '以数组形式返回nodejs os模块的方法列表,数组的每一项是一个方法名。'
  }, {
    role: 'assistant',
    content: '以下是 Node.js 的 os 模块的方法列表,以数组形式返回,每一项是一个方法名:["arch","cpus","endianness","freemem","getPriority","homedir","hostname","loadavg","networkInterfaces","platform","release","setPriority","tmpdir","totalmem","type","uptime","userInfo"]'
  }, {
    role: 'user',
    content: '从上述方法名中筛选首字母为元音字母的方法名,以数组形式返回'
  }]

在持续对话中需注意,messages内容越多则消耗的token越多,而LLM都是以token计费的。

token是LLM的术语,ai认知的语言是经过转换的,对于英语,1个token平均是4个字符,大约0.75个单词;对于中文,1个汉字大约是2个token。

如何在节省token和保持持续对话的记忆之间平衡,是一个挺复杂的事情。开发者需在适合时机要求ai对上文进行总结压缩,下次对话传递总结及总结之后的对话内容以实现更长的对话。

DCloud在uni-ai-chatuni-cms中, 已经写好了这些复杂逻辑。开发者直接使用DCloud封装好的开源项目模板即可。

在上述例子中,还可以看到一种有趣的用法,即要求ai以数组方式回答问题。这将有利于开发者格式化数据,并进行后置增强处理。

model参数说明 @model

每个AI Provider可以有多个model,比如对于openai,ChatGPT的模型是gpt-3.5-turbo,而gpt-4的模型就是gpt-4。不同模型的功能、性能、价格都不一样。

也有一些AI Provider只有一个模型,此时model参数可不填。

如果您需要非常精准的问答,且不在乎成本,推荐使用gpt-4。如果是普通的文章内容生成、续写,大多数模型均可胜任。

服务商 接口 模型
openai chatCompletion gpt-4、gpt-4-0314、gpt-4-32k、gpt-4-32k-0314、gpt-3.5-turbo(默认值)、gpt-3.5-turbo-0301
minimax chatCompletion abab4-chat、abab5-chat(默认值)
azure(通过uni-ai计费网关调用) chatCompletion gpt-3.5-turbo(默认值)
baidu(文心千帆) chatCompletion ERNIE-Bot(默认值)、ERNIE-Bot-turbo

模型最大上下文token数、字数限制

openai gpt-3.5-turbo: 4097 azure gpt-3.5-turbo: 8192 abab4-chat、abab5-chat: 4096

baidu文心千帆最后一个message的content长度(即此轮对话的问题)不能超过2000个字符;如果messages中content总长度大于2000字符,系统会依次遗忘最早的历史会话,直到content的总长度不超过2000个字符

tokensToGenerate参数说明

tokensToGenerate指生成的token数量限制,即返回的文本对应的token数量不能超过此值。注意这个值不是总token。

注意此值和传入messages对应的token数量,两者相加不可大于模型最大上下文token数。如果messages对应的token数为1024,当传递的tokensToGenerate参数大于(模型最大上下文token数-1024)时接口会抛出错误。

使用minimax时默认最多生成512个token的结果,也就是返回结果不会很长。如有需求请自行调整此值。

deploymentId参数说明

自行设置apikey调用azure接口时需要传deploymentId,使用uni-ai计费网关访问azure服务时需要传递model而不是deploymentId。目前通过uni-ai计费网关调用azure接口仅支持gpt-3.5-turbo这一个模型。

chatCompletion方法的返回值

参数 类型 必备 默认值 说明 兼容性说明
id string openai必备 - 本次回复的id 仅openai返回此项
reply string - ai对本次消息的回复
choices array<object> - 所有生成结果 百度不返回此项
|--finishReason string - 截断原因,stop(正常结束)、length(超出maxTokens被截断)
|--message object - 返回消息
  |--role string - 角色
  |--content string - 消息内容
usage object - 本次对话token消耗详情
|--promptTokens number - 输入的token数量 minimax返回undefined
|--completionTokens number - 生成的token数量 minimax返回undefined
|--totalTokens number - 总token数量

# 简单示例

在你的云函数中加载uni-cloud-ai扩展库,写下如下代码,ctrl+r运行,即可调用ai返回结果。

const llmManager = uniCloud.ai.getLLMManager({
  provider: 'azure'
})
const res = await llmManager.chatCompletion({
	messages: [{
		role: 'user',
		content: 'uni-app是什么,20个字以内进行说明'
	}]
})
console.log(res);

如果你之前未使用过uniCloud,后续有专门的新手指南章节。

# 流式响应

新增于HBuilderX正式版 3.7.10+, alpha版 HBuilderX 3.8.0+。

uni-ai chatCompletion接口支持传sseChannel参数的用法云端支持新增于2023年6月15日,HBuilderX 3.8.5+支持在本地调试云函数时使用此用法。使用uni-ai计费网关流式响应时,sseChannel参数必填

访问AI聊天接口时,如生成内容过大,响应时间会很久,前端用户需要等待很长时间才会收到结果。

实际上AI是逐渐生成下一个token的,所以可使用流式响应,类似不停打字的打字机那样,让前端用户陆续看到AI生成的内容。

以往云函数只有return的时候,才能给客户端返回消息。在流式响应中,需要云函数支持sse,在return前给客户端一直发送通知。

uniCloud的云函数,基于uni-push2提供了sse通道,即云函数请求中的中间状态通知通道

在调用chatCompletion接口时传递参数stream: true即可开启流式响应。使用uni-ai计费网关时还需要传递sseChannel才可以使用流式响应。

关于使用uni-ai计费网关时使用流式响应的说明

流式响应需要云端持续从服务商接收数据并发送给客户端,这需要云函数一直保持运行(云函数无法一直保持运行,详情参考:超时时间)。如果使用uni-ai计费网关则无需云函数保持运行,在请求发送给DCloud服务器后DCloud服务器会使用推送通道将结果通知给客户端,而云函数可以再继续处理下一个请求或者直接休眠,从而节省大量云函数资源(GBs)。

注意:

  1. 需提前为应用开通uni-push2
  2. 不同provider的流式支持度不同,有的message事件是按字输出、有的是按句输出。
  3. 开启流式响应后chatCompletion接口将返回流对象,而不会返回具体结果。开发者需要使用流获取AI响应的内容。
  4. chatCompletion接口传sseChannel参数时,chatCompletion接口不会返回流对象,只会返回{errCode: 0}
  5. 如使用nginx代理,需要将代理配置为proxy_buffering off;,否则可能会遇到Unexpected end of JSON input错误

stream对象有四个事件:

  • message: 收到AI响应的事件,回调函数内可以获取AI返回的信息。需要注意的是在使用不同服务商时message事件的响应可能有些不同,有些服务商是一个字一个字的返回,有些则是一段一段的返回。
  • optimizedMessage: 收到AI响应的事件,基于message事件降频得到,使用此事件可以避免非常频繁的往客户端发送请求,导致部分情况下客户端处理消息卡顿。云端新增于2023年6月21日,HBuilderX本地调试将于下次发版支持。
  • line: AI响应一行文字时触发,回调函数内可以获取这行文字的内容。uni-ai对服务商返回内容做了处理,AI每响应一个段落会触发一次此事件
  • end: AI响应完毕事件
  • error: AI响应错误事件,回调函数内可以获取具体错误信息

注意,以上事件属于stream对象,不要和sseChannel的事件搞混了,云端调用sseChannel.write客户端就需要使用sseChannel.on('message')进行接受,例如sseChannel并没有optimizedMessage事件。

云函数代码示例

// 将sseChannel传递给chatCompletion接口,由uni-ai自动往客户端发送流式响应
'use strict';
exports.main = async (event, context) => {
  const llmManager = uniCloud.ai.getLLMManager({
    provider: 'azure'
  })
  const res = await llmManager.chatCompletion({
    messages: [{
      role: 'user',
      content: '介绍一下uni-app,400字以内,分为两段'
    }],
    tokensToGenerate: 400,
    stream: true, // 开启流式返回
    sseChannel: event.channel
  })
  return {
    errCode: 0,
    errMsg: ''
  }
};
// 自行处理流式响应,上述将sseChannel传递给chatCompletion接口的等价写法
'use strict';
exports.main = async (event, context) => {
  const sseChannel = uniCloud.deserializeSSEChannel(event.channel)
  const llmManager = uniCloud.ai.getLLMManager({
    provider: 'azure'
  })
  let streamRes
  try {
    streamRes = await llmManager.chatCompletion({
      messages: [{
        role: 'user',
        content: '介绍一下uni-app,400字以内,分为两段'
      }],
      tokensToGenerate: 400,
      stream: true // 开启流式返回
    })
  } catch (e) {
    console.error(e)
    throw e
  }
  return new Promise((resolve, reject) => { //流式给客户端返回数据
    streamRes.on('line', (line) => {
      console.log('---line----', line) // 返回一行时触发,即\n
    })
    //   await sseChannel.write(message)
    // })
    streamRes.on('optimizedMessage', async (message) => { // optimizedMessage事件
      await sseChannel.write(message)
      console.log('---message----', message) // 实时触发
    })
    streamRes.on('end', async () => {
      console.log('---end----') // 响应结束
      await sseChannel.end({ 
        errCode: 0,
        errMsg: ''
      })
      resolve({
        errCode: 0,
        errMsg: ''
      })
    })
    streamRes.on('error', (err) => {
      await sseChannel.end({ 
        errCode: err.errCode || err.code,
        errMsg: err.errMsg || err.message,
      })
      console.log('---error----', err)
      reject(err)
    })
  })
};

客户端也需要接收云函数的流式响应。

DCloud提供了开源的uni-ai-chat,对流式响应进行了前后端一体的封装,使用更简单,参考:uni-ai-chat

# AI多媒体能力

新增于HBuilderX 3.8.2

# 创建AI多媒体实例

包含AI生成图片等多媒体处理能力

用法:uniCloud.ai.getMediaManager(Object GetMediaManagerOptions);

注意需在相关云函数或云对象中加载uni-cloud-ai使用扩展库,否则会报找不到ai对象。

参数说明GetMediaManagerOptions

参数 类型 必填 默认值 说明
provider string - 服务商,目前仅支持baidu
accessToken string - llm服务商的accessToken。目前百度是必填,如何获取请参考:百度AI鉴权认证机制

示例

在云函数或云对象中编写如下代码:

const mediaManager = uniCloud.ai.getMediaManager({
  provider: 'baidu',
  accessToken:'your baidu access token'
})

# 创建图片生成任务

用法:mediaManager.imageGeneration(Object ImageGenerationOptions)

参数说明ImageGenerationOptions

参数 类型 必填 默认值 说明 兼容性说明
version number 1(百度) 接口版本
prompt string - 图片生成所用的提示词
resolution string 1024*1024 图片分辨率,详见下方说明
imageNum number - 生成图片数量
prompt string - 提问信息
style string 百度v1接口必填 - 图片风格,详见下方说明 仅百度v1接口支持
imageBase64 string - 参考图base64,仅能指定一个参考文件 仅百度v2接口支持
imageUrl string - 参考图url,仅能指定一个参考文件 仅百度v2接口支持
pdfBase64 string - 参考pdf文件base64,仅能指定一个参考文件 仅百度v2接口支持
pdfPageNum number 1 参考pdf文件页码 仅百度v2接口支持
changeDegree number - 参考图影响因子,支持 1-10 ;数值越大参考图影响越大 仅百度v2接口支持

style参数说明

百度v1接口(AI作画-基础版)支持的风格:探索无限、古风、二次元、写实风格、浮世绘、low poly 、未来主义、像素风格、概念艺术、赛博朋克、洛丽塔风格、巴洛克风格、超现实主义、水彩画、蒸汽波艺术、油画、卡通画

百度v2接口(AI作画-高级版)不支持传风格,如需指定风格可尝试在提示词内指定

resolution参数说明

百度v1接口支持以下分辨率:10241024、10241536、1536*1024

百度v2接口支持以下分辨率:512512、640360、360640、10241024、7201280、1280720

返回值

参数 类型 必备 说明 兼容性说明
taskId number 创建的图片生成任务的id,用于查询任务状态及获取结果

示例

在云函数或云对象中编写如下代码:

const res = await mediaManager.imageGeneration({
  version: 1,
  prompt: '睡莲',
  style: '赛博朋克'
})
const taskId = res.taskId

# 获取图片生成结果

用法:mediaManager.getGeneratedImage(Object GetGeneratedImageOptions)

参数说明GetGeneratedImageOptions

参数 类型 必填 默认值 说明 兼容性说明
version number 1(百度) 接口版本
taskId number - 创建任务接口返回的taskId

返回值

字段 类型 必备 说明 兼容性说明
status string 任务状态 见下方说明
imgList array<object> 生成的图片列表
  |--url string 生成的图片url
  |--securityCheckResult array 图片审核状态 仅百度v2接口支持

参数status说明

百度v1接口支持的状态为:'RUNNING'(任务执行中)、'SUCCESS'(任务成功);

百度v2接口支持的状态为:'INIT'(任务创建中)、'WAIT'(任务等待中)、'RUNNING'(任务执行中)、'FAILED'(任务失败)、'SUCCESS'(任务成功);

参数securityCheckResult说明

审核状态有以下几种: 'block'(违规)、'review'(需要人工核查)、'pass'(通过审核)

示例

在云函数或云对象中编写如下代码:

const res = await mediaManager.getGeneratedImage({
  version: 1,
  taskId: 123456,
})

# 错误码

在调用uni-cloud-ai提供的api时,如果出现错误,接口会将错误对象抛出。如需处理此类错误需对错误进行捕获

捕获错误的代码示例

try {
  await llmManager.chatCompletion({
    messages: [{
      role: 'user',
      content: '你好'
    }]
  })
} catch (e) {
  console.log(e.errCode, e.errMsg)
  // TODO 处理错误
}

完整错误码列表如下

错误码 错误描述
50001 缺少参数
50002 参数错误
60000 请求服务商接口时遇到网络错误
60001 服务商接口抛出的错误
60002 接口调用凭证、key等信息有误
60003 触发了服务商限流策略
60004 服务商检测到AI输出了敏感内容

常见错误信息

  • 错误码:60000,错误信息:"A network error occurred while requesting xxx"

    请求服务商接口时遇到网络错误,如果是请求openai接口请注意需要使用代理,如果使用了代理仍遇到此错误,请检查代理连通性是否有问题

  • 错误信息:"certificate has expired"

    请参考文档:云函数通过https访问其他服务器时出现“certificate has expired”

# 费用

  • 如果您自己去ai厂商申请和缴费,比如openai,则缴费后在uni-ai中配置相关key即可使用。
  • 如果您使用uni-ai付费服务,详见

# 初次使用uniCloud用户指南

如之前未使用过uni-app,那请重头学起。uni-app官网

如了解uni-app,但未使用过uniCloud。请参考本章节继续。

  1. 首先注册开通uniCloud,登录https://unicloud.dcloud.net.cn/,创建一个服务空间。

  2. 在uni-app项目点右键创建uniCloud环境,关联之前创建的服务空间。

  3. 创建uniCloud云函数

在项目下uniCloud目录右键,新建云函数

  • 填写云函数名称,比如ai-demo。此云函数需要调用uni-cloud-ai扩展库,所以需点击添加公共模块或扩展库依赖按钮。

  • 找到uni-cloud-ai勾选,点击确认,创建云函数

  1. 云函数中添加如下代码:
	// 云函数的代码运行在uniCloud服务器上
	console.log('event',event) // event为客户端上传的参数
	const {messages} = event
	// 校验客户端提交的参数
	try{
		if(messages === undefined){
			throw "messages为必传参数"
		}else if(!Array.isArray(messages)){
			throw "参数messages的值类型必须是[object,object...]"
		}else{
			messages.forEach(item=>{
				if(typeof item != 'object'){
					throw "参数messages的值类型必须是[object,object...]"
				}
				let itemRoleArr = ["assistant","user","system"]
				if(!itemRoleArr.includes(item.role)){
					throw "参数messages[{role}]的值只能是:"+itemRoleArr.join('或')
				}
				if(typeof item.content != 'string'){
					throw "参数messages[{content}]的值类型必须是字符串"
				}
			})
		}
	}catch(errMsg){
		return {
			errSubject: 'ai-demo',
			errCode: 'param-error',
			errMsg
		}
	}

	const llmManager = uniCloud.ai.getLLMManager({
    provider: 'openai',
    apiKey:'your key',
    proxy:'www.yourdomain.com' //也可以是ip
  }) //创建llm对象
	return await llmManager.chatCompletion({
		messages // 初次调试时,可注掉本行代码,不从客户端获取数据,直接使用下面写死在云函数里的数据
		// messages: [{
		// 	role: 'user',
		// }]
	})

如果不从客户端获取参数,直接在云函数里写messages,可以在云函数中直接按Ctrl+R(或工具栏的运行按钮),在本地运行云函数。

还可以断点调试云函数,详见uniCloud运行调试教程

  1. 在客户端通过callFunction调用ai-demo云函数

注意uni-app客户端连接uniCloud不是通过uni.request。如果调用云函数是uniCloud.callFunction。(如调用云对象是uniCloud.importObject

	const content = "你能给我提供什么服务"
	uni.showLoading();
	uniCloud.callFunction({
		name: "ai-demo", // 这里是你的云函数的名称。如果你的云函数不叫ai-demo请自行更换
		data: {
			messages: [{
				role: 'user',
				content
			}]
		}
	})
	.then(res=>{
		console.log(res);
		uni.showModal({
			content: JSON.stringify(res),
			showCancel: false
		});
	})
	.catch(e=> {
		uni.showModal({
			content: JSON.stringify(e),
			showCancel: false
		});
	})
	.finally(()=>{
		uni.hideLoading()
	})

运行客户端项目,比如运行到web浏览器,即可联调客户端和云端。

上述代码只是最简示例,真正的多轮聊天需要的代码较多较复杂,推荐使用现成的uni-ai-chatuni-cms

官方的uni-ai-chatuni-cms等项目一般不使用云函数,而是使用云对象。想看懂这些项目源码,需要了解云对象

# 非uniCloud服务器调用

如需在非uniCloud的传统服务器调用uni-ai,需要先在uniCloud上创建一个云函数或云对象,加载uni-cloud-ai扩展库,编写上述uni-ai的调用代码。

然后将云函数或云对象进行URL化,转成http接口,详见

注意如果使用URL化后,将无法使用stream流式输出。

如果在您的传统服务器和uniCloud云函数之间需要建立安全通信机制,可使用s2s公共模块,详见

# 从免费版升级到uni-ai计费网关

大语言模型的推理需要消耗很高的GPU算力,调用大模型需要在模型厂商处注册账户和付费。

您可以自行去大模型厂商处注册并填写相应的apiKey的参数。也可以通过DCloud来购买,即使用uni-ai计费网关

在2023-06-15前,您不填写相关apiKey时可以免费使用uni-ai的LLM能力。但6月15日起需配置自己的apiKey或使用uni-ai计费网关,否则无法使用。

uni-ai计费网关使用门槛低,并且可以一处充值,多模型体验。您无需在多个大模型厂商处申请,只需向DCloud购买token套餐,即可体验各种大模型的效果。

uni-ai计费网关的token计费单价与大模型厂商的定价相同,支持开具发票。

uni-ai计费网关支持调用minimax、微软azure openai ChatGPT3.5的对话接口,调用getLLMManager时如果不传provider会默认使用minimax作为服务商。

  1. 购买uni-ai付费服务,购买流程参考:uni-ai开通流程

  2. 更新云函数

    • 如果使用uni-ai-chat,更新uni-ai-chat到1.2.0版本,然后上传云对象。如需自定义provider,参考:uni-ai-chat配置
    • 如果未使用uni-ai-chat,直接上传云函数/云对象。如需自定义provider。见上
    • 如果客户端通过云函数url化调用云函数/云对象,或开启了uniCloud阿里云的单实例多并发,需要在getLLMManager方法内传appId参数。见上
    • 在使用非流式响应时,chatCompletion方法无需调整,和免费版用法一致。
    • 在使用流式响应时,需要将sseChannel对象传给chatCompletion方法。详情参考:使用流式响应

调整完毕后上传依赖uni-ai的云函数/云对象即可,注意即使没有修改也需要重新上传

免费版取消后使用免费版可能遇到的错误

在免费版停用后,如果连接云端云函数时未使用uni-ai计费网关且未自行传递key信息,且未在2023年6月15日0点后更新云函数,则会遇到token is unusable错误。如果使用在2023年6月15日0点后更新了云函数,则会提示尚未购买uni-ai套餐

此外使用HBuilderX 3.8.4及之前的版本本地运行时无法使用uni-ai计费网关,因此也会遇到token is unusable错误。请使用云端云函数进行调试。

如何测试是否配置成功

在您使用uni-ai计费网关后,且在云函数代码中做好配置后。您可以:

  1. 运行应用,调用LLM的chatCompletion接口,看看是否返回内容
  2. 在uniCloud web控制台的uni-ai管理界面,查看计费报表,是否产生了对应的计费条目

使用uni-ai计费网关时,如需本地运行需要使用HBuilderX 3.8.5及以上版本。

# 交流群

更多问题欢迎加入uni-ai官方交流群 qq群号:699680439