Unity+百度文心大模型驱动AI小姐姐数字人

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了Unity+百度文心大模型驱动AI小姐姐数字人。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

Unity+百度文心大模型驱动AI小姐姐数字人,unity,人工智能

1.简述

        最近看到新闻,说是百度、字节、商汤、百川、智普等几家企业及机构所发布的生成式大语言模型,通过了《生成式人工智能服务管理暂行办法》,成为首批获得官方备案的大语言模型服务提供商。虽然一直在使用包括文心一言、chatglm这些大语言模型的,但这次好像用着合法合规,有了保障的感觉。

        关于百度的文心一言,也是继chatgpt发布以来国内首发跟进,发布的大语言模型了。从文心一言的官方应用上,并没有找到api的使用入口,让我一度以为百度没有开放相关的接口服务。文心一言官方传送门:

https://yiyan.baidu.com/https://yiyan.baidu.com/        直到有一天下午接到百度AI开放平台的客户回访,顺便咨询了一下文心一言的API相关的问题,才了解到,在百度的千帆大模型平台上,是有提供针对百度自研模型的API服务的。所以简单看了一下千帆大模型平台,果然是有大语言模型的API入口,不止提供有百度的文心一言大模型,也提供了几个主流大语言模型的公共服务。所以,就将百度文心大模型的API服务集成到我的AI二次元姐姐项目里,这样大家又多了一个国内合法的选择了,百度智能云平台传送门:

https://cloud.baidu.com/https://cloud.baidu.com/        接下来,我将介绍一下如何在百度智能云平台上,开通大语言模型服务,以及如何使用我的AI工具包,在Unity上部署实现AI二次元小姐姐聊天应用。

2.开通大语言模型应用

       2.1 千帆大模型平台

        使用百度文心大模型应用,首先我们需要注册一个百度账号,这里就不再赘述了。注册账号后,根据上节内容中提到的百度智能云平台,点击链接进入到官方站点。

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        进入到官方平台页面后,我们可以在顶部的菜单栏里找到【产品->AI开发平台->文心千帆大模型】,从这个入口就可以找到我们需要的文心大模型服务了。

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        点击文心千帆大模型平台,进入到大模型平台页面,这里我们可以查看文心千帆大模型所提供的各种能力。

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        能够提供的大语言模型,根据官方文档我们可以了解到,千帆大语言模型平台支持的生成式AI模型包括百度自研的文心一言、文心一格,也包含了多个第三方大模型,如chatGLM、Llama、RWKV,也支持stable diffusion图片生成模型,总体上看还是很强大的。

        这里,我们需要的是利用文本生成模型来驱动我们的AI数字人的,所以只需要使用文本生成模型就可以满足我们的需求。百度智能云平台提供了若干种大语言模型的公共服务,我们可以直接使用,包括文心大模型以及一些第三方模型。可支持的大语言模型可详细查看官方文档。

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       2.2 创建大模型应用

        在使用文心大模型之前,我们首先需要创建一个大模型应用,只需要点击文心大模型主页上的【立即使用】按钮,就可以跳转到控制台界面(请先登录账号),在控制台页面中,找到“应用接入”,点击进入到应用创建的页面。

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        在应用创建视图下,点击“创建应用”,进入到应用创建页面。根据平台的提示,填写应用名称和描述信息,可用的大模型公共服务,平台默认全部勾选了,可以不用管,直接提交创建,这样我们就完成了应用的创建操作。

        应用创建成功之后,就可以在控制台界面中找到应用的api key以及secret key这两个密钥,妥善保管好,后面我们会用到。

        2.3 开通模型付费

        平台所提供大语言模型公共服务,需要我们开通付费后,才能使用。百度千帆大模型平台的模型服务采用的是,按量计费模式,我们先开通模型服务付费之后,再根据使用的token数量,计算费用。我们可以在控制台界面的上方,找到计费管理按钮,点击就可以进入到计费开通界面了。

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        平台提供的公共模型服务的价格,可以在视图中查看,100万token的价格在几块钱至十几块钱不等,可以根据自己的需求,选择模型进行开通即可。

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        开通模型付费后,咱们就可以使用相应的模型服务了,接下来,咱们就可以在unity端,进行API对接的代码实现了。

3.API服务对接

        千帆大模型平台的API对接流程,和百度AI开放平台的其他服务对接的流程是类似,首先,需要使用应用创建后,拿到的api key以及secret key,通过百度的鉴权api,拿到授权token,这个access token的有效期是30天,可以根据需要更新即可。获取到token后,在大语言模型API对接流程中,我们需要根据所选择的语言模型的访问地址,将token拼接到url中,再进行服务的访问。

        接下来,我们来看看详细的对接过程的代码实现吧。

3.1 鉴权接口

        百度应用服务的鉴权接口访问,需要提供应用的api key以及secret key,这两个密钥在我们创建应用后,可以在控制台找到。获取access token的api地址如下:

https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/tokenhttps://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token

        代码示例:

using Newtonsoft.Json.Linq;
using System.Collections;
using System.Collections.Generic;
using UnityEngine;
using UnityEngine.Networking;

public class BaiduSettings : MonoBehaviour
{
    #region 参数定义
    /// <summary>
    /// API Key
    /// </summary>
    [Header("填写应用的API Key")] public string m_API_key = string.Empty;
    /// <summary>
    /// Secret Key
    /// </summary>
    [Header("填写应用的Secret Key")] public string m_Client_secret = string.Empty;
    /// <summary>
    /// 是否从服务器获取token
    /// </summary>
    [SerializeField] private bool m_GetTokenFromServer = true;
    /// <summary>
    /// token值
    /// </summary>
    public string m_Token = string.Empty;
    /// <summary>
    /// 获取Token的地址
    /// </summary>
    [SerializeField] private string m_AuthorizeURL = "https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token";
    #endregion


    private void Awake()
    {
        if (m_GetTokenFromServer)
        {
            StartCoroutine(GetToken(GetTokenAction));
        }
      
    }


    /// <summary>
    /// 获取到token
    /// </summary>
    /// <param name="_token"></param>
    private void GetTokenAction(string _token)
    {
        m_Token = _token;
    }

    /// <summary>
    /// 获取token的方法
    /// </summary>
    /// <param name="_callback"></param>
    /// <returns></returns>
    private IEnumerator GetToken(System.Action<string> _callback)
    {
        //获取token的api地址
        string _token_url = string.Format(m_AuthorizeURL + "?client_id={0}&client_secret={1}&grant_type=client_credentials"
            , m_API_key, m_Client_secret);

        using (UnityWebRequest request = new UnityWebRequest(_token_url, "GET"))
        {
            request.downloadHandler = (DownloadHandler)new DownloadHandlerBuffer();
            yield return request.SendWebRequest();
            if (request.isDone)
            {
                string _msg = request.downloadHandler.text;
                TokenInfo _textback = JsonUtility.FromJson<TokenInfo>(_msg);
                string _token = _textback.access_token;
                _callback(_token);

            }
        }
    }


    /// <summary>
    /// 返回的token
    /// </summary>
    [System.Serializable]
    public class TokenInfo
    {
        public string access_token = string.Empty;
    }
}

3.2 大语言模型API对接

       3.2.1 请求参数说明

        获取到access token之后,我们就可以根据文心大模型的api文档,进行接口对接了。不同模型的接口地址略有差异,我们可以通过查阅API文档,获取到各个模型的访问地址,API文档地址如下:

https://cloud.baidu.com/doc/WENXINWORKSHOP/s/Nlks5zkzuhttps://cloud.baidu.com/doc/WENXINWORKSHOP/s/Nlks5zkzu        通过文档查阅,我们可以发现,千帆大模型平台提供的公共模型服务的访问地址,前面的地址是一样,只有模型名称的差异,注意这点就可以了,我们具体看一下接口的要求。

请求地址(示例):

 https://aip.baidubce.com/rpc/2.0/ai_custom/v1/wenxinworkshop/chat/根据模型而定
名称
Content-Type application/json

        关于access token,我们将token拼接在url里即可,以下是url示例:

 https://aip.baidubce.com/rpc/2.0/ai_custom/v1/wenxinworkshop/chat/根据模型而定?access_token=token值

        需要发送的报文结构

名称 类型 必填 描述
messages List(message) 聊天上下文信息。说明:
(1)messages成员不能为空,1个成员表示单轮对话,多个成员表示多轮对话
(2)最后一个message为当前请求的信息,前面的message为历史对话信息
(3)必须为奇数个成员,成员中message的role必须依次为user、assistant
(4)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
temperature float 说明:
(1)较高的数值会使输出更加随机,而较低的数值会使其更加集中和确定
(2)默认0.95,范围 (0, 1.0],不能为0
(3)建议该参数和top_p只设置1个
(4)建议top_p和temperature不要同时更改
top_p float 说明:
(1)影响输出文本的多样性,取值越大,生成文本的多样性越强
(2)默认0.8,取值范围 [0, 1.0]
(3)建议该参数和temperature只设置1个
(4)建议top_p和temperature不要同时更改
penalty_score float 通过对已生成的token增加惩罚,减少重复生成的现象。说明:
(1)值越大表示惩罚越大
(2)默认1.0,取值范围:[1.0, 2.0]
stream bool 是否以流式接口的形式返回数据,默认false
user_id string 表示最终用户的唯一标识符,可以监视和检测滥用行为,防止接口恶意调用

message说明

名称 类型 描述
role string 当前支持以下:
user: 表示用户
assistant: 表示对话助手
content string 对话内容,不能为空
 3.2.2 响应参数说明

        以下是后台响应的报文结构

名称 类型 描述
id string 本轮对话的id
object string 回包类型
chat.completion:多轮对话返回
created int 时间戳
sentence_id int 表示当前子句的序号。只有在流式接口模式下会返回该字段
is_end bool 表示当前子句是否是最后一句。只有在流式接口模式下会返回该字段
is_truncated bool 当前生成的结果是否被截断
result string 对话返回结果
need_clear_history bool 表示用户输入是否存在安全,是否关闭当前会话,清理历史会话信息
true:是,表示用户输入存在安全风险,建议关闭当前会话,清理历史会话信息
false:否,表示用户输入无安全风险
ban_round int 当need_clear_history为true时,此字段会告知第几轮对话有敏感信息,如果是当前问题,ban_round=-1
usage usage token统计信息,token数 = 汉字数+单词数*1.3 (仅为估算逻辑)

usage说明

名称 类型 描述
prompt_tokens int 问题tokens数
completion_tokens int 回答tokens数
total_tokens int tokens总数

注意 :同步模式和流式模式,响应参数返回不同,详细内容参考示例描述。

  • 同步模式下,响应参数为以上字段的完整json包。
  • 流式模式下,各字段的响应参数为 data: {响应参数}。
3.2.3 代码示例

        以下是访问大语言模型API服务的完整代码示例

 /// <summary>
    /// token脚本
    /// </summary>
    [SerializeField] private BaiduSettings m_Settings;
    /// <summary>
    /// 历史对话
    /// </summary>
    private List<message> m_History = new List<message>();
    /// <summary>
    /// 选择的模型类型
    /// </summary>
    [Header("设置模型名称")]
    public ModelType m_ModelType = ModelType.ERNIE_Bot_turbo;

    /// <summary>
    /// 初始化
    /// </summary>
    private void OnInit()
    {
        m_Settings = this.GetComponent<BaiduSettings>();
        GetEndPointUrl();
    }




    /// <summary>
    /// 发送消息
    /// </summary>
    /// <returns></returns>
    public override void PostMsg(string _msg, Action<string> _callback)
    {
        base.PostMsg(_msg, _callback);
    }


    /// <summary>
    /// 发送数据
    /// </summary> 
    /// <param name="_postWord"></param>
    /// <param name="_callback"></param>
    /// <returns></returns>
    public override IEnumerator Request(string _postWord, System.Action<string> _callback)
    {
        stopwatch.Restart();

        string _postUrl = url + "?access_token=" + m_Settings.m_Token;
        m_History.Add(new message("user", _postWord));
        RequestData _postData = new RequestData
        {
            messages = m_History
        };

        using (UnityWebRequest request = new UnityWebRequest(_postUrl, "POST"))
        {
            string _jsonData = JsonUtility.ToJson(_postData);
            byte[] data = System.Text.Encoding.UTF8.GetBytes(_jsonData);
            request.uploadHandler = (UploadHandler)new UploadHandlerRaw(data);
            request.downloadHandler = (DownloadHandler)new DownloadHandlerBuffer();

            request.SetRequestHeader("Content-Type", "application/json");

            yield return request.SendWebRequest();

            if (request.responseCode == 200)
            {
                string _msg = request.downloadHandler.text;
                ResponseData response = JsonConvert.DeserializeObject<ResponseData>(_msg);

                //历史记录
                string _responseText = response.result;
                m_History.Add(new message("assistant", response.result));

                //添加记录
                m_DataList.Add(new SendData("assistant", response.result));
                //回调
                _callback(response.result);

            }

        }


        stopwatch.Stop();
        Debug.Log("chat百度-耗时:" + stopwatch.Elapsed.TotalSeconds);
    }


    /// <summary>
    /// 获取资源路径
    /// </summary>
    private void GetEndPointUrl()
    {
        url = "https://aip.baidubce.com/rpc/2.0/ai_custom/v1/wenxinworkshop/chat/" + CheckModelType(m_ModelType);
    }

    /// <summary>
    /// 获取资源
    /// </summary>
    /// <param name="_type"></param>
    /// <returns></returns>
    private string CheckModelType(ModelType _type)
    {
        if (_type == ModelType.ERNIE_Bot){
            return "completions";
        }
        if (_type == ModelType.ERNIE_Bot_turbo)
        {
            return "eb-instant";
        }
        if (_type == ModelType.BLOOMZ_7B)
        {
            return "bloomz_7b1";
        }
        if (_type == ModelType.Qianfan_BLOOMZ_7B_compressed)
        {
            return "qianfan_bloomz_7b_compressed";
        }
        if (_type == ModelType.ChatGLM2_6B_32K)
        {
            return "chatglm2_6b_32k";
        }
        if (_type == ModelType.Llama_2_7B_Chat)
        {
            return "llama_2_7b";
        }
        if (_type == ModelType.Llama_2_13B_Chat)
        {
            return "llama_2_13b";
        }
        if (_type == ModelType.Llama_2_70B_Chat)
        {
            return "llama_2_70b";
        }
        if (_type == ModelType.Qianfan_Chinese_Llama_2_7B)
        {
            return "qianfan_chinese_llama_2_7b";
        }
        if (_type == ModelType.AquilaChat_7B)
        {
            return "aquilachat_7b";
        }
        return "";
    }


    #region 数据定义
    //发送的数据
    [Serializable]
    private class RequestData
    {
        public List<message> messages = new List<message>();//发送的消息
        public bool stream = false;//是否流式输出
        public string user_id=string.Empty;
    }
    [Serializable]
    private class message
    {
        public string role=string.Empty;//角色
        public string content = string.Empty;//对话内容
        public message() { }
        public message(string _role,string _content)
        {
            role = _role;
            content = _content;
        }
    }

    //接收的数据
    [Serializable]
    private class ResponseData
    {
        public string id = string.Empty;//本轮对话的id
        public int created;
        public int sentence_id;//表示当前子句的序号。只有在流式接口模式下会返回该字段
        public bool is_end;//表示当前子句是否是最后一句。只有在流式接口模式下会返回该字段
        public bool is_truncated;//表示当前子句是否是最后一句。只有在流式接口模式下会返回该字段
        public string result = string.Empty;//返回的文本
        public bool need_clear_history;//表示用户输入是否存在安全
        public int ban_round;//当need_clear_history为true时,此字段会告知第几轮对话有敏感信息,如果是当前问题,ban_round=-1
        public Usage usage = new Usage();//token统计信息,token数 = 汉字数+单词数*1.3 
    }
    [Serializable]
    private class Usage
    {
        public int prompt_tokens;//问题tokens数
        public int completion_tokens;//回答tokens数
        public int total_tokens;//tokens总数
    }

    #endregion

    /// <summary>
    /// 模型名称
    /// </summary>
    public enum ModelType
    {
        ERNIE_Bot,
        ERNIE_Bot_turbo,
        BLOOMZ_7B,
        Qianfan_BLOOMZ_7B_compressed,
        ChatGLM2_6B_32K,
        Llama_2_7B_Chat,
        Llama_2_13B_Chat,
        Llama_2_70B_Chat,
        Qianfan_Chinese_Llama_2_7B,
        AquilaChat_7B,
    }

4. Unity端数字人配置

        项目的源码已经发布到Github了,我们可以直接下载,并导入到unity中使用,要求unity版本在2020.3.44及以上。导入工具包之后,可以在Scene文件夹下,找到示例场景,在场景中找到LLM->chatBaidu对象,这里就维护了百度文心大模型的驱动脚本。

Unity+百度文心大模型驱动AI小姐姐数字人,unity,人工智能

        在unity编辑器端,选择chatBaidu对象之后,在属性面板里填写前面创建的应用密钥,并且选择好已经开通付费的大语言模型。

Unity+百度文心大模型驱动AI小姐姐数字人,unity,人工智能

        配置一下聊天服务脚本,将AI驱动的脚本改成百度文心大模型的脚本。如果不需要使用语音服务的话,可以在配置栏里,关掉语音服务,这样就可以填写语音服务相关的东西了。

Unity+百度文心大模型驱动AI小姐姐数字人,unity,人工智能

        上述配置完成,我们就可以使用百度文心大模型来驱动AI二次元小姐姐了。

5.结束语        

        这次的文章简单介绍了百度文心大模型平台API的对接流程,并针对接口对接的流程进行了介绍,包括接口的鉴权、以及发送报文、响应报文的结构说明,并提供了针对全流程在unity端的实现代码示例。通过上述的代码实现,我们就可以在unity引擎中,使用百度文心大模型的api来驱动AI二次元小姐姐的对话交互。完整的代码工程可以从我的开源项目下载使用,项目包含了针对多种GPT应用的集成工具,以及语音服务的集成,对我这个项目感兴趣的朋友,可以上我的B站号查看,我也做有详细的教程,相关源码可以在的哔哩哔哩主站找到相关视频,在视频介绍以及评论区获取。

【Unity+文心一言】文心大模型API驱动AI小姐姐,Unity开源工具包,打造AI二次元小姐姐~


项目地址传送门:

AI二次元老婆开源项目(unity-AI-Chat-Toolkit):

Github地址:https://github.com/zhangliwei7758/unity-AI-Chat-Toolkit

Gitee地址:https://gitee.com/DammonSpace/unity-ai-chat-toolkit
 文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-722150.html

到了这里,关于Unity+百度文心大模型驱动AI小姐姐数字人的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

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  • 体验百度文心一言AI模型生成约翰·特拉沃尔塔、 杰米·法伦秀

    约翰·特拉沃尔塔(John Travolta),1954年2月18日出生于美国新泽西州,美国演员、制片人。他的演艺生涯跨越了多个领域,从歌舞片到动作片,再到犯罪片,都有他的身影。他的代表作包括《周末夜狂热》、《龙飞凤舞》、《至善至美》、《矮子当道》和《变脸》等。同时,他

    2024年02月03日
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  • 【AI模型系列】火力全开!百度文心3.5三大维度、20项指标国内问鼎!

    目录 写在前面 详细介绍 综合性能评估结果   安全合规方面 近日,清华大学新闻与传播学院沈阳团队发布《大语言模型综合性能评估报告》(下文简称“报告”)。 报告显示百度文心一言在三大维度20项指标中综合评分国内第一,超越ChatGPT,其中中文语义理解排名第一,部

    2024年02月14日
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  • 体验百度文心一言、字节跳动豆包和讯飞星火AI大模型生成邓文迪biography

    邓文迪(英文名:Wendi Deng Murdoch,1968年12月5日-),美籍华人,是传媒大亨—新闻集团总裁鲁伯特·默多克的第三任妻子,曾任新闻集团亚洲卫星电视业务的副主席。她被称为“一个传奇的中国女人”。邓文迪的经历如下: 1968年12月5日出生于山东济南市,随后举家迁至江苏徐

    2024年02月01日
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