第五十七章人工智能

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在活字格中，使用人工智能（Artificial Intelligence）即AI可以帮助您创建数据表、视图或者是应用程序，提高您的开发效率。

使用AI之前，您需要在活字格中配置运行时和设计时的AI模型。

模型设置

设计时AI模型

选择“设置-常规设置”，在设计时AI模型区域，管理设计时的AI模型。

运行时AI模型

选择“设置-应用程序设置”，在运行时AI模型区域，管理运行时的AI模型。

如果有多个AI模型，运行时第一个模型为默认使用的模型。

添加AI模型

单击“添加AI模型”超链接，弹出如下对话框。

在对话框中您需要进行以下设置，具体关于接口地址、API Key、模型名称的设置，请参见配置AI模型。

设置	说明
名称	设置AI模型的名称。该名称用于区分在设计器中不同地方使用的大语言模型实例的标识符。您可以为同一平台的不同模型分配不同的名称，便于管理和调用。建议格式为：平台-模型-用途（例如：zhipu-glm4-chat）
接口地址	填写AI模型平台提供的OpenAI SDK兼容接口地址，云服务商地址通常以/v1结尾（智谱AI例外），本地部署需包含端口号。例如：阿里云：https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1/ 智谱AI：http://open.bigmodel.cn/api/paas/v4 DeepSeek：https://api.deepseek.com/v1 Ollama本地部署：http://localhost:11434/v1
API Key	如果您使用的是第三方平台提供的AI模型，请填写API Key；如果您使用的是本地部署的AI模型，API Key可留空。
模型名称	即模型编码，您需要从对应平台的官方文档复制完整模型ID，注意大小写敏感。例如：glm-4-flash，qwq-32b。阿里云：推荐模型qwen-max/qwen-plus，最低可用模型为qwen-turbo 智谱AI：推荐模型glm-4，最低可用模型为glm-4-flash Ollama：推荐模型deepseek-r1:70b，最低可用模型为deepseek-r1:7b
高级设置	最大输出Token数（max_tokens）：模型最大的输出Token数。采样温度（temperature）：采样温度控制输出的随机性，必须为正数，取值范围是[0.0,2.0]，值越大，会使输出更随机，更具创造性；值越小，输出会更加稳定或确定。建议您根据应用场景调整 top_p 或 temperature 参数，但不要同时调整两个参数。核取样（top_p）：用温度取样的另一种方法，称为核取样，取值范围是[0.0,1.0]，模型考虑具有 top_p 概率质量的令牌的结果。所以 0.1 意味着模型解码器只考虑从前 10% 的概率的候选集中取tokens；top_p为0时，该参数不起作用。建议您根据应用场景调整 top_p或 temperature 参数，但不要同时调整两个参数。
测试	测试AI配置是否成功。

添加AI模型完成后，在列表中可以看到所添加的AI模型。您可以编辑或者删除AI模型。

导入

单击“导入...”超链接导入AI配置文件，快速添加AI模型。

导出

单击“导出...”超链接将AI配置文件导出到“AI模型配置.json”文件中。

高级配置建议

如需进一步调试，建议通过Postman等接口测试工具验证接口可用性后再接入平台。

关于函数调用（工具调用）功能：

在使用函数调用功能时，需注意可能存在意图匹配错误的风险，同时传统对话的生成质量也可能因此显著下降。因此，请根据具体场景权衡利弊，谨慎选择是否采用函数调用，以确保整体交互效果的最佳平衡。
不建议通过函数调用直接生成复杂的 JSON 对象，尤其是当函数的参数需要传入复杂结构的 JSON 时。在这种情况下，推荐使用一个独立的 AI 对话指令来接管任务，由该指令负责意图识别和复杂 JSON 对象的生成。
推荐输入输出参数都是小驼峰的英文参数名，函数名也尽量为小驼峰的英文。
智谱AI会把大驼峰的参数转成小驼峰返回导致function call 调用失败。
智谱AI至少得有一个参数，即不允许有无参函数。

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