使用Python为自动化脚本添加智能问答功能

使用Python为自动化脚本添加智能问答功能1. 准备工作在开始编写自动化脚本之前需要完成两项准备工作。第一是获取Taotoken平台的API Key登录Taotoken控制台后在「API密钥管理」页面可以创建新的密钥建议为脚本单独创建一个密钥以便管理。第二是确定要使用的模型可以在Taotoken的模型广场查看可用模型及其特性例如claude-sonnet-4-6或gpt-3.5-turbo等。安装必要的Python包官方推荐的openai库已经支持Taotoken的兼容接口。通过pip安装最新版本pip install openai。这个库会处理HTTP请求的构建和响应解析让我们能专注于业务逻辑的实现。2. 编写基础问答功能创建一个新的Python文件例如smart_cli.py开始实现核心问答功能。首先导入必要的模块并初始化客户端注意base_url必须设置为Taotoken的API地址。以下是基础实现from openai import OpenAI def init_client(api_key): return OpenAI( api_keyapi_key, base_urlhttps://taotoken.net/api, ) def ask_question(client, model, question): completion client.chat.completions.create( modelmodel, messages[{role: user, content: question}], ) return completion.choices[0].message.content这段代码定义了两个关键函数init_client用于初始化与Taotoken的连接ask_question负责发送问题并获取回答。模型ID参数可以从Taotoken控制台的模型广场获取建议将常用模型ID定义为脚本顶部的常量。3. 构建交互式命令行界面为了让脚本更实用我们需要添加用户交互逻辑。下面实现一个简单的REPLRead-Eval-Print Loop循环持续读取用户输入并输出回答def main(): import os api_key os.getenv(TAOTOKEN_API_KEY) if not api_key: print(请设置环境变量TAOTOKEN_API_KEY) return client init_client(api_key) model claude-sonnet-4-6 # 默认模型可修改 print(智能问答脚本已启动输入问题或quit退出) while True: try: question input( ) if question.lower() in (quit, exit): break if not question.strip(): continue answer ask_question(client, model, question) print(f回答: {answer}) except KeyboardInterrupt: break except Exception as e: print(f出错: {e}) if __name__ __main__: main()这个实现包含了基本的错误处理和退出机制。用户可以通过输入quit或exit退出程序也可以使用CtrlC中断当前查询。建议将API Key通过环境变量传递而不是硬编码在脚本中这更符合安全实践。4. 进阶功能与优化基础功能完成后可以考虑添加一些实用功能来增强脚本的可用性。例如添加模型切换支持让用户可以在运行时选择不同的模型def list_models(): return { 1: claude-sonnet-4-6, 2: gpt-3.5-turbo, 3: llama-2-7b, } def select_model(): models list_models() print(可选模型:) for k, v in models.items(): print(f{k}. {v}) while True: choice input(选择模型编号: ) if choice in models: return models[choice] print(无效选择)还可以添加对话历史功能让模型能记住上下文。这需要维护一个消息列表而不仅是最后一条问题def ask_with_history(client, model, messages): completion client.chat.completions.create( modelmodel, messagesmessages, ) return completion.choices[0].message.content将这些功能集成到主循环中就能构建一个功能更丰富的智能问答工具。完整的实现可以参考Taotoken官方文档中的高级用法示例。现在您已经掌握了使用Python和Taotoken平台为脚本添加智能问答功能的基础方法。如需了解更多模型或API功能请访问Taotoken获取最新信息。