AI写作神器如何提升内容专业性与定制化高级功能开发
- Linkreate AI插件 文章
- 2025-08-29 11:43:46
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AI写作神器专业内容生成的基础配置
要提升AI写作工具生成内容的专业性，首先需要理解并正确配置基础参数。大多数AI写作平台如DeepSeek、豆包、Gemini等提供了详细的专业领域设置选项。这些设置直接影响生成内容的质量和专业度。
在DeepSeek平台上，你可以通过以下参数配置提升专业内容生成质量：
{
"model": "deepseek-chat",
"temperature": 0.3,
"max_tokens": 2000,
"top_p": 0.9,
"frequency_penalty": 0.5,
"presence_penalty": 0.5,
"stop": [""],
"system_prompt": "你是一位专业领域的专家，请提供准确、专业、有深度的内容回答。"
}
上述代码中，temperature参数设置为0.3能够使输出更加确定和专业，减少随机性。frequency_penalty和presence_penalty的适度设置可以防止内容重复，提高专业性和多样性。
对于豆包AI写作工具，专业内容生成则需要关注其领域知识库的构建：
import doubao_api
初始化豆包API客户端
client = doubao_api.Client(api_key="your_api_key")
配置专业领域设置
response = client.completion.create(
model="doubao-pro",
prompt="请分析最新的区块链技术发展趋势",
temperature=0.2,
knowledge_base="blockchain_expert_2023",
expert_mode=True,
citation_required=True
)
这段代码展示了如何通过豆包API启用专家模式并指定专业知识库。expert_mode=True参数确保AI以专业角度回答问题，而citation_required=True则要求AI提供专业引用，增强内容可信度。
WordPress集成AI写作神器的高级定制方法
将AI写作神器与WordPress网站集成，可以实现自动化专业内容生成。以下是使用OpenAI API与WordPress集成的具体方法：
首先，创建一个WordPress插件来处理AI写作功能：
AI Professional Content Generator
Beginner
Intermediate
Expert
$topic,
'post_content' => $ai_content,
'post_status' => 'publish',
'post_author' => 1,
'post_category' => array(1)
);
wp_insert_post($post_data);
echo 'Professional content generated and published successfully!
';
}
}
// 调用AI API生成专业内容
function generate_ai_content($topic, $expertise_level, $word_count) {
$api_key = 'your_openai_api_key';
$endpoint = 'https://api.openai.com/v1/chat/completions';
$headers = array(
'Content-Type: application/json',
'Authorization: Bearer ' . $api_key
);
$prompt = "Generate a professional, well-researched article about '$topic' at $expertise_level expertise level. The article should be approximately $word_count words long, include accurate information, and maintain a professional tone throughout.";
$data = array(
'model' => 'gpt-4',
'messages' => array(
array('role' => 'system', 'content' => 'You are an expert writer with deep knowledge in various fields. Your content is always accurate, well-researched, and professionally written.'),
array('role' => 'user', 'content' => $prompt)
),
'max_tokens' => $word_count 1.5, // Account for token-to-word ratio
'temperature' => 0.3
);
$ch = curl_init($endpoint);
curl_setopt($ch, CURLOPT_RETURNTRANSFER, true);
curl_setopt($ch, CURLOPT_POST, true);
curl_setopt($ch, CURLOPT_POSTFIELDS, json_encode($data));
curl_setopt($ch, CURLOPT_HTTPHEADER, $headers);
$response = curl_exec($ch);
curl_close($ch);
$result = json_decode($response, true);
return $result['choices'][0]['message']['content'];
}
这段代码创建了一个WordPress插件，允许用户通过管理面板生成专业内容。插件集成了OpenAI的GPT-4模型，并提供了专业度级别选择功能。temperature参数设置为0.3确保内容更加专业和确定。
AI写作神器高级功能定制开发技巧
要进一步提升AI写作工具的专业性，可以通过高级功能定制开发实现。以下是一些关键技巧：
专业领域知识库构建
为AI写作工具构建专业领域知识库是提升内容专业性的关键。以通义千问为例，可以通过以下方式构建专业知识库：
from qianwen import QianwenClient
import json
初始化通义千问客户端
client = QianwenClient(api_key="your_api_key")
创建专业知识库
def create_expert_knowledge_base(domain, documents):
"""
创建专业领域知识库
参数:
domain -- 专业领域名称
documents -- 专业文档列表，每个文档包含标题和内容
"""
knowledge_base = {
"domain": domain,
"documents": documents,
"created_at": "2023-11-15",
"version": "1.0"
}
将知识库上传到通义千问
response = client.create_knowledge_base(
name=f"{domain}_expert_knowledge",
description=f"Professional knowledge base for {domain}",
documents=documents
)
return response
示例：创建金融专业知识库
finance_documents = [
{
"title": "现代投资组合理论",
"content": "现代投资组合理论(MPT)是由哈里·马科维茨在1952年提出的投资理论..."
},
{
"title": "资本资产定价模型",
"content": "资本资产定价模型(CAPM)是由威廉·夏普等人发展起来的金融模型..."
},
{
"title": "有效市场假说",
"content": "有效市场假说(EMH)是由尤金·法玛提出的金融理论..."
}
]
创建金融专业知识库
finance_kb = create_expert_knowledge_base("Finance", finance_documents)
print(f"Created knowledge base with ID: {finance_kb['id']}")
这段代码展示了如何使用通义千问API创建专业领域知识库。通过上传专业文档，AI可以基于这些专业知识生成更加准确和专业的内容。
专业写作风格定制
不同的专业领域需要不同的写作风格。以下是如何使用Gemini API定制专业写作风格的示例：
const { GoogleGenerativeAI } = require("@google/generative-ai");
// 初始化Gemini API
const genAI = new GoogleGenerativeAI("your_api_key");
const model = genAI.getGenerativeModel({ model: "gemini-pro" });
// 定义专业写作风格
const professionalWritingStyles = {
academic: {
tone: "formal",
complexity: "high",
structure: "introduction, literature review, methodology, results, discussion, conclusion",
citation_style: "APA",
vocabulary: "specialized, technical"
},
technical: {
tone: "objective",
complexity: "medium-high",
structure: "overview, technical details, implementation, examples, conclusion",
citation_style: "IEEE",
vocabulary: "precise, domain-specific"
},
business: {
tone: "professional",
complexity: "medium",
structure: "executive summary, problem statement, solution, benefits, implementation, conclusion",
citation_style: "Harvard",
vocabulary: "clear, persuasive, industry-specific"
}
};
// 生成专业风格内容
async function generateProfessionalContent(topic, style, wordCount) {
const styleConfig = professionalWritingStyles[style];
const prompt = `
Generate a professional ${style} article about ${topic} with approximately ${wordCount} words.
Writing style requirements:
- Tone: ${styleConfig.tone}
- Complexity: ${styleConfig.complexity}
- Structure: ${styleConfig.structure}
- Citation style: ${styleConfig.citation_style}
- Vocabulary: ${styleConfig.vocabulary}
The content should be accurate, well-researched, and professionally written.
Include relevant citations where appropriate.
`;
const result = await model.generateContent(prompt);
return result.response.text();
}
// 示例：生成学术风格内容
const academicContent = await generateProfessionalContent(
"The Impact of Artificial Intelligence on Modern Healthcare",
"academic",
2000
);
console.log(academicContent);
这段代码展示了如何使用Gemini API根据不同的专业写作风格生成内容。通过定义学术、技术和商业等不同风格的参数，可以确保生成的内容符合特定专业领域的写作标准。
AI写作神器专业内容质量优化策略
要确保AI写作工具生成的内容具有高度专业性，需要实施一系列质量优化策略。
事实核查与引用验证
专业内容必须准确无误。以下是一个使用智普AI进行事实核查的示例：
import zhipu_api
import re
初始化智普AI客户端
client = zhipu_api.Client(api_key="your_api_key")
提取文本中的事实声明
def extract_factual_claims(text):
"""
从文本中提取可能需要核查的事实声明
"""
使用正则表达式匹配可能的事实声明模式
patterns = [
r"据(?:研究|调查|统计|报告)",
r"d{4}年(?:研究|调查|报告)显示",
r"大约d+%的",
r"超过d+(?:万|亿)",
r"据(?:专家|学者)称"
]
claims = []
sentences = text.split('。')
for sentence in sentences:
for pattern in patterns:
if re.search(pattern, sentence):
claims.append(sentence.strip())
break
return claims
事实核查函数
def fact_check_claims(claims, domain="general"):
"""
对提取的事实声明进行核查
参数:
claims -- 事实声明列表
domain -- 专业领域，用于选择合适的知识库
"""
checked_claims = []
for claim in claims:
构建核查提示
prompt = f"""
请对以下事实声明进行核查，判断其准确性。
如果声明准确，请回复"ACCURATE"。
如果声明不准确，请回复"INACCURATE"并提供正确信息。
如果无法确定，请回复"UNCERTAIN"。
事实声明: {claim}
专业领域: {domain}
"""
调用智普AI进行核查
response = client.completion.create(
model="zhipu-cfact",
prompt=prompt,
temperature=0.1 低温度确保确定性回答
)
result = response['choices'][0]['text'].strip()
checked_claims.append({
"claim": claim,
"verification": result
})
return checked_claims
示例：核查一篇AI文章中的事实声明
article_text = """
据2023年研究显示，全球AI市场规模已超过5000亿美元。专家预测，到2030年，这一数字将增长至1.5万亿美元。大约75%的企业已经开始采用AI技术提升效率。据调查报告，AI在医疗领域的应用可以减少30%的诊断错误。
"""
提取并核查事实声明
claims = extract_factual_claims(article_text)
checked_claims = fact_check_claims(claims, "technology")
输出核查结果
for item in checked_claims:
print(f"声明: {item['claim']}")
print(f"核查结果: {item['verification']}n")
这段代码展示了如何使用智普AI的专门模型进行事实核查。通过提取文本中的事实声明并使用AI进行验证，可以确保生成的内容具有高度准确性。
专业术语与概念一致性检查
专业内容中的术语使用必须准确一致。以下是一个使用文言一心进行术语一致性检查的示例：
const { WenyanxinClient } = require('wenyanxin-api');
// 初始化文言一心客户端
const client = new WenyanxinClient({
apiKey: 'your_api_key'
});
// 定义专业术语词典
const professionalTerminology = {
"artificial_intelligence": {
"preferred": "人工智能",
"alternatives": ["AI", "人工智慧"],
"definition": "由计算机系统展示的智能，与人类和动物展示的自然智能相对"
},
"machine_learning": {
"preferred": "机器学习",
"alternatives": ["机械学习", "ML"],
"definition": "人工智能的一个子领域，使计算机能够在没有明确编程的情况下学习"
},
"neural_network": {
"preferred": "神经网络",
"alternatives": ["神经网路", "NN"],
"definition": "模仿人脑神经元结构的计算系统"
}
};
// 检查术语一致性
async function checkTerminologyConsistency(text, domain) {
// 构建术语检查提示
const prompt = `
请检查以下文本中专业术语的使用是否一致和准确。
文本: ${text}
专业领域: ${domain}
请执行以下任务:
1. 识别文本中使用的所有专业术语
2. 检查术语使用是否一致(同一概念是否使用相同术语)
3. 检查术语使用是否准确(是否符合该领域的标准用法)
4. 标记任何不一致或不准确的术语使用
5. 提供修改建议
请以JSON格式返回结果，包含以下字段:
- terms: 识别到的术语列表
- inconsistencies: 不一致使用列表
- inaccuracies: 不准确使用列表
- suggestions: 修改建议
`;
// 调用文言一心API
const response = await client.generateContent({
model: 'wenyanxin-pro',
prompt: prompt,
temperature: 0.2
});
return JSON.parse(response.content);
}
// 示例：检查一篇AI文章的术语一致性
const articleText = `
人工智能(AI)是现代科技的重要发展方向。机器学习(ML)作为人工智能的核心技术之一，已经广泛应用于各个领域。神经网路(NN)是机器学习的重要方法，通过模拟人脑神经元结构实现复杂模式识别。近年来，人工智慧在自然语言处理方面取得了显著进展。
`;
// 检查术语一致性
const terminologyCheck = await checkTerminologyConsistency(articleText, "artificial_intelligence");
console.log("术语检查结果:");
console.log("识别的术语:", terminologyCheck.terms);
console.log("不一致使用:", terminologyCheck.inconsistencies);
console.log("不准确使用:", terminologyCheck.inaccuracies);
console.log("修改建议:", terminologyCheck.suggestions);
这段代码展示了如何使用文言一心API检查专业术语的一致性和准确性。通过定义专业术语词典并使用AI进行文本分析，可以确保生成的内容在术语使用上符合专业标准。
AI写作神器专业内容生成的高级应用场景
AI写作神器在专业内容生成方面有多种高级应用场景，以下介绍几个典型场景及其实现方法。
学术论文自动生成与引用管理
使用AI写作工具生成学术论文需要特别关注引用管理和学术规范。以下是一个使用DeepSeek API生成学术论文并管理引用的示例：
import deepseek
import json
import re
初始化DeepSeek客户端
client = deepseek.Client(api_key="your_api_key")
学术论文生成函数
def generate_academic_paper(topic, paper_type="review", word_count=3000, citation_style="APA"):
"""
生成学术论文
参数:
topic -- 论文主题
paper_type -- 论文类型(review, research, case_study等)
word_count -- 论文字数
citation_style -- 引用风格(APA, MLA, Chicago等)
"""
构建论文生成提示
prompt = f"""
请生成一篇关于"{topic}"的学术论文。
论文要求:
- 类型: {paper_type}
- 字数: 约{word_count}字
- 引用风格: {citation_style}
- 结构: 摘要、引言、文献综述、方法、结果、讨论、结论、参考文献
请确保:
1. 内容专业、准确、有深度
2. 逻辑清晰、结构完整
3. 引用格式正确、一致
4. 包含至少10个相关学术引用
"""
生成论文内容
response = client.completion.create(
model="deepseek-academic",
prompt=prompt,
temperature=0.3,
max_tokens=word_count 1.5
)
paper_content = response['choices'][0]['text']
提取引用
citations = extract_citations(paper_content, citation_style)
验证引用格式
validated_citations = validate_citations(citations, citation_style)
返回论文内容和验证后的引用
return {
"content": paper_content,
"citations": validated_citations
}
提取引用函数
def extract_citations(text, citation_style):
"""
从文本中提取引用
参数:
text -- 论文文本
citation_style -- 引用风格
"""
根据引用风格定义正则表达式模式
citation_patterns = {
"APA": r"([A-Za-z]+, d{4})",
"MLA": r"([A-Za-z]+ d{4})",
"Chicago": r"[A-Za-z]+ d{4}, d+"
}
pattern = citation_patterns.get(citation_style, r"([A-Za-z]+, d{4})")
citations = re.findall(pattern, text)
return list(set(citations)) 去重
验证引用格式函数
def validate_citations(citations, citation_style):
"""
验证引用格式是否正确
参数:
citations -- 引用列表
citation_style -- 引用风格
"""
构建引用验证提示
prompt = f"""
请验证以下引用是否符合{citation_style}格式规范。
引用列表:
{json.dumps(citations, ensure_ascii=False)}
请返回一个JSON对象，包含:
- valid: 格式正确的引用列表
- invalid: 格式不正确的引用列表
- corrections: 对不正确引用的修改建议
"""
调用DeepSeek API验证引用
response = client.completion.create(
model="deepseek-academic",
prompt=prompt,
temperature=0.1
)
validation_result = json.loads(response['choices'][0]['text'])
return validation_result
示例：生成一篇关于AI在医疗领域应用的学术论文
paper = generate_academic_paper(
"人工智能在现代医疗诊断中的应用与挑战",
paper_type="review",
word_count=3000,
citation_style="APA"
)
print("生成的论文内容:")
print(paper["content"][:500] + "...") 打印前500个字符
print("n引用验证结果:")
print("有效引用:", paper["citations"]["valid"])
print("无效引用:", paper["citations"]["invalid"])
print("修改建议:", paper["citations"]["corrections"])
这段代码展示了如何使用DeepSeek API生成学术论文并管理引用。通过构建专门的提示词和引用验证功能，可以确保生成的学术论文符合学术规范。
技术文档自动生成与代码示例集成
AI写作工具也可以用于生成专业的技术文档并集成代码示例。以下是一个使用豆包API生成技术文档的示例：
const { DouBaoClient } = require('doubao-api');
// 初始化豆包客户端
const client = new DouBaoClient({
apiKey: 'your_api_key'
});
// 技术文档生成函数
async function generateTechnicalDocumentation(apiSpec, targetAudience = 'developers') {
/
生成技术文档
参数:
apiSpec - API规范对象
targetAudience - 目标受众(developers, end_users, system_administrators)
/
// 构建文档生成提示
const prompt = `
请基于以下API规范生成技术文档。
API规范:
${JSON.stringify(apiSpec, null, 2)}
目标受众: ${targetAudience}
文档要求:
1. 包含API概述和用途说明
2. 详细的端点说明
3. 请求/响应格式和示例
4. 错误代码和处理
5. 认证和授权说明
6. 代码示例(至少包含Python和JavaScript)
7. 常见问题解答
请确保文档:
- 结构清晰、易于理解
- 技术准确、专业
- 包含实用的代码示例
- 适合${targetAudience}阅读和理解
`;
// 生成文档
const response = await client.generateContent({
model: 'doubao-technical',
prompt: prompt,
temperature: 0.2
});
let documentation = response.content;
// 提取并验证代码示例
const codeExamples = extractAndValidateCodeExamples(documentation);
// 将验证后的代码示例重新插入文档
documentation = insertValidatedCodeExamples(documentation, codeExamples);
return {
documentation: documentation,
codeExamples: codeExamples
};
}
// 提取并验证代码示例函数
async function extractAndValidateCodeExamples(documentation) {
// 使用正则表达式提取代码块
const codeBlockRegex = /(w+)?n([sS]?)/g;
const codeExamples = [];
let match;
while ((match = codeBlockRegex.exec(documentation)) !== null) {
const language = match[1] || 'text';
const code = match[2];
// 验证代码示例
const validationResult = await validateCodeExample(code, language);
codeExamples.push({
language: language,
originalCode: code,
validatedCode: validationResult.validatedCode,
isValid: validationResult.isValid,
errors: validationResult.errors
});
}
return codeExamples;
}
// 验证代码示例函数
async function validateCodeExample(code, language) {
// 构建代码验证提示
const prompt = `
请验证以下${language}代码示例是否正确、可执行。
代码:
${code}
请返回一个JSON对象，包含:
- isValid: 代码是否正确
- validatedCode: 验证后的代码(如有必要进行修正)
- errors: 错误列表(如有)
`;
// 调用豆包API验证代码
const response = await client.generateContent({
model: 'doubao-code-validator',
prompt: prompt,
temperature: 0.1
});
try {
return JSON.parse(response.content);
} catch (e) {
return {
isValid: false,
validatedCode: code,
errors: ["无法验证代码"]
};
}
}
// 插入验证后的代码示例函数
function insertValidatedCodeExamples(documentation, codeExamples) {
let updatedDocumentation = documentation;
// 替换原始代码块为验证后的代码块
codeExamples.forEach((example, index) => {
const originalCodeRegex = new RegExp(
`${example.language}\n[\s\S]?\````,
'g'
);
const replacement = ````${example.language}n${example.validatedCode}````;
updatedDocumentation = updatedDocumentation.replace(
originalCodeRegex,
replacement
);
});
return updatedDocumentation;
}
// 示例API规范
const apiSpec = {
"name": "User Management API",
"version": "1.0.0",
"description": "用于管理用户账户的RESTful API",
"endpoints": [
{
"path": "/users",
"method": "GET",
"description": "获取用户列表",
"parameters": [
{
"name": "page",
"in": "query",
"type": "integer",
"required": false,
"description": "页码"
},
{
"name": "limit",
"in": "query",
"type": "integer",
"required": false,
"description": "每页数量"
}
],
"responses": {
"200": {
"description": "成功获取用户列表",
"schema": {
"type": "object",
"properties": {
"users": {
"type": "array",
"items": {
"type": "object",
"properties": {
"id": {"type": "integer"},
"name": {"type": "string"},
"email": {"type": "string"}
}
}
},
"pagination": {
"type": "object",
"properties": {
"total": {"type": "integer"},
"page": {"type": "integer"},
"limit": {"type": "integer"}
}
}
}
}
}
}
}
]
};
// 生成技术文档
generateTechnicalDocumentation(apiSpec, 'developers')
.then(result => {
console.log("生成的技术文档:");
console.log(result.documentation.substring(0, 500) + "...");
console.log("n代码示例验证结果:");
result.codeExamples.forEach((example, index) => {
console.log(`n示例 ${index + 1} (${example.language}):`);
console.log(`是否有效: ${example.isValid}`);
if (!example.isValid && example.errors.length > 0) {
console.log("错误:", example.errors.join(", "));
}
});
})
.catch(error => {
console.error("生成技术文档时出错:", error);
});
这段代码展示了如何使用豆包API生成技术文档并集成代码示例。通过提取、验证和重新插入代码示例，可以确保生成的技术文档既专业又实用。
AI写作神器专业内容生成的性能优化
要确保AI写作工具在生成专业内容时具有良好性能，需要进行一系列优化。以下是一些关键优化策略：
缓存机制与批处理优化
实现有效的缓存机制和批处理可以显著提高AI写作工具的性能。以下是一个使用WordPress和Redis实现缓存的示例：
redis = new Redis();
$this->redis->connect('127.0.0.1', 6379);
// 如果Redis不可用，回退到WordPress对象缓存
if (!$this->redis->isConnected()) {
$this->redis = false;
}
}
/
获取缓存的内容
@param string $prompt AI提示词
@param array $parameters 生成参数
@return string|false 缓存的内容或false
/
public function get($prompt, $parameters = []) {
$cache_key = $this->generate_cache_key($prompt, $parameters);
if ($this->redis) {
$cached_content = $this->redis->get($cache_key);
return $cached_content !== false ? unserialize($cached_content) : false;
} else {
// 回退到WordPress对象缓存
return wp_cache_get($cache_key, 'ai_content');
}
}
/
设置缓存
@param string $prompt AI提示词
@param array $parameters 生成参数
@param string $content 生成的内容
@return bool 是否设置成功
/
public function set($prompt, $parameters, $content) {
$cache_key = $this->generate_cache_key($prompt, $parameters);
if ($this->redis) {
return $this->redis->setex($cache_key, $this->cache_ttl, serialize($content));
} else {
// 回退到WordPress对象缓存
return wp_cache_set($cache_key, $content, 'ai_content', $this->cache_ttl);
}
}
/
生成缓存键
@param string $prompt AI提示词
@param array $parameters 生成参数
@return string 缓存键
/
private function generate_cache_key($prompt, $parameters) {
$key_data = [
'prompt' => $prompt,
'parameters' => $parameters
];
return $this->cache_prefix . md5(json_encode($key_data));
}
/
清除缓存
@param string $prompt AI提示词(可选)
@param array $parameters 生成参数(可选)
@return bool 是否清除成功
/
public function clear($prompt = null, $parameters = null) {
if ($prompt === null) {
// 清除所有AI内容缓存
if ($this->redis) {
$keys = $this->redis->keys($this->cache_prefix . '');
foreach ($keys as $key) {
$this->redis->del($key);
}
return true;
} else {
// WordPress对象缓存不支持按前缀清除
return false;
}
} else {
// 清除特定缓存
$cache_key = $this->generate_cache_key($prompt, $parameters);
if ($this->redis) {
return $this->redis->del($cache_key) > 0;
} else {
return wp_cache_delete($cache_key, 'ai_content');
}
}
}
}
// AI内容批处理器
class AIContentBatchProcessor {
private $ai_client;
private $cache;
private $batch_size = 5; // 每批处理的请求数量
public function __construct($ai_client) {
$this->ai_client = $ai_client;
$this->cache = new AIContentCache();
}
/
批量生成内容
@param array $requests 生成请求数组
@return array 生成结果数组
/
public function batch_generate($requests) {
$results = [];
$batch = [];
foreach ($requests as $index => $request) {
// 尝试从缓存获取
$cached_content = $this->cache->get($request['prompt'], $request['parameters']);
if ($cached_content !== false) {
$results[$index] = [
'content' => $cached_content,
'from_cache' => true
];
} else {
$batch[$index] = $request;
// 当批次达到指定大小时处理
if (count($batch) >= $this->batch_size) {
$batch_results = $this->process_batch($batch);
$results = array_merge($results, $batch_results);
$batch = [];
}
}
}
// 处理剩余的请求
if (!empty($batch)) {
$batch_results = $this->process_batch($batch);
$results = array_merge($results, $batch_results);
}
// 按原始请求顺序排序结果
ksort($results);
return array_values($results);
}
/
处理一批请求
@param array $batch 批次请求
@return array 批次结果
/
private function process_batch($batch) {
$results = [];
// 并发请求处理
$promises = [];
foreach ($batch as $index => $request) {
$promises[$index] = $this->ai_client->generateAsync(
$request['prompt'],
$request['parameters']
);
}
// 等待所有请求完成
$responses = PromiseUtils::settle($promises)->wait();
// 处理响应
foreach ($responses as $index => $response) {
if ($response['state'] === 'fulfilled') {
$content = $response['value'];
// 缓存结果
$this->cache->set(
$batch[$index]['prompt'],
$batch[$index]['parameters'],
$content
);
$results[$index] = [
'content' => $content,
'from_cache' => false
];
} else {
// 处理错误
$results[$index] = [
'error' => $response['reason'],
'from_cache' => false
];
}
}
return $results;
}
}
// 使用示例
$ai_client = new AIClient('your_api_key');
$batch_processor = new AIContentBatchProcessor($ai_client);
// 准备批量生成请求
$requests = [
[
'prompt' => '生成一篇关于人工智能在医疗领域应用的专业文章',
'parameters' => [
'word_count' => 1000,
'expertise_level' => 'expert'
]
],
[
'prompt' => '生成一篇关于区块链技术发展趋势的专业分析',
'parameters' => [
'word_count' => 1200,
'expertise_level' => 'expert'
]
],
[
'prompt' => '生成一篇关于云计算架构设计的专业指南',
'parameters' => [
'word_count' => 1500,
'expertise_level' => 'expert'
]
]
];
// 批量生成内容
$results = $batch_processor->batch_generate($requests);
// 输出结果
foreach ($results as $index => $result) {
echo "请求 " . ($index + 1) . ":n";
echo "来源: " . ($result['from_cache'] ? '缓存' : 'AI生成') . "n";
if (isset($result['error'])) {
echo "错误: " . $result['error'] . "n";
} else {
echo "内容预览: " . substr($result['content'], 0, 100) . "...n";
}
echo "n";
}
这段代码展示了如何实现AI内容生成的缓存机制和批处理优化。通过缓存已生成的内容和批量处理请求，可以显著提高AI写作工具的性能和响应速度。
API请求优化与错误处理
优化API请求和实现健壮的错误处理机制对于提高AI写作工具的可靠性至关重要。以下是一个使用通义千问API的优化示例：
import requests
import time
import json
import logging
from functools import wraps
from typing import Dict, Any, Optional, List
配置日志
logging.basicConfig(
level=logging.INFO,
format='%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s'
)
logger = logging.getLogger('AIContentGenerator')
API请求重试装饰器
def retry_on_failure(max_retries=3, delay=1, backoff=2):
"""
在失败时重试API请求的装饰器
参数:
max_retries -- 最大重试次数
delay -- 初始延迟(秒)
backoff -- 延迟倍数
"""
def decorator(func):
@wraps(func)
def wrapper(args, kwargs):
retries = 0
current_delay = delay
while retries = max_retries:
logger.error(f"API请求失败，已达到最大重试次数: {str(e)}")
raise
logger.warning(f"API请求失败，{current_delay}秒后重试 (尝试 {retries}/{max_retries}): {str(e)}")
time.sleep(current_delay)
current_delay = backoff
return None
return wrapper
return decorator
通义千问API客户端
class QianwenAPIClient:
def __init__(self, api_key: str, base_url: str = "https://dashscope.aliyuncs.com/api/v1/services/aigc/text-generation/generation"):
self.api_key = api_key
self.base_url = base_url
self.session = requests.Session()
self.session.headers.update({
"Authorization": f"Bearer {api_key}",
"Content-Type": "application/json"
})
@retry_on_failure(max_retries=3, delay=1, backoff=2)
def generate_content(self, prompt: str, parameters: Dict[str, Any] = None) -> Dict[str, Any]:
"""
生成内容
参数:
prompt -- 提示词
parameters -- 生成参数
返回:
生成结果
"""
if parameters is None:
parameters = {}
构建请求体
payload = {
"model": parameters.get("model", "qwen-turbo"),
"input": {
"messages": [
{
"role": "user",
"content": prompt
}
]
},
"parameters": {
"temperature": parameters.get("temperature", 0.7),
"top_p": parameters.get("top_p", 0.8),
"max_tokens": parameters.get("max_tokens", 2000)
}
}
try:
发送请求
response = self.session.post(self.base_url, json=payload)
response.raise_for_status()
解析响应
result = response.json()
检查响应状态
if result.get("code") != "200":
error_msg = result.get("message", "未知错误")
raise Exception(f"API错误: {error_msg}")
return result
except requests.exceptions.RequestException as e:
logger.error(f"API请求异常: {str(e)}")
raise Exception(f"API请求失败: {str(e)}")
except json.JSONDecodeError as e:
logger.error(f"响应解析失败: {str(e)}")
raise Exception(f"响应解析失败: {str(e)}")
except Exception as e:
logger.error(f"内容生成失败: {str(e)}")
raise
def close(self):
"""关闭会话"""
self.session.close()
AI内容生成器
class AIContentGenerator:
def __init__(self, api_client: QianwenAPIClient):
self.api_client = api_client
self.request_stats = {
"total_requests": 0,
"successful_requests": 0,
"failed_requests": 0,
"retry_count": 0
}
def generate_professional_content(self, topic: str, content_type: str = "article",
expertise_level: str = "intermediate",
word_count: int = 1000) -> Dict[str, Any]:
"""
生成专业内容
参数:
topic -- 主题
content_type -- 内容类型(article, report, tutorial等)
expertise_level -- 专业水平(beginner, intermediate, expert)
word_count -- 字数
返回:
生成结果
"""
self.request_stats["total_requests"] += 1
构建专业提示词
prompt = self._build_professional_prompt(topic, content_type, expertise_level, word_count)
设置生成参数
parameters = {
"model": "qwen-max", 使用更强大的模型生成专业内容
"temperature": 0.3, 降低温度以提高专业性和一致性
"top_p": 0.9,
"max_tokens": int(word_count 1.5) 考虑token与字数的比率
}
try:
生成内容
result = self.api_client.generate_content(prompt, parameters)
提取生成的内容
content = result.get("output", {}).get("text", "")
后处理内容
processed_content = self._post_process_content(content, content_type)
self.request_stats["successful_requests"] += 1
return {
"success": True,
"content": processed_content,
"usage": result.get("usage", {}),
"request_id": result.get("request_id", "")
}
except Exception as e:
self.request_stats["failed_requests"] += 1
logger.error(f"生成专业内容失败: {str(e)}")
return {
"success": False,
"error": str(e)
}
def _build_professional_prompt(self, topic: str, content_type: str,
expertise_level: str, word_count: int) -> str:
"""
构建专业提示词
参数:
topic -- 主题
content_type -- 内容类型
expertise_level -- 专业水平
word_count -- 字数
返回:
提示词
"""
根据专业水平调整提示词
expertise_descriptions = {
"beginner": "适合初学者理解，使用简单明了的语言解释基本概念",
"intermediate": "适合有一定基础的读者，包含适度的专业术语和深入分析",
"expert": "适合专业人士阅读，使用高度专业的术语，提供深入的技术细节和分析"
}
expertise_desc = expertise_descriptions.get(expertise_level, expertise_descriptions["intermediate"])
根据内容类型调整提示词
type_instructions = {
"article": "撰写一篇结构完整的文章，包含引言、主体和结论",
"report": "撰写一份正式报告，包含摘要、引言、方法、结果和讨论",
"tutorial": "撰写一篇教程，包含步骤说明、示例和最佳实践",
"analysis": "撰写一篇分析报告，包含数据解读、趋势分析和预测"
}
type_instruction = type_instructions.get(content_type, type_instructions["article"])
prompt = f"""
请生成一篇关于"{topic}"的专业{content_type}。
要求:
- 字数: 约{word_count}字
- 专业水平: {expertise_level} ({expertise_desc})
- {type_instruction}
- 内容专业、准确、有深度
- 逻辑清晰、结构完整
- 语言表达专业、流畅
- 避免夸大和未经证实的声明
请确保内容具有高度专业性，适合{expertise_level}水平的读者阅读和理解。
"""
return prompt
def _post_process_content(self, content: str, content_type: str) -> str:
"""
后处理生成的内容
参数:
content -- 原始内容
content_type -- 内容类型
返回:
处理后的内容
"""
移除可能的提示词残留
content = content.replace("请生成一篇", "")
content = content.replace("要求:", "")
确保内容以适当的标点符号结尾
if not content.endswith(('.', '!', '?', '。', '！', '？')):
content += '.'
根据内容类型进行特定处理
if content_type == "article":
确保文章有标题
if not content.startswith('') and 'n' not in content:
lines = content.split('n')
first_line = lines[0].strip()
if first_line and not first_line.startswith(''):
content = f" {first_line}n" + 'n'.join(lines[1:])
return content.strip()
def get_request_stats(self) -> Dict[str, int]:
"""获取请求统计信息"""
return self.request_stats.copy()
使用示例
if __name__ == "__main__":
初始化API客户端
api_client = QianwenAPIClient("your_api_key")
创建内容生成器
content_generator = AIContentGenerator(api_client)
生成专业内容
result = content_generator.generate_professional_content(
topic="人工智能在金融风控中的应用",
content_type="article",
expertise_level="expert",
word_count=1500
)
if result["success"]:
print("生成的内容:")
print(result["content"][:500] + "...")
print("n使用统计:")
print(json.dumps(result["usage"], indent=2, ensure_ascii=False))
else:
print("生成失败:")
print(result["error"])
打印请求统计
print("n请求统计:")
print(json.dumps(content_generator.get_request_stats(), indent=2))
关闭API客户端
api_client.close()
这段代码展示了如何优化AI写作工具的API请求和实现健壮的错误处理机制。通过实现请求重试、详细日志记录和统计信息收集，可以显著提高AI写作工具的可靠性和性能。