Unity+百度文心大模型驱动AI小姐姐数字人

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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/// 
/// API Key/// 
[Header("填写应用的API Key")] public string m_API_key = string.Empty;/// 
/// Secret Key/// 
[Header("填写应用的Secret Key")] public string m_Client_secret = string.Empty;/// 
/// 是否从服务器获取token/// 
[SerializeField] private bool m_GetTokenFromServer = true;/// 
/// token值/// 
public string m_Token = string.Empty;/// 
/// 获取Token的地址/// 
[SerializeField] private string m_AuthorizeURL = "https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token";#endregionprivate void Awake(){if (m_GetTokenFromServer){StartCoroutine(GetToken(GetTokenAction));}}/// 
/// 获取到token/// 
/// private void GetTokenAction(string _token){m_Token = _token;}/// 
/// 获取token的方法/// 
/// /// private IEnumerator GetToken(System.Action _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(_msg);string _token = _textback.access_token;_callback(_token);}}}/// 
/// 返回的token/// 
[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

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

message说明

3.2.2响应参数说明

以下是后台响应的报文结构

usage说明

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

 /// 
/// token脚本/// 
[SerializeField] private BaiduSettings m_Settings;/// 
/// 历史对话/// 
private List m_History = new List();/// 
/// 选择的模型类型/// 
[Header("设置模型名称")]public ModelType m_ModelType = ModelType.ERNIE_Bot_turbo;/// 
/// 初始化/// 
private void OnInit(){m_Settings = this.GetComponent();GetEndPointUrl();}/// 
/// 发送消息/// 
/// public override void PostMsg(string _msg, Action _callback){base.PostMsg(_msg, _callback);}/// 
/// 发送数据/// 
 /// /// /// public override IEnumerator Request(string _postWord, System.Action _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(_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);}/// 
/// 获取资源路径/// 
private void GetEndPointUrl(){url = "https://aip.baidubce.com/rpc/2.0/ai_custom/v1/wenxinworkshop/chat/" + CheckModelType(m_ModelType);}/// 
/// 获取资源/// 
/// /// 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 messages = new List();//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idpublic 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=-1public 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/// 
/// 模型名称/// 
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。

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。

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。

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