Unity+讯飞星火大模型+Web api，实现二次元小姐姐AI聊天互动_unity 接入ai web

1.简述

        最近讯飞的星火大模型更新了2.0版本，增强了AI的语言生成能力。毕竟是国产大语言模型，我也尝试使用了一下星火大模型的应用广场，体验还是很不错的。应用广场提供了很多AI助手工具，也支持用户创建自己的AI助手，能力不局限于自然语言生成，也有一些图片生成工具、视频生成工具之类的，总的来说，还是很有意思的。

        同时，星火大模型也提供有api服务，可以很方便的集成到自己的应用里。申请api应用的门槛也比较低，简单填写一些信息，就可以申请试用。试用审核大概半个多小时就结束了，官方提供的免费token数量还是比较可观。针对星火大模型V1.5版本以及V2.0版本，各提供了200万的token试用，非常的良心。我的AI二次元小姐姐项目里，使用chatgpt以及一些开源模型的方式，相对来说还是有一定使用门槛，而接入星火大模型门槛就很低了。

        本文就简单介绍一下unity端集成星火大模型API的代码实现，让星火大模型驱动我们的AI二次元小姐姐，与大家聊天吧。

2.开通星火大模型服务

        本节内容将简单介绍一下如何在讯飞星火大模型官网，申请试用星火大模型，并创建星火大模型的应用。

星火大模型官方地址：讯飞星火认知大模型-AI大语言模型-星火大模型-科大讯飞 (xfyun.cn)

        在申请星火大模型服务之前，需要先注册讯飞的账户，使用手机号码验证就可以了，这里不多赘述。在星火大模型官方站点主页，找到【API测试】按钮，可以点击进入API试用申请的页面。

        点击【API测试申请】，即可进入API测试申请界面，如图所示：

        在API申请界面中，填写必填的信息。这里需要注意一下，申请API测试，需要创建一个讯飞的应用，我们可以填写一个自己实现申请号的应用ID，也可以在申请页面点击创建一个新的应用，创建应用成功之后，我们就能够获得应用的密钥，这个在后面的接口对接会使用的到。

        申请提交之后，耐心等待官方审核即可。时间不会太久，我大概是半小时左右，就完成审批，拿到api的试用服务了。

3.对接API服务

        星火大模型应用申请完成之后，我们就可以拿到应用的密钥。进入到讯飞开放平台的控制台界面，选择到新创建的星火大模型服务，我们就可以看到服务剩余的token数，以及应用的密钥信息了。这个页面可以切换查看V1.5和V2.0两个版本的token使用情况。

3.1 API对接流程

        星火大模型的接口对接，考虑到跨平台的兼容性，这里选择采用web方式对接，根据官方文档的说明，我们首先需要调用鉴权接口，获取到接口授权，然后在使用websocket协议与服务端握手，websocket握手成功后，需要在60秒内发送请求。接口采用的是流式输出模式，需要对根据返回的数据判断，并拼接成完整的回复信息，大致流程如下如所示：

        接下来，将描述一下具体的代码实现。

3.2 接口鉴权

        根据官方文档的说明，开发者需要自行先在控制台创建应用，利用应用中提供的appid，APIKey， APISecret进行鉴权，生成最终请求的鉴权url，鉴权参数如下：

        以下是在unity端实现鉴权url的处理代码：

/// <summary>
    /// 获取鉴权url
    /// </summary>
    /// <returns></returns>
    private string GetAuthUrl()
    {
        string date = DateTime.UtcNow.ToString("r");
 
        Uri uri = new Uri(url);
        StringBuilder builder = new StringBuilder("host: ").Append(uri.Host).Append("\n").//
                                Append("date: ").Append(date).Append("\n").//
                                Append("GET ").Append(uri.LocalPath).Append(" HTTP/1.1");
 
        string sha = HMACsha256(m_XunfeiSettings.m_APISecret, builder.ToString());
        string authorization = string.Format("api_key=\"{0}\", algorithm=\"{1}\", headers=\"{2}\", signature=\"{3}\"", m_XunfeiSettings.m_APIKey, "hmac-sha256", "host date request-line", sha);
 
        string NewUrl = "https://" + uri.Host + uri.LocalPath;
 
        string path1 = "authorization" + "=" + Convert.ToBase64String(System.Text.Encoding.UTF8.GetBytes(authorization));
        date = date.Replace(" ", "%20").Replace(":", "%3A").Replace(",", "%2C");
        string path2 = "date" + "=" + date;
        string path3 = "host" + "=" + uri.Host;
 
        NewUrl = NewUrl + "?" + path1 + "&" + path2 + "&" + path3;
        return NewUrl;
    }
 
    public string HMACsha256(string apiSecretIsKey, string buider)
    {
        byte[] bytes = System.Text.Encoding.UTF8.GetBytes(apiSecretIsKey);
        System.Security.Cryptography.HMACSHA256 hMACSHA256 = new System.Security.Cryptography.HMACSHA256(bytes);
        byte[] date = System.Text.Encoding.UTF8.GetBytes(buider);
        date = hMACSHA256.ComputeHash(date);
        hMACSHA256.Clear();
 
        return Convert.ToBase64String(date);
 
    }

3.3 接口请求

       3.3.1 接口费用与服务地址

        根据官方文档说明，星火大模型的1.5版本以及2.0版本的计费模型以及资源地址是不同的，当然我们免费申请的服务是不需要额外付费的，但超过额度了的话，就需要付费了，token的价格如下所示：

        两个版本的api地址分别是：

        ①星火大模型1.5版本请求地址，对应的domain参数为general

ws(s)://spark-api.xf-yun.com/v1.1/chat

        ②星火大模型1.5版本请求地址，对应的domain参数为generalv2：

ws(s)://spark-api.xf-yun.com/v2.1/chat

3.3.2 发送报文结构        

        星火大模型的API服务对接部分，按照文档说明，使用websocket协议握手成功之后，就可以根据报文格式发送信息了。请求参数参数部分的接口说明如下：

header部分

parameter.chat部分

payload.message.text部分

注：text下所有content累计内容 tokens需要控制在8192内

报文示例：

{
        "header": {
            "app_id": "12345",
            "uid": "12345"
        },
        "parameter": {
            "chat": {
                "domain": "general",
                "temperature": 0.5,
                "max_tokens": 1024, 
            }
        },
        "payload": {
            "message": {
                # 如果想获取结合上下文的回答，需要开发者每次将历史问答信息一起传给服务端，如下示例
                # 注意：text里面的所有content内容加一起的tokens需要控制在8192以内，开发者如有较长对话需求，需要适当裁剪历史信息
                "text": [
                    {"role": "user", "content": "你是谁"} # 用户的历史问题
                    {"role": "assistant", "content": "....."}  # AI的历史回答结果
                    # ....... 省略的历史对话
                    {"role": "user", "content": "你会做什么"}  # 最新的一条问题，如无需上下文，可只传最新一条问题
                ]
        }
    }
}

        3.3.3 响应报文结构

        接口服务将采用流式输出方式，返回回复信息，我们需要解析返回的报文信息，拼接成完整的回复信息。接口响应的报文结构如下所示：

header部分

payload.choices部分

payload.usage部分(在最后一次结果返回)

        接口响应报文结构示例：

# 接口为流式返回，此示例为最后一次返回结果，开发者需要将接口多次返回的结果进行拼接展示
{
    "header":{
        "code":0,
        "message":"Success",
        "sid":"cht000cb087@dx18793cd421fb894542",
        "status":2
    },
    "payload":{
        "choices":{
            "status":2,
            "seq":0,
            "text":[
                {
                    "content":"我可以帮助你的吗？",
                    "role":"assistant",
                    "index":0
                }
            ]
        },
        "usage":{
            "text":{
                "question_tokens":4,
                "prompt_tokens":5,
                "completion_tokens":9,
                "total_tokens":14
            }
        }
    }
}

3.3.4 接口对接代码示例

        使用websocket协议与服务端握手成功后，按照报文格式要求发送信息，等待接口响应，并解析响应数据拼接成完整的回复信息。代码示例如下所示：

    #region websocket连接
    /// <summary>
    /// websocket
    /// </summary>
    private ClientWebSocket m_WebSocket;
    private CancellationToken m_CancellationToken;
    /// <summary>
    /// 连接服务器，获取回复
    /// </summary>
    private async void ConnectHost(string text,Action<string> _callback)
    {
        try
        {
            stopwatch.Restart();
 
            m_WebSocket = new ClientWebSocket();
            m_CancellationToken = new CancellationToken();
            string authUrl = GetAuthUrl();
            string url = authUrl.Replace("http://", "ws://").Replace("https://", "wss://");
 
            //Uri uri = new Uri(GetUrl());
            Uri uri = new Uri(url);
            await m_WebSocket.ConnectAsync(uri, m_CancellationToken);
 
            //发送json
            string _jsonData = text;
            await m_WebSocket.SendAsync(new ArraySegment<byte>(Encoding.UTF8.GetBytes(_jsonData)), WebSocketMessageType.Binary, true, m_CancellationToken); //发送数据
            StringBuilder sb = new StringBuilder();
            //用于拼接返回的答复
            string _callBackMessage = "";
 
            //播放队列.Clear();
            while (m_WebSocket.State == WebSocketState.Open)
            {
                var result = new byte[4096];
                await m_WebSocket.ReceiveAsync(new ArraySegment<byte>(result), m_CancellationToken);//接受数据
                List<byte> list = new List<byte>(result); while (list[list.Count - 1] == 0x00) list.RemoveAt(list.Count - 1);//去除空字节  
                var str = Encoding.UTF8.GetString(list.ToArray());
                sb.Append(str);
                if (str.EndsWith("}"))
                {
                    //获取返回的数据
                    ResponseData _responseData = JsonUtility.FromJson<ResponseData>(sb.ToString());
                    sb.Clear();
 
                    if (_responseData.header.code != 0)
                    {
                        //返回错误
                        //PrintErrorLog(_responseData.code);
                        Debug.Log("错误码：" + _responseData.header.code);
                        m_WebSocket.Abort();
                        break;
                    }
                    //没有回复数据
                    if (_responseData.payload.choices.text.Count == 0)
                    {
                        Debug.LogError("没有获取到回复的信息！");
                        m_WebSocket.Abort();
                        break;
                    }
                    //拼接回复的数据
                    _callBackMessage += _responseData.payload.choices.text[0].content;
 
                    if (_responseData.payload.choices.status == 2)
                    {
                        stopwatch.Stop();
                        Debug.Log("ChatSpark耗时：" + stopwatch.Elapsed.TotalSeconds);
 
                        //添加记录
                        m_DataList.Add(new SendData("assistant", _callBackMessage));
 
                        //回调
                        _callback(_callBackMessage);
                        m_WebSocket.Abort();
                        break;
                    }
                }
            }
 
        }
        catch (Exception ex)
        {
            Debug.LogError("报错信息: " + ex.Message);
            m_WebSocket.Dispose();
        }
    }
 
    #endregion

4.结束语

        这次的文章简单介绍了讯飞星火大模型的web 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、websocket握手以及发送报文、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，使用星火大模型的api来驱动AI二次元小姐姐的对话交互。

        上述代码只包含了核心的代码实现，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。

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上述项目地址传送门：

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