基于【讯飞星火 Spark Lite】轻量级大语言模型的【PySide6应用】开发与实践

背景：之前博主使用PySide6开发了一个刷题复习软件实用刷题复习软件【单机版】 | 使用PySide6自制刷题软件【源码+解析】| 支持自定义excel题库。当前AI大模型火爆，可以借助AI在刷题复习软件中加入AI分析作答功能，提升刷题体验，更好的理解题目背后的逻辑和原理，同时也可以了解一下当前AI开放平台的开发过程。进行了一系列搜索后，决定还是使用免费、比较权威一点的AI大模型平台讯飞星火来完成这项研究工作。这里先放结果测试图，大模型分析的答案还是挺厉害的。

根据官网的描述，讯飞星火 Spark Lite是一个轻量级大语言模型，具备响应快速、便捷，全面免费开放等特点，适用于低算力推理与模型精调等定制化场景。以下是官网的产品截图：

接下来进入正文。

基于【讯飞星火 Spark Lite】轻量级大语言模型的【PySide6应用】开发与实践

• 一、查阅官方API开发文档
• [二、下载官方的Python 调用示例并进行调试](#二、下载官方的Python 调用示例并进行调试)
• [三、在PySide6中使用 【讯飞星火 Spark Lite】](#三、在PySide6中使用 【讯飞星火 Spark Lite】)
• • 3.1创建QTextEdit组件
  • 3.2创建工作线程，实现异步更新QTextEdit
  • 3.3启动大模型请求线程
  • [3.4 测试结果](#3.4 测试结果)
• 四、结语

一、查阅官方API开发文档

通过以下网址https://xinghuo.xfyun.cn/sparkapi，进入星火大模型API首页。

找到产品定价页面，点击立即调用。

然后需要进行注册授权之类的操作，最后进入讯飞开放平台控制台，如下图：

然后点击右下角的文档，进入【星火认知大模型Web API文档】使用教程页面。

二、下载官方的Python 调用示例并进行调试

把API文档拉到第三部分【3.请求说明】，找到【Python调用示例】链接，并点击下载。

解压后，把【http_demo.py】文件用pycharm打开。如下图：

接着把代码中的【api_key】换成之前注册后获得的【api_key】，注册时获得的【api_key】在下图网页的右上侧。

最后点击pycharm的运行按钮。可以尝试输入你是谁，如果出现答复，如下图，证明已经调试通过。

三、在PySide6中使用 【讯飞星火 Spark Lite】

为了显示大模型返回的文字，我们使用PySide6的QTextEdit组件进行开发。以下是核心示例代码：

3.1创建QTextEdit组件

from PySide6.QtWidgets import QTextEdit
class MainWindow(QMainWindow):
    def __init__(self, ):
        super().__init__()
        self.ai_answer = QTextEdit()

3.2创建工作线程，实现异步更新QTextEdit

其中AIAssistant类是刚才【讯飞星火 Spark Lite】示例代码的一个封装类，方便线程调用。

# 1. 创建工作线程，继承自 QThread
class WorkerThread(QThread):
    def __init__(self, question_text):  # 增加新参数 doors
        super().__init__()  # 调用父类的__init__方法初始化brand和model
        self.question_text = question_text
    # 自定义一个信号，用于传递要更新的文本 (str 类型)
    update_signal = Signal(str)
    def run(self):
        ai_assistant = AIAssistant(self.update_signal)
        question = ai_assistant.checklen(ai_assistant.getText(ai_assistant.chatHistory, "user",self.question_text))
        ai_assistant.get_answer(question)    

AIAssistant类的实现如下：

class AIAssistant():
    def __init__(self, update_signal):
        super().__init__()
        self.chatHistory = []
        # 请替换XXXXXXXXXX为您的 APIpassword, 获取地址：https://console.xfyun.cn/services/bmx1
        self.api_key = "Bearer xxxxxx"
        self.url = "https://spark-api-open.xf-yun.com/v1/chat/completions"
        self.update_signal = update_signal

    # 请求模型，并将结果输出
    def get_answer(self, message):
        # 初始化请求体
        headers = {
            'Authorization': self.api_key,
            'content-type': "application/json"
        }
        body = {
            "model": "4.0Ultra",
            "user": "user_id",
            "messages": message,
            # 下面是可选参数
            "stream": True,
            "tools": [
                {
                    "type": "web_search",
                    "web_search": {
                        "enable": True,
                        "search_mode": "deep"
                    }
                }
            ]
        }
        full_response = ""  # 存储返回结果
        isFirstContent = True  # 首帧标识

        response = requests.post(url=self.url, json=body, headers=headers, stream=True)
        # print(response)
        for chunks in response.iter_lines():
            # 打印返回的每帧内容
            # print(chunks)
            if (chunks and '[DONE]' not in str(chunks)):
                data_org = chunks[6:]

                chunk = json.loads(data_org)
                text = chunk['choices'][0]['delta']

                # 判断最终结果状态并输出
                if ('content' in text and '' != text['content']):
                    content = text["content"]
                    if (True == isFirstContent):
                        isFirstContent = False
                    #print(content, end="")
                    full_response += content
                    self.update_signal.emit(full_response)
        return full_response

    # 管理对话历史，按序编为列表
    def getText(self, text, role, content):
        jsoncon = {}
        jsoncon["role"] = role
        jsoncon["content"] = content
        text.append(jsoncon)
        return text

    # 获取对话中的所有角色的content长度
    def getlength(self, text):
        length = 0
        for content in text:
            temp = content["content"]
            leng = len(temp)
            length += leng
        return length

    # 判断长度是否超长，当前限制8K tokens
    def checklen(self, text):
        while (self.getlength(text) > 11000):
            del text[0]
        return text

核心代码是在for chunks in response.iter_lines():这句循环中加入更新PySide6信号的代码：self.update_signal.emit(full_response)。

3.3启动大模型请求线程

最后添加按钮，启动线程即可。示例代码如下：

	self.ai_button.setText("点击请求AI大模型分析题目")
	        self.ai_button.clicked.connect(self.start_task)
	        self.toolBar.addWidget(self.ai_button)
	        
    def start_task(self):
        self.ai_button.setEnabled(False)  # 任务开始时禁用按钮，防止重复点击
        self.thread = WorkerThread(result)
        self.thread.update_signal.connect(self.update_text)  # 连接信号到槽函数
        self.thread.finished.connect(lambda: self.ai_button.setEnabled(True))  # 任务完成后启用按钮
        self.thread.start()  # 启动线程

3.4 测试结果

结合博主之前做的一个刷题工具，点击右上角的请求按钮，就会得到这道题目的AI大模型分析的结果，回答的还是挺准的，的确可以指导用户答题和复习。测试效果如下：

四、结语

当前大模型的发展非常迅速，接口使用的成本已经非常低，快速免费调用已经成为可能。随着大模型和传统应用的深度融合，估计很快就会成为开发应用的标配，大大提升用户使用的体验。