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羽山通用ChatAI对话
本产品为通用大模型（LLM）聊天接口，提供基于大语言模型（Large Language Model）的问答、对话、内容生成等能力。支持主流模型调用如openai、deepseek、claude、百度千帆、阿里通义等，支持多轮对话、函数调用等功能，便于开发者快速集成、灵活调用大模型能力，助力企业在客服、内容创作、知识问答、业务辅助等场景中提升效率和智能化水平。
核心能力
接口标准统一
与主流平台 LLM 接口保持一致（如 OpenAI Chat Completions API），支持消息历史、多角色交互、函数调用等特性，开发者可快速上手、快速迁移。
兼容性强
支持多种模型配置参数（如温度、最大长度、停止符等），可灵活控制输出风格和内容范围，满足不同业务需求。
易于集成
提供标准 RESTful API，支持 JSON 格式请求与响应，配合完整的示例和文档，快速对接 Web、移动端及后端服务。
应用场景
- 01
智能客服
- 02
快速构建基于自然语言理解的客服机器人，支持常见问题答复、业务办理引导等，提高客服响应效率。
- 03
内容创作辅助
- 04
适用于文章生成、文本润色、摘要提取、文案建议等场景，提升内容生成效率。
- 05
业务问答与知识助理
- 06
可结合企业知识库或业务规则，为员工或用户提供高效、智能的问答服务。
- 07
多轮对话系统
- 08
支持上下文记忆和对话状态管理，构建多轮交互式机器人应用。
请求参数
| 字段 | 说明 | 必填 |
|---|---|---|
| model | 模型ID | 选填 |
| content | 对话内容 | 选填 |
| temperature | 温度采样 | 选填 |
| top_p | 核采样率 | 选填 |
| option | 生成数量 | 选填 |
| max_tokens | 最大令牌数 | 选填 |
| presence_penalty | 存在惩罚 | 选填 |
| frequency_penalty | 频率惩罚 | 选填 |
返回字段
| 字段 | 说明 |
|---|---|
| id | 聊天完成的唯一标识符 |
| choices | 聊天完成选项列表 |
| created | 创建聊天完成的Unix时间戳(秒) |
| finish_reason | 回复结束的原因 |
| index | 当前回复在候选列表中的索引 |
| message | 实际回复内容 |
| role | 角色类型 |
| content | 回复的文本内容 |
| model | 聊天完成的模型 |
| object | 对象类型 |
| usage | 完成请求的使用统计信息 |
| completion_tokens | 生成的完成中的标记数 |
| prompt_tokens | 提示中的标记数 |
| total_tokens | 请求中使用的标记总数 |
常见返回码
| 返回码 | 说明 |
|---|---|
| 000000 | 交易成功（收费） |
| 200000 | 调用远程数据异常 |
| 200010 | 账号不存在 |
| 200012 | 未找到账号与产品的订购关系 |
| 200013 | 该产品测试条数已用完，请联系羽山数据 |
| 200014 | 加解密错误 |
常见问题
数据如何交付？
支持 API 调用与批量文件交付两种方式，具体格式、字段与更新频率在项目启动时确认。
是否支持定制标注规则？
支持。可根据业务场景约定标注规范、抽检比例与验收标准，并在试标阶段校准。
如何保障数据安全？
项目执行中按最小必要原则处理数据，签署保密协议，并对访问、导出与留存进行权限控制。
合规提示
使用数据服务的场景应当合理合规。如涉及个人隐私或商业信息，请确保已获得当事人授权，并在合法、正当、必要的范围内使用；不得用于法律法规禁止的用途。