使用 Kimi API 进行文件问答

const OpenAI = require("openai");
const fs = require("fs")

const client = new OpenAI({
    apiKey: "$MOONSHOT_API_KEY",
    baseURL: "https://api.moonshot.cn/v1",
});

async function main() {
    // moonshot.pdf 是一个示例文件, 我们支持 pdf, doc 以及图片等格式, 对于图片和 pdf 文件，提供 ocr 相关能力
    let file_object = await client.files.create({
        file: fs.createReadStream("moonshot.pdf"),
        purpose: "file-extract"
    })
    // 获取结果
    // file_content = client.files.retrieve_content(file_id=file_object.id)
    // 注意，之前 retrieve_content api 在最新版本标记了 warning, 可以用下面这行代替
    // 如果是旧版本，可以用 retrieve_content
    let file_content = await (await client.files.content(file_object.id)).text()

    // 把它放进请求中
    let messages = [
        {
            "role": "system",
            "content": "你是 Kimi，由 Moonshot AI 提供的人工智能助手，你更擅长中文和英文的对话。你会为用户提供安全，有帮助，准确的回答。同时，你会拒绝一切涉及恐怖主义，种族歧视，黄色暴力等问题的回答。Moonshot AI 为专有名词，不可翻译成其他语言。",
        },
        {
            "role": "system",
            "content": file_content,
        },
        {"role": "user", "content": "请简单介绍 moonshot.pdf 的具体内容"},
    ]

    const completion = await client.chat.completions.create({
        model: "kimi-k2.6",
        messages: messages
    });
    console.log(completion.choices[0].message.content);
}

main();

const fs = require('fs');
const path = require('path');
const axios = require('axios');
const OpenAI = require('openai');

const client = new OpenAI({
    baseURL: "https://api.moonshot.cn/v1",
    // 我们会从环境变量中获取 MOONSHOT_DEMO_API_KEY 的值作为 API Key，
    // 请确保你已经在环境变量中正确设置了 MOONSHOT_DEMO_API_KEY 的值
    apiKey: process.env.MOONSHOT_DEMO_API_KEY,
})


async function upload_files(files){
    /*
    upload_files 会将传入的文件（路径）全部通过文件上传接口 '/v1/files' 上传，并获取上传后的
    文件内容生成文件 messages。每个文件会是一个独立的 message，这些 message 的 role 均为
    system，Kimi 大模型会正确识别这些 system messages 中的文件内容。

    我们推荐将 upload_files 返回的 messages 放置在 messages 列表的头部。
    */
    let messages = []

    // 对每个文件路径，我们都会上传文件并抽取文件内容，最后生成一个 role 为 system 的 message，并加入
    // 到最终返回的 messages 列表中。
    for (const file of files) {
        const file_object = await client.files.create({file: fs.createReadStream(path.resolve(file)), purpose: "file-extract"})
        let file_content = await (await client.files.content(file_object.id)).text()
        messages.push({
            role: "system",
            content: file_content,
        })
    }

    return messages
}

async function main() {
    fileMessages = await upload_files(
        ["upload_files.py"]
    )

    messages = [
        // 我们使用 ... 语法，来解构 file_messages 消息，使其成为 messages 列表的前 N 条 messages。
        ...fileMessages,
        {
            role: "system",
            content: "你是 Kimi，由 Moonshot AI 提供的人工智能助手，你更擅长中文和英文的对话。你会为用户提供安全，有帮助，" +
                       "准确的回答。同时，你会拒绝一切涉及恐怖主义，种族歧视，黄色暴力等问题的回答。Moonshot AI 为专有名词，不" +
                       "可翻译成其他语言。",
        },
        {
            role: "user",
            content: "总结一下这些文件的内容。",
        }
    ]

    console.log(JSON.stringify(messages, indent=2, ensure_ascii=false))

    completion = await client.chat.completions.create({
        model: "kimi-k2.6",
        messages: messages,
    })

    console.log(completion.choices[0].message.content)
}

main()

const OpenAI = require("openai")

client = OpenAI({
    apiKey: "MOONSHOT_API_KEY", // 在这里将 MOONSHOT_API_KEY 替换为你从 Kimi 开放平台申请的 API Key
    baseURL: "https://api.moonshot.cn/v1",
})

async function main() {
    file_list = await client.files.list()

    for (file of file_list.data) {
        await client.files.delete(file_id=file.id)
    }
}

main()