KIMI 使用

1. 创建相关文件

创建一个yaml文件，例如 user_kimi.yaml 将以下内容粘贴到您的user_kimi.yaml文件当中

name: 'user_kimi_llm'
description: 'user kimi llm with spi'
model_name: 'moonshot-v1-128k'
max_tokens: 1000
temperature: 0.5
streaming: True
api_key: '${KIMI_API_KEY}'
api_base: 'https://api.moonshot.cn/v1'
organization: '${KIMI_ORGANIZATION}'
proxy: '${KIMI_PROXY}'
metadata:
  type: 'LLM'
  module: 'agentuniverse.llm.default.kimi_openai_style_llm'
  class: 'KIMIOpenAIStyleLLM'

note: api_key/api_base/organization/proxy等模型参数有三种配置方法

直接字符串值：直接在配置文件中输入API密钥字符串。
```
api_key: 'sk-***'
```
环境变量占位符：使用${VARIABLE_NAME}语法从环境变量中加载。当agentUniverse启动时，会自动从环境变量读取相应的值。
```
api_key: '${KIMI_API_KEY}'
```
自定义函数加载：使用@FUNC注解在运行时通过自定义函数动态加载API密钥。
```
api_key: '@FUNC(load_api_key(model_name="kimi"))'
```
该函数需要在yaml_func_extension.py文件的YamlFuncExtension类中定义，可参考样例工程中的YamlFuncExtension，当agentUniverse加载此配置时：
- 解析@FUNC注解
- 执行load_api_key函数并传入相应参数
- 用函数返回值替换注解内容

2. 环境设置

示例yaml中模型密钥等参数使用环境变量占位符，下面将介绍环境变量设置方法。

必须配置：KIMI_API_KEY 选配：KIMI_PROXY, KIMI_ORGANIZATION, KIMI_API_BASE

2.1 通过python代码配置

import os
os.environ['KIMI_API_KEY'] = 'sk-***'
os.environ['KIMI_PROXY'] = 'https://xxxxxx'

2.2 通过配置文件配置

在项目的config目录下的custom_key.toml当中，添加配置：

KIMI_API_KEY="sk-******"
KIMI_PROXY="https://xxxxxx" 
KIMI_API_BASE='https://api.moonshot.cn/v1'
KIMI_ORGANIZATION = ''

3. KIMI API KEY 获取

参考 KIMI 官方文档：https://platform.moonshot.cn/console/api-keys

4. Tips

在agentuniverse中，我们已经创建了一个name为default_kimi_llm的llm,用户在配置KIMI_API_KEY之后可以直接使用。

2.3 KiB Raw Permalink Blame History Unescape Escape