文心大模型X1.1 API 入门实战：打造你的第一个金融问答小助手

在 AI 技术快速发展的今天，文心大模型API 为开发者提供了一个强大的对话生成能力。
如果你是刚入门的同学，想要尝试做一个 金融问答系统（比如基金风险分析、投资常见问题解答），这篇教程将带你从零开始，快速上手。

接下来，我们会一步一步实现一个「智能投顾小助手」。

一. 环境准备

首先，你需要：

1. Python 3.8+（建议安装 Anaconda，方便管理环境）
2. API Key（从文心官网申请）
3. 必要依赖

在命令行输入：

pip install requests

👉 小提示：如果你是新手，可以用 venv 创建一个虚拟环境，避免和系统环境冲突。

二. 第一次调用 API

我们来写一个最简单的 Python 示例，问 AI 一个金融问题。

import requests

API_KEY = "your_api_key"
API_URL = "https://api.wenxin.baidu.com/v1/chat/completions"

headers = {
    "Content-Type": "application/json",
    "Authorization": f"Bearer {API_KEY}"
}

payload = {
    "model": "wenxin-x1.1",
    "messages": [
        {"role": "system", "content": "你是一名金融顾问"},
        {"role": "user", "content": "请帮我分析这款基金的风险特点"}
    ],
    "temperature": 0.7
}

resp = requests.post(API_URL, headers=headers, json=payload)

if resp.status_code == 200:
    print("AI 回复：", resp.json()["choices"][0]["message"]["content"])
else:
    print("调用失败：", resp.text)

运行之后，你就能看到 AI 的回答了！🎉

三. 优化你的金融问答助手

如果想让回答更专业，可以做以下优化：

• 固定角色：在 system message 中指定为「基金经理」或「投资顾问」。
• 增加上下文：在 messages 中加入金融资料（如基金说明书）。
• 输出结构化数据：让回答更好展示，例如 JSON：

{
  "产品": "XX基金",
  "风险等级": "中等偏高",
  "建议": "适合风险承受能力较强的长期投资者"
}

四. 常见问题与排查

新手在实战中常见的问题：

• API Key 错误 → 确认是否复制完整，并加上 Bearer。
• 返回为空 → 检查 messages 格式是否正确。
• 回答跑题 → 在提示词里加约束，比如「请基于公开资料回答」。
• 超时 → 网络不稳定时，建议增加 timeout 参数并重试。

五. 拓展方向

完成了入门 Demo 后，你可以尝试：

1. 做一个 网页版问答助手（Flask/Django + 前端）。
2. 接入 理财问答小程序，让朋友直接体验。
3. 增加 数据可视化（比如用 Matplotlib 展示基金收益曲线）。
4. 打造一个 智能投顾原型产品。

这些项目都可以作为课程作业或作品展示。

总结

通过本文，你完成了：

1. 环境搭建
2. API调用
3. 优化金融问答
4. 常见问题排查
5. 拓展方向探索

现在，你已经掌握了 文心大模型API 的基本用法，并能应用在 金融问答实战 中。

如果你想要更深入的学习资料，可以参考 👉 金融问答文心大模型X1.1对话AI API实战