如何在Node JS中使用AI人工智能作诗API接口？

AI人工智能作诗API是一种人工智能应用接口，它利用自然语言处理和机器学习技术根据用户提供的关键词、情感或主题生成诗句和诗篇。AI作诗是给了普通人写诗的能力，不需要学习诗歌技术、文字韵律、丰富典故等，就可以做出具有一定水准的诗歌。

本文主要给开发者一个试用AI人工智能作诗API接口的示例，下面的诗作是由该接口写作而来：

AI作诗颂

江水悠悠东逝去，AI诗心映晚霞。
键盘轻敲思绪飞，算法深处韵自华。
昔日赤壁战鼓擂，今朝代码织锦绣。

东坡若见此景，应惊科技神速。
自然语言处理精，机器学习意未休。
情感分析细腻深，创作灵感如泉流。

诗词歌赋随心造，AI辅助意更稠。
风格多样任君选，情感表达更自由。
教育辅助新工具，学子创作乐悠悠。

社交网络传佳句，AI作诗添风采。
广告营销新创意，文案生成更精准。
赤壁烽火今何在，AI诗篇映未来。

AI人工智能作诗的优势是什么？

AI作诗是给了普通人写诗的能力，不需要学习诗歌技术、文字韵律、丰富典故等，就可以做出具有一定水准的诗歌。

多样性：AI作诗技术通常支持多种诗歌形式和风格，如抒情、叙事、俳句等，为用户提供广泛的选择。
个性化定制：用户可以根据个人喜好定制诗歌的长度、韵律和结构，实现个性化创作。
易于使用：AI作诗技术通常具有用户友好的界面，使得没有编程或写作背景的用户也能轻松创作。
效率提升：与传统的诗歌创作相比，AI作诗技术可以大幅节省时间，快速产出大量作品。
跨文化交流：AI作诗技术可以跨越语言障碍，帮助不同语言背景的用户理解和欣赏诗歌。
无障碍创作：对于有写作障碍或语言障碍的用户，AI作诗技术提供了一种无障碍的创作方式。

AI人工智能作诗API适用于哪些人？

AI作诗API是一种程序接口，需要集成到应用中才能产生效果，所以比较适合下述场景：

诗歌爱好者网站：对诗歌创作有兴趣的业余爱好者，该该网站上希望尝试或提高自己的写作技巧。
社交媒体平台：平台用户通过分享独特内容来增加个人魅力或吸引关注的社交媒体活跃用户。
广告和营销平台：平台用户需要创意文案来吸引客户或为品牌增添文艺气息的广告创意人员和市场营销专家。
研究人员：在人工智能、自然语言处理或机器学习领域工作的研究人员，可能对探索和分析AI作诗API的技术原理和应用效果感兴趣。

使用AI人工智能作诗API是否存在风险？

使用该类API所产生内容的知识产权归属，业界还没有一个明确的说法，特别是用户基于该内容修改了一篇知识诗作出来，会否由此引发IP的纠纷？尚无案例可以参考。

AI人工智能作诗API服务商是否安全？

此类服务商所用的数据都是公开数据，没有知识产权方面的问题，也不存在隐私泄露方面的问题。

在Node JS开发语言中的调用

以下是一个Node JS调用AI人工智能作诗API的示例代码：

const https = require('https'); const path = '/v2/common/ai_compose_poem'; const host = 'https://www.explinks.com'; const method = 'POST';


const data = JSON.stringify({

  keywords: '自然,美丽',

  style: '抒情',

  emotion: '喜悦'

});
const options = {

  hostname: host.replace('https://', ''),

  path: path,

  method: method,

  headers: {

    'Content-Type': 'application/json',

    'X-Mce-Signature': 'AppCode/your_actual_app_code' // 替换为你的AppCode

  }

};
const req = https.request(options, (res) => {

  let data = '';

  res.on('data', (chunk) => { data += chunk; });

  res.on('end', () => {

    console.log('Response Status:', res.statusCode);

    console.log('Response Data:', data);

  });

});
req.on('error', (e) => {

  console.error('Request error:', e);

});

req.write(data); req.end();

AI人工智能作诗API是否有替换方案？

如果您想制作一个风格偏好特意的AI人工智能作诗大模型，那么可以在成熟的开源深度学习库和预训练模型进行个性化训练，如TensorFlow、PyTorch以及基于这些库的预训练模型等。以下是一个使用TensorFlow和Hugging Face的Transformers库进行文本生成任务的简单示例：

from transformers import TFGPT2LMHeadModel, GPT2Tokenizer import tensorflow as tf


# 加载预训练的GPT-2模型和分词器

tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained("gpt2")

model = TFGPT2LMHeadModel.from_pretrained("gpt2")
# 准备输入数据

text = "The quick brown fox jumps over the lazy dog"

input_ids = tokenizer.encode(text, return_tensors='tf')
# 训练模型

optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=1e-5)

loss = tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True)
def train_step():

    with tf.GradientTape() as tape:

        predictions = model(input_ids)

        loss_value = loss(input_ids, predictions)

    gradients = tape.gradient(loss_value, model.trainable_variables)

    optimizer.apply_gradients(zip(gradients, model.trainable_variables))

    return loss_value
# 训练循环

for epoch in range(10):  # 训练10个epoch

    loss_value = train_step()

    print(f"Epoch {epoch + 1}, Loss: {loss_value.numpy()}")
# 使用模型生成文本

def generate_text(prompt):

    input_ids = tokenizer.encode(prompt, return_tensors='tf')

    output = model.generate(input_ids, max_length=50)

    return tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)

generated_text = generate_text("Once upon a time") print(generated_text)

训练个性化模型，需要大量的个性诗词数据集，可以在API Hub的文学作品分类寻找合适的API来获取诗歌数据，再进行人工过滤。

如何找到ai人工智能作诗API？

幂简集成是国内领先的API集成管理平台，专注于为开发者提供全面、高效、易用的API集成解决方案。幂简API平台可以通过以下两种方式找到所需API：通过关键词搜索API(例如，输入’ai写诗‘这类品类词，更容易找到结果)、或者从API Hub分类页进入寻找。

此外，幂简集成博客会编写API入门指南、多语言API对接指南、API测评等维度的文章，让开发者快速使用目标API。

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