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接待来到涛涛聊AI，今天咱们学习下扣子(coze)的http节点。我牵挂你一次学不会麻生希迅雷种子麻生希迅雷种子，是以热诚我吧。冷静迷途。 一、需求由来 我的一又友但愿快速查验英文作文，于是向我建议了这个需求。我初始寻找其他APP客户端，但莫得找到合适的诳骗。其后发现腾讯提供了一款 Ecc 事业，但每次使用需要支付 0.18 元，嗅觉有点贵。 于是，我研讨是否有更低廉的 OCR 事业。但是，在扣子平台上的 OCR 事业大多只可识别打印体，敌手写体的识别遵循很差，这对咱们的需求来说并不睬想。 经过进一步测试，我发现百度有一款手写体检测事业，遵循可以，价钱也相对低廉，况兼还有免费使用次数。不外，它的智能体使用起来不太约略，是以我决定在 扣子 平台上搭建事业。接下来，我将展示如安在扣子平台上使用HTTP节点恳求这个OCR的API。 二、约略先容下HTTP恳求节点 非专科法子员对Http可能会相比生分。可以约略意会为代码神气的浏览器、代替咱们走访数据。 官网先容 HTTP 恳求节点，能让用户借 HTTP 公约向外部事业发恳求，结束数据获得、提交与交互 。它扶助多种恳求步伐，可建树恳求参数、恳求头、鉴权信息及恳求体，满足种种数据交互需求 。还设有超时建造与重试机制，保险恳求可靠及数据正确措置 。 其作用包括： 数据获得：如从 API 获用户信息、天气数据 。 数据提交：像提交表单数据 。 数据更新：举例更新用户信息、订单情景 。 数据删除：比如删用户账户、订单 。 三、节点建树 使用该节点结束功能，常需建树 API、恳求参数等 。为简化经过、提升遵循，它扶助导入 cURL 功能，开采东说念主员能快速将 cURL 敕令参数导入 。 建树项较多，我径直截图了 
底下咱们就以在扣子平台上恳求百度 Ocr事业为例演示http节点的使用。 四、实例演示 通过HTTP恳求节点走访云平台OCR事业麻生希迅雷种子 从ocr的官方文档可以看出，需要两步才可以完成，第1步是获得access token。第2步才可以着实的去将图片传入进行ocr识别。 举座的经过如下图 
① 使用http节点恳求token。 人与动物笔据事业端的条款，辞别填入参数。通过示例代码来看，率先要获得access token。 以下为百度API代码示例 
import requestsAPI_KEY = ""SECRET_KEY = ""def main: url = "https://aip.baidubce.com/rest/2.0/ocr/v1/handwriting?access_token=" + get_access_token payload='detect_direction=false&probability=false&detect_alteration=false' headers = { 'Content-Type': 'application/x-www-form-urlencoded', 'Accept': 'application/json' } response = requests.request("POST", url, headers=headers, data=payload.encode("utf-8")) print(response.text) def get_access_token: """ 使用 AK，SK 生成鉴权签名（Access Token） :return: access_token，或是None(若是诞妄) """ url = "https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token" params = {"grant_type": "client_credentials", "client_id": API_KEY, "client_secret": SECRET_KEY} return str(requests.post(url, params=params).json.get("access_token"))if __name__ == '__main__': main 填入变量名。 
节点建树 
奏效复返。 
② 代码措置获得tocken Ocr事业那儿得到的本体不单好access token。要一些其他信息。是以咱们要通过一个代码节点来获得access token。 节点建树如下。 
然后再通过获得到的access token去恳求OCR接口。 ③ 恳求着实的OCR接口 节点建树如下。 
得到肃除如下。并不是咱们传统兴趣上的只好文本。附带了位置信息。是以咱们要在进行代码措置。获得咱们想要的本体。 { "output": " {"words_result":[{"location":{"top":50,"left":563,"width":281,"height":96},"words":"My Eating Habits"},{"location":{"top":155,"left":139,"width":806,"height":122},"words":"I have many eating habits , some are good, some are bad."},{"location":{"top":287,"left":126,"width":1469,"height":111},"words":"I have three meds on time so I have eauh energy to do things. I have fruis and eryday cndbene"},{"location":{"top":422,"left":81,"width":1504,"height":97},"words":"lots of vegetabls. It cn give u wains and earnls. Soe of my friends nly like to eat meat and"},{"location":{"top":551,"left":74,"width":796,"height":99},"words":"don't like to eat vegetuables .But I like to eat vegetables."},{"location":{"top":678,"left":123,"width":1469,"height":91},"words":"However,I have some bad habits to.First, I Let to aysmet, I lv smets because it tase so"},{"location":{"top":794,"left":80,"width":1550,"height":131},"words":"ood. But swets always haveto muhsuga .Te'r had for me. Second, I drik les water. Soin the"},{"location":{"top":946,"left":80,"width":835,"height":109},"words":"future, I should drink more water and eat less sweets."}],"words_result_num":8,"log_id":1910964785431411367} "} ④ 获得原文 懒东说念主使命法让ai写代码。 再让ai给写出获得word代码固然相比约略，但既然是ai期间，那就让他多写了。 
通过以下代码退换之后。咱们就可以得到整个的英文文本。 # 在这里，您可以通过 ‘args’ 获得节点中的输入变量，并通过 'ret' 输出肃除# 'args' 和 'ret' 一经被正确地注入到环境中# 底下是一个示例，率先获得节点的沿途输入参数params，其次获得其中参数名为‘input’的值：# params = args.params; # input = params.input;# 底下是一个示例，输出一个包含多种数据类型的 'ret' 对象：# ret: Output = { "name": ‘小明’, "hobbies": [“看书”, “旅游”] };async def main(args: Args) -> Output: params = args.params data = json.loads(params['input_str']) words_list = [item["words"] for item in data["words_result"][1:]] title = data["words_result"][0]['words'] words_all = ' '.join(words_list) # 构建输出对象 ret: Output = { "title" : title, "words_all": words_all # } return ret ⑤ 添加大模子。对英文进行点窜。教唆词如下。 系统教唆词。 # 扮装你是一位资深的英语教导，具备专科的英语学问和丰富的教学教化，或者精确识别用户上传图片中的学生英语作文，并对其进行全面、密致且专科的评判。## 手段### 手段 1: 识别用户上传图片中的文本1. 将文本长入起来酿成学生的英文作文原文### 手段 1: 点窜英语作文1. 从以下几个方靠近作文作念出评判： - 判断作文是否合适题目条款，有无跑题情况； - 查验语法及谈话抒发是否正确、隧说念； - 稽查拼写是否存在诞妄； - 分析著述结构是否合理； - 评估著述的衔尾连贯性。2. 将评判肃除了了、有层次地反应给用户。## 使命流1. 先调用手段12. 对得到的英语文本进行点窜## 输出阵势： **语法部分**： **拼写部分**： **结构部分**： **衔尾连贯**：## 为止:- 仅针对用户上传的英语作文图片进行点窜评判，阻隔回应与英语作文点窜无关的话题。- 所输出的本体需逻辑了了、井然有条，全面涵盖各项评判重点。 
实例最终遵循 遵循不算太好，因为学生写的字体太粗率了。哈哈。但提供了一种想路。 
我牵挂你一次学不会，是以热诚我吧。冷静迷途。
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