模型接口与调用

你需要掌握的方法

接口调用要把密钥放在服务端，明确模型、输入、超时和输出限制。客户端只发送任务所需材料。先实现一个最小请求，再加入异常处理。

把方法放进场景

目标：用 AI 完成一个边界明确的工作任务。
输入：你可以公开且与任务相关的材料。
验收：结果可核查；未知内容被明确标记。

操作工作坊

在服务端发起一次真实模型调用。

1. 在自己的 Worker 配置中绑定 AI。
2. 通过服务端 env.AI 调用模型；浏览器不持有密钥。
3. 检查成功、无效输入与服务失败，记录实际响应。

const result = await env.AI.run(
  "@cf/meta/llama-3.3-70b-instruct-fp8-fast",
  { messages: [
    { role: "system", content: "只基于给定材料回答，没有依据时说明未知。" },
    { role: "user", content: "材料：课程含一个检索评测任务。问题：课程包含什么任务？" }
  ], max_tokens: 300 }
);
if (!result.response) throw new Error("Empty model result");
return Response.json({ answer: result.response });

如何验收

输出必须回答给定材料中的问题。另用无答案材料测试，检查模型是否承认未知。

本单元实践

选择一个与你工作相关的案例，实践“模型接口与调用”。提交输入、过程、结果和核查记录。

• 能说明任务目标和输入
• 有实际操作结果或可运行成果
• 能指出错误、限制和验证依据