Blend Go SDK 使用手册
项目目录结构及介绍
欢迎使用 Blend Go SDK,此SDK为Go语言编写的开源库,旨在简化与Blend系统交互的过程。下面是对项目主要目录结构的解析:
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cmd: 此目录通常包含可执行命令的入口文件,用于演示或构成SDK的工具集。每个子目录可能代表一个独立的小工具或示例应用。
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docs: 包含项目相关的文档,比如API说明、用户指南等,对于开发者理解如何使用SDK至关重要。
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examples: 这里提供了丰富的示例代码,帮助用户快速上手,通过实际代码示例展示SDK的常用功能和集成方式。
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pkg: 核心包的存放地,是SDK实现业务逻辑的关键部分,包含了对Blend服务的各种封装和抽象。进一步,这个目录可能会有以下子目录或者结构来组织不同功能模块:
- api: 定义与Blend API进行交互的接口和数据模型。
- config: 存储配置管理相关的代码,处理SDK在各种环境下的配置加载。
- errors: 自定义错误类型,用于更细致的错误处理机制。
- utils: 各种辅助工具函数,如网络请求助手、日志处理等。
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scripts: 开发流程中使用的脚本集合,例如自动化测试、构建脚本等。
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test: 单元测试和集成测试文件所在的位置,保证代码质量和稳定性的重要部分。
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.gitignore: 版本控制时忽略的文件列表。
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README.md: 项目简介,安装步骤,快速入门指导等。
项目的启动文件介绍
在大多数Go项目中,并没有一个特定标记为“启动文件”的文件。然而,在cmd目录下,如果有示例应用或工具,其主函数(main())所在的文件可以视为启动点。例如,如果存在cmd/myapp/main.go,那么它就是运行该示例应用程序的入口。
项目的配置文件介绍
配置文件的具体位置和命名取决于项目的设计决策。假设Blend Go SDK遵循常见实践,配置通常不会硬编码在源码中,而是期望用户通过环境变量、外部配置文件(可能是.yaml, .toml, 或者.json格式)来提供。配置文件可能位于项目的根目录附近,或者是通过环境变量指向的路径指定。它可能会包括API密钥、端点地址、日志级别等关键设置。
由于提供的链接实际上指向的是AWS SDK for Go的仓库而非Blend Go SDK,上述结构是基于一个典型的Go SDK项目构建的假设性描述。具体到“blend/go-sdk”,若该项目真实存在并结构布局不同,请参照实际项目结构进行相应调整。
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00