使用WP-CLI操作AI Services项目中的AI服务
2025-06-02 11:03:44作者:董斯意
AI Services项目为WordPress开发者提供了便捷的AI服务集成方案。本文将重点介绍如何通过WP-CLI命令行工具高效地使用这些AI服务功能。
基础概念
WP-CLI是WordPress的命令行接口,而AI Services项目通过wp ai-services命名空间提供了一系列AI相关命令。这种方式特别适合自动化任务、批量处理和服务器环境下的AI服务调用。
可用命令概览
AI Services项目提供了以下核心WP-CLI命令:
wp ai-services list- 列出所有已注册的AI服务wp ai-services get- 获取特定AI服务的详细信息wp ai-services list-models- 列出某AI服务支持的所有模型wp ai-services generate-text- 使用生成式模型创建文本内容wp ai-services generate-image- 使用生成式模型创建图像
文本生成实战
基本文本生成
最简单的文本生成命令只需要提供提示词(prompt):
wp ai-services generate-text "WordPress能用来做什么?" --feature=my-feature
这个命令会自动选择已配置的AI服务中最合适的模型。
指定服务与模型
如果需要使用特定服务(如Google):
wp ai-services generate-text google "WordPress能用来做什么?" --feature=my-feature
更进一步,可以指定具体模型:
wp ai-services generate-text google gemini-1.5-pro "WordPress能用来做什么?" --feature=my-feature
多模态输入
AI Services支持结合媒体文件的多模态输入,例如为图片生成描述:
wp ai-services generate-text "为这张图片生成替代文本" --feature=alt-text --attachment-id=123
流式响应
默认情况下,文本生成采用流式响应,可以实时看到部分结果。如需禁用:
add_filter('ai_services_wp_cli_use_streaming', '__return_false');
函数调用功能
高级用户可以利用函数调用功能,让AI模型生成结构化输出:
local weather_func='[{
"name": "get_weather",
"description": "获取指定位置的天气信息",
"parameters": {
"type": "object",
"properties": {
"location": {
"type":"string",
"description": "城市或地区名称"
}
}
}
}]'
wp ai-services generate-text "今天奥斯汀的天气如何?" --feature=weather --function-declarations="$weather_func"
图像生成实战
基本图像生成
生成一张描述性图像:
wp ai-services generate-image "沙漠绿洲中晒太阳的查理王猎犬航拍照片" --feature=my-feature
指定服务与模型
使用OpenAI的DALL-E 2模型:
wp ai-services generate-image openai dall-e-2 "沙漠绿洲中晒太阳的查理王猎犬航拍照片" --feature=my-feature
最佳实践
- 服务可用性检查:在执行命令前检查服务是否可用
if [ "$(wp ai-services get google --field=is_available)" == "true" ]; then
# 执行命令
fi
-
功能标记:始终使用
--feature参数标记AI服务的使用场景 -
错误处理:考虑添加适当的错误处理逻辑
-
性能考量:对于长时间运行的任务,考虑使用后台进程
总结
通过WP-CLI使用AI Services项目,开发者可以轻松将强大的AI能力集成到WordPress工作流中。无论是内容生成、图像创作还是复杂的功能调用,这套工具链都能提供灵活而强大的解决方案。掌握这些命令后,你将能够高效地自动化各种AI驱动的任务。
登录后查看全文
热门项目推荐
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00- QQwen3-Coder-Next2026年2月4日,正式发布的Qwen3-Coder-Next,一款专为编码智能体和本地开发场景设计的开源语言模型。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin08
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
535
3.75 K
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
12
1
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
67
20
暂无简介
Dart
773
191
Ascend Extension for PyTorch
Python
343
406
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
886
596
喝着茶写代码!最易用的自托管一站式代码托管平台,包含Git托管,代码审查,团队协作,软件包和CI/CD。
Go
23
0
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
303
355
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
336
178