快速开始
ai-lib为17+个AI提供商提供统一的Rust接口。本指南将在几分钟内让你上手。
添加依赖
将ai-lib添加到你的Cargo.toml中：
[dependencies]
ai-lib = "0.3.0"
tokio = { version = "1", features = ["full"] }
futures = "0.3"
快速开始
最简单的开始方式是进行一个简单的聊天请求：
use ai_lib::{AiClient, Provider, Message, Role, Content, ChatCompletionRequest};
#[tokio::main]
async fn main() -> Result<(), Box<dyn std::error::Error>> {
// 选择你的AI提供商
let client = AiClient::new(Provider::Groq)?;
// 创建聊天请求
let req = ChatCompletionRequest::new(
client.default_chat_model(),
vec![Message {
role: Role::User,
content: Content::Text("用一句话解释transformer模型。".to_string()),
function_call: None,
}]
);
// 发送请求
let resp = client.chat_completion(req).await?;
// 获取响应文本
println!("回答: {}", resp.choices[0].message.content.as_text());
Ok(())
}
环境变量
设置你的API密钥作为环境变量：
# Groq
export GROQ_API_KEY=your_groq_api_key
# OpenAI
export OPENAI_API_KEY=your_openai_api_key
# Anthropic
export ANTHROPIC_API_KEY=your_anthropic_api_key
# 其他提供商，请查看[提供商](/docs/providers)页面的完整列表
流式示例
对于实时响应，使用流式处理：
use futures::StreamExt;
let mut stream = client.chat_completion_stream(req).await?;
while let Some(chunk) = stream.next().await {
let c = chunk?;
if let Some(delta) = c.choices[0].delta.content.clone() {
print!("{delta}");
}
}
函数调用
ai-lib支持统一接口的函数调用：
use ai_lib::{Tool, FunctionCallPolicy};
let tool = Tool::new_json(
"get_weather",
Some("获取当前天气信息"),
serde_json::json!({
"type": "object",
"properties": {
"location": {"type": "string", "description": "城市名称"}
},
"required": ["location"]
})
);
let req = ChatCompletionRequest::new(model, messages)
.with_functions(vec![tool])
.with_function_call(FunctionCallPolicy::Auto);
代理配置（可选）
如需要，配置代理设置：
export AI_PROXY_URL=http://proxy.example.com:8080
或者通过编程方式设置：
use ai_lib::{AiClient, Provider, ConnectionOptions};
let client = AiClient::with_options(
Provider::Groq,
ConnectionOptions {
proxy: Some("http://proxy.example.com:8080".into()),
..Default::default()
}
)?;