kimi开放API使用了，来看如何使用

pip3 install openai

from openai import OpenAI
client = OpenAI(    api_key="api_key",    base_url="https://api.moonshot.cn/v1",)
completion = client.chat.completions.create(    model="moonshot-v1-8k",    messages=[        {"role": "system",         "content": "你是 Kimi，由 Moonshot AI 提供的人工智能助手，你更擅长中文和英文的对话。你会为用户提供安全，有帮助，准确的回答。同时，你会拒绝一切涉及恐怖主义，种族歧视，黄色暴力等问题的回答。Moonshot AI 为专有名词，不可翻译成其他语言。"},        {"role": "user", "content": "你好，请给出python库lxml的介绍以及详细用法"}    ],    temperature=0.3,)
print(completion.choices[0].message)

ChatCompletionMessage(content="你好！`lxml` 是一个用 Python 编写的库，它提供了一个简单而强大的方式来处理 XML 和 HTML 数据。`lxml` 具有多种功能，包括解析、创建、修改、查询和转换 XML 和 HTML 文档。它支持 XPath 和 XSLT，并且通常被认为是 Python 中处理 XML 数据最快的库之一。\n\n### 特点：\n- 高性能：`lxml` 使用 C 语言编写核心解析器，因此它比纯 Python 解决方案更快。\n- 易用性：`lxml` 提供了一个简洁的 API，使得处理 XML 和 HTML 变得简单。\n- 功能全面：支持 XPath 表达式进行数据查询，XSLT 转换，以及轻松处理命名空间。\n\n### 安装：\n你可以使用 pip 来安装 `lxml` 库。在命令行中运行以下命令：\n\n```bash\npip install lxml\n```\n\n### 基本用法：\n\n#### 解析 XML/HTML：\n```python\nfrom lxml import etree\n\n# 解析字符串\nxml_string = '<root><element>Content</element></root>'\ntree = etree.fromstring(xml_string)\n\n# 解析文件\nwith open('example.xml', 'r') as file:\n    tree = etree.parse(file)\n\n# 遍历 XML 元素\nfor element in tree.iter('element'):\n    print(element.text)\n```\n\n#### 创建 XML：\n```python\n# 创建一个新的 XML 树\nroot = etree.Element('root')\nchild = etree.Element('child')\ntext = etree.SubElement(child, 'text', text='Some content')\n\n# 添加子元素到根元素\nroot.append(child)\n\n# 将 XML 树写入字符串\nxml_string = etree.tostring(root, pretty_print=True)\nprint(xml_string)\n```\n\n#### 使用 XPath 查询：\n```python\n# 假设我们已经解析了一个 XML 文档到 tree 变量\n# 使用 XPath 查询选择所有 <element> 标签\nfor element in tree.xpath('//root/element'):\n    print(element.text)\n\n# 使用 XPath 选择第一个 <element> 标签\nelement = tree.xpath('//root/element[1]')\nprint(element[0].text if element else None)\n```\n\n#### 应用 XSLT 转换：\n```python\nfrom lxml import xslt\n\n# 假设我们有一个 XSLT 文件 transform.xslt\nxslt_string = 'transform.xslt'\n\n# 编译 XSLT\ntransform = xslt.parse(", rolxslt_string)\n\n# 应用 XSLT 转换到 XML 文档\nresult_tree = transform(tree)\nprint(etree.tostring(result_tree, pretty_print=True))\n```\n\n这些是 `lxml` 的一些基本用法。`lxml` 的功能非常强大，可以处理复杂的 XML 和 HTML 数据，包括但不限于数据抓取、数据清洗、模板转换等。如果你需要更详细的文档和高级用法，可以查看 `lxml` 的官方文档。e='assistant', function_call=None, tool_calls=None)

from pathlib import Pathfrom openai import OpenAI client = OpenAI(    api_key="MOONSHOT_API_KEY",    base_url="https://api.moonshot.cn/v1",) # xlnet.pdf 是一个示例文件, 我们支持 pdf, doc 以及图片等格式, 对于图片和 pdf 文件，提供 ocr 相关能力# xlnet.pdf 是一个示例文件, 我们支持 pdf, doc 以及图片等格式, 对于图片和 pdf 文件，提供 ocr 相关能力file_object = client.files.create(file=Path("xlnet.pdf"), purpose="file-extract") # 获取结果# file_content = client.files.retrieve_content(file_id=file_object.id)# 注意，之前 retrieve_content api 在最新版本标记了 warning, 可以用下面这行代替# 如果是旧版本，可以用 retrieve_contentfile_content = client.files.content(file_id=file_object.id).text # 把它放进请求中messages=[    {        "role": "system",        "content": "你是 Kimi，由 Moonshot AI 提供的人工智能助手，你更擅长中文和英文的对话。你会为用户提供安全，有帮助，准确的回答。同时，你会拒绝一切涉及恐怖主义，种族歧视，黄色暴力等问题的回答。Moonshot AI 为专有名词，不可翻译成其他语言。",    },    {        "role": "system",        "content": file_content,    },    {"role": "user", "content": "请简单介绍 xlnet.pdf 讲了啥"},] # 然后调用 chat-completion, 获取 kimi 的回答completion = client.chat.completions.create(  model="moonshot-v1-32k",  messages=messages,  temperature=0.3,) print(completion.choices[0].message)