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功能需求
在之前的博文中，我们讨论了如何利用自然语言（Natural Language）框架来评估任意文本的情绪价值。但是，它们对于中文和 emoji 符号基本上是无一是处，所以我们必须另辟蹊径。
在上面的示例中，我们利用大模型 AI 接口几乎完美的实现了任何文本情感价值的评估，准确度高的惊人。
这是如何做到的呢？
在本篇文章中，您将学到如下内容：
- 功能需求
- 4. Swift 实现与 Dashscope 对接
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- 4.1 调用接口 URL 和 API Key
- 4.2 请求消息
- 4.3 DashScope 调用沟通者：DashScopeChanneler
- 5. 创建情感评估大师（Emotion Evaler）
- 6. 企而望归：超出预期的测试结果
- 总结
- 结束语
那还等什么呢？让我们立即踏上本机 App 与 AI 大模型的奇妙之旅吧！
Let’s go！！！😉
4. Swift 实现与 Dashscope 对接
上文说过阿里云的 DashScope 灵积平台，堪称 AI 江湖的 “万能工具箱”，招式百出，神通广大。
它汇聚各路模型高手，通义千问、Deepseek、Stable Diffusion 等齐聚一堂，真可谓群英荟萃。开发者用它如同探囊取物，API 调用信手拈来，5 分钟就能搞定应用集成，效率之高令人叹为观止。
无论是文本生成、图像创作，还是模型微调，它都游刃有余