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说明

哈喽，各位小伙伴们大家好呀，这里是哆啦A梦杂货铺。

要说打工人最头疼的问题，那必是每天的日报、周报、月度PPT、年度PPT，说到PPT那真是我的噩梦，数据之多，还要做每月、每季度对比，几天都在做这个表格，做完了后还得汇总到PPT，要美观又要直观，

随着AI的兴起，可以在WPS里接入AI大模型，做表格或文档就像对话一样，下个指令就能节省80%的时间，但是需要服务部署什么的，还涉及到费用的问题，我研究了下网上的部署教程，看下怎么写出来。

不过大家也可以用一下Office AI插件，完全免费，比接入AI大模型简单，还算不错！！

给大家推荐一款Office AI插件。

办公AI插件功能介绍

Office/WPS插件：https://www.office-ai.cn/

Office AI助手它能让你在 Word、Excel、PowerPoint 中直接调用 AI ，无需离开编辑界面即可处理各种处理文档、表格、演示文稿，将 AI 无缝嵌入日常办公。

插件需要下载，安装完后在菜单栏中就显示“OfficeAI”这一选项，如上图所示。

「Word文档」：自动撰写周报、会议纪要、工作总结等等！

它有个润色功能很好用，你写一段话，然后点【润色】，支持文案改写、错句词审阅修订、长文本校对：

文章续写：如果你写文章没灵感，还可以使用 文章续写功能，顾名思义就是写一段开头，它能帮你写出后续。

万能翻译：其次就是翻译功能我很喜欢，特别对于一些技术类晦涩难懂的文档来说，直接在文档里翻译！

还有校对、翻译、图片转文字等等实用的功能

Excel 智能分析：通过自然语言生成图表、数据清洗、公式辅助等等

PPT制作：演示文稿创建、幻灯片设计、大纲生成

无需提最基础的功能：自动撰写周报、会议纪要、工作总结等等跟文案相关的

实用功能挺多的，我在这里就不一一介绍了，需要的小伙伴可以去下载体验一下。对了，它内置免费模型，无需配置，同时支持通过 API 接入大模型，

它的免费模型已经很好用了，如需更高级的模型可自行配置，具体方法看这个文档：

https://www.office-ai.cn/static/introductions/officeai/local-deployment-of-ai-engine.html

在众多AI中，我觉得豆包还蛮好用的！！！接下来谈谈 office AI 咋调用豆包模型，粗略写了下，详细说明可看这个文档：

https://www.volcengine.com/docs/6561/162929?lang=zh

OfficeAI调用豆包模型

有些AI模型给出的数据过多，就会反馈很慢，然后我发现调用豆包的API，结果基本都是秒出，结果真的太爽了

想要调用豆包的API就需要通过火山引擎调用，

先注册注册火山引擎账号：https://www.volcengine.com/ 点击”立即注册”，使用手机号完成注册和实名认证

在控制台搜索”火山方舟”（Ark）进入：

https://www.volcengine.com/product/ark

找到”API Key 管理，点击”创建 API Key”按钮，为 API Key 命名，创建成功后，点击小眼睛图标查看并复制保存 API Key，

会有免费试用额度（足够个人测试）

这是调用豆包 API 的核心步骤，需要在火山方舟中创建一个”推理接入点”（Endpoint）

在左侧点击”开通管理”，找到你需要使用的豆包模型，点击”立即开通

进入”在线推理” → “推理接入点”，点击”创建推理接入点”填写接入点名称（任意名称），从已开通的模型列表中选择你要使用的豆包模型，选择购买方式（新用户有免费额度，可先选择按量），点击”创建”

创建成功后，在推理接入点列表中，你会看到类似这样的 ID：ep-20240326123456-xxxxxxxx 这就是你的模型接入点 ID，调用 API 时需要用到。

火山引擎豆包 API 提供两种调用方式：这是最简单的方式，可以直接使用 OpenAI 的 SDK 或任何兼容 OpenAI 格式的工具，API 地址：https://ark.cn-beijing.volces.com/api/v3/chat/completions

当前的代码我们需要修改3处，大家记得一定要全部替换下才能正确调用API

import requestsimport json# 配置信息API_KEY = "你的API Key"  # 从API Key管理页面获取ENDPOINT_ID = "ep-xxxxxxxxxxxxx"  # 你的推理接入点IDURL = "https://ark.cn-beijing.volces.com/api/v3/chat/completions"headers = {    "Content-Type": "application/json",    "Authorization": f"Bearer {API_KEY}"}data = {    "model": ENDPOINT_ID,  # 这里填接入点ID，不是模型名    "messages": [        {"role": "system", "content": "你是人工智能助手"},        {"role": "user", "content": "你好，请介绍一下你自己"}    ],    "temperature": 0.7,    "max_tokens": 1000}response = requests.post(URL, headers=headers, json=data)print(response.json()["choices"][0]["message"]["content"])