通义千问是阿里云研发的超大规模语言模型，能够进行多轮对话、文案创作、逻辑推理、多模态理解，并支持多种语言。该模型在2023年4月开始对外测试，并随后通过备案正式向公众开放。通义千问APP已上线各大手机应用市场，用户可以通过APP与模型互动，体验其在创意文案生成、办公助理、学习辅导、日常生活助手等多个场景下的强大功能。作为一款AI智能助手，通义千问可以理解并生成人类语言，帮助用户解决各种问题、提供信息和完成特定任务。

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代码接入

安装SDK

pip install dashscope

编写代码

import dashscope
from http import HTTPStatus

dashscope.api_key="YOUR_DASHSCOPE_API_KEY"

def call_with_messages():
    messages = [{'role': 'system', 'content': 'You are a helpful assistant.'},
                {'role': 'user', 'content': '如何做炒西红柿鸡蛋？'}]

    response = dashscope.Generation.call(
        dashscope.Generation.Models.qwen_turbo,
        messages=messages,
        result_format='message',  # set the result to be "message" format.
    )
    if response.status_code == HTTPStatus.OK:
        print(response)
    else:
        print('Request id: %s, Status code: %s, error code: %s, error message: %s' % (
            response.request_id, response.status_code,
            response.code, response.message
        ))


if __name__ == '__main__':
    call_with_messages()

多轮上下文对话

from http import HTTPStatus
from dashscope import Generation
from dashscope.api_entities.dashscope_response import Role

dashscope.api_key="YOUR_DASHSCOPE_API_KEY"

def conversation_with_messages():
    messages = [{'role': Role.SYSTEM, 'content': 'You are a helpful assistant.'},
                {'role': Role.USER, 'content': '如何做西红柿炖牛腩？'}]
    response = Generation.call(
        Generation.Models.qwen_turbo,
        messages=messages,
        result_format='message',  # set the result to be "message" format.
    )
    if response.status_code == HTTPStatus.OK:
        print(response)
        # append result to messages.
        messages.append({'role': response.output.choices[0]['message']['role'],
                         'content': response.output.choices[0]['message']['content']})
    else:
        print('Request id: %s, Status code: %s, error code: %s, error message: %s' % (
            response.request_id, response.status_code,
            response.code, response.message
        ))
    messages.append({'role': Role.USER, 'content': '不放糖可以吗？'})
    # make second round call
    response = Generation.call(
        Generation.Models.qwen_turbo,
        messages=messages,
        result_format='message',  # set the result to be "message" format.
    )
    if response.status_code == HTTPStatus.OK:
        print(response)
    else:
        print('Request id: %s, Status code: %s, error code: %s, error message: %s' % (
            response.request_id, response.status_code,
            response.code, response.message
        ))


if __name__ == '__main__':
    conversation_with_messages()