用python实现和Qwen的连续对话

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以下是一个完整的Python代码示例，展示如何使用DashScope SDK与Qwen进行连续对话。你需要先安装dashscope库，并确保你有一个有效的API Key。

步骤：
安装dashscope库。
设置你的API Key。
编写代码来实现连续对话。
1. 安装dashscope库
首先，你需要安装dashscope库。你可以通过以下命令安装：

1. pip install dashscope

复制代码

2. 设置API Key
你需要从阿里云获取一个API Key。你可以在阿里云控制台的“API密钥管理”页面中找到它。

将API Key设置为环境变量或直接在代码中使用。

1. import os
   
2. os.environ['DASHSCOPE_API_KEY'] = 'your_api_key_here'

复制代码

3. 实现连续对话

1. import os
   
2. from dashscope import Generation
   
3. 
   
4. # 设置API Key
   
5. os.environ['DASHSCOPE_API_KEY'] = 'your_api_key_here'
   
6. 
   
7. def chat_with_qwen():
   
8.     print("欢迎与Qwen进行对话！输入'退出'结束对话。")
   
9.    
   
10.     # 初始化对话历史
    
11.     conversation_history = []
    
12.    
    
13.     while True:
    
14.         # 用户输入
    
15.         user_input = input("您: ")
    
16.         
    
17.         # 如果用户输入"退出"，则结束对话
    
18.         if user_input.lower() in ["退出", "再见"]:
    
19.             print("Qwen: 再见！希望再次为您服务。")
    
20.             break
    
21.         
    
22.         # 将用户输入添加到对话历史
    
23.         conversation_history.append({"role": "user", "content": user_input})
    
24.         
    
25.         # 调用Qwen API生成回复
    
26.         response = Generation.call(
    
27.             model="qwen-max",  # 你可以选择不同的模型，如 "qwen-plus", "qwen-turbo" 等
    
28.             messages=conversation_history,
    
29.             result_format='message'
    
30.         )
    
31.         
    
32.         # 获取Qwen的回复
    
33.         qwen_reply = response.output.choices[0]['message']['content']
    
34.         
    
35.         # 将Qwen的回复添加到对话历史
    
36.         conversation_history.append({"role": "assistant", "content": qwen_reply})
    
37.         
    
38.         # 打印Qwen的回复
    
39.         print(f"Qwen: {qwen_reply}")
    
40. 
    
41. if __name__ == "__main__":
    
42.     chat_with_qwen()

复制代码

API Key ：确保你使用的是有效的API Key，并且有足够的配额来调用Qwen API。
模型选择 ：不同的Qwen模型有不同的性能和成本。qwen-max是最强大的模型，适合复杂任务，而qwen-turbo则是速度最快、成本最低的模型。
对话历史管理 ：在这个例子中，我们简单地将对话历史存储在一个列表中。如果你希望对话历史更长或更复杂，可以考虑优化对话管理逻辑。
希望这个示例能帮助你实现与Qwen的连续对话！如果你有任何问题或需要进一步的帮助，请随时告诉我。