modelscope我部署了一个通义千问的服务然后，然后demo跟以前的不一样了要怎么改？

要实现多轮对话功能，您需要调整请求的 payload 以包含历史对话信息，并确保模型能够正确理解上下文。以下是详细的步骤和说明：

1. 多轮对话的基本结构

在多轮对话中，每次请求都需要将历史对话信息（包括用户输入和模型输出）作为上下文传递给模型。这可以通过 messages 字段实现，其中每条消息都包含角色（role）和内容（content）。
- 角色：可以是 system、user 或 assistant。 - system：用于定义系统提示或行为规则。 - user：表示用户的输入。 - assistant：表示模型的回复。 - 内容：可以是纯文本，也可以是多模态内容（如图片、音频等）。

2. 修改 Payload 的示例

以下是一个支持多轮对话的 payload 示例，您可以根据实际需求进行调整：

Curl 请求示例

curl -X POST https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $DASHSCOPE_API_KEY" \
-H 'Content-Type: application/json' \
-d '{
 "model": "qwen-plus",
 "messages": [
   {
     "role": "system",
     "content": "You are a helpful assistant."
   },
   {
     "role": "user",
     "content": "你好"
   },
   {
     "role": "assistant",
     "content": "你好啊，我是通义千问。"
   },
   {
     "role": "user",
     "content": "你有哪些技能？"
   }
 ]
}'

Python SDK 示例

import os
from dashscope import Generation

# 初始化对话历史
messages = [
    {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
    {"role": "user", "content": "你好"},
    {"role": "assistant", "content": "你好啊，我是通义千问。"},
    {"role": "user", "content": "你有哪些技能？"}
]

# 调用模型
response = Generation.call(
    api_key=os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"),
    model="qwen-plus",
    messages=messages,
    result_format="message"
)

# 输出结果
print(response)

3. 关键点与注意事项

• 历史对话信息：每次请求时，必须将完整的对话历史（包括用户输入和模型回复）传递给模型。如果缺少历史信息，模型可能无法正确理解上下文。
• Token 数量限制：多轮对话会增加输入的 Token 数量，可能导致超出模型的最大上下文长度限制。建议定期清理不必要的历史对话信息以优化性能。
• 上下文缓存：使用上下文缓存（Context Cache）可以降低多轮对话的成本。
• 模型选择：确保选择支持多轮对话的模型，例如 qwen-plus 或 qwen-vl-max。

4. 手册与参考资料

如果您需要更详细的手册或文档，可以参考以下内容： - 多轮对话的完整示例：请参见知识库中的多轮对话文档。 - 多模态对话支持：如果您的服务涉及图片或其他多媒体内容，请参考通义千问VL的相关文档。 - API 参考：DashScope 提供了详细的 API 文档，您可以查阅相关接口说明以了解参数配置。

5. 常见问题解答

• Q：为什么我的多轮对话无法正常工作？ A：请检查是否正确传递了历史对话信息。如果缺少历史信息，模型可能无法理解上下文。
• Q：如何优化多轮对话的性能？ A：可以通过清理不必要的历史对话信息或启用上下文缓存来降低 Token 消耗。

通过以上方法，您可以成功实现多轮对话功能。如果有其他具体问题，请随时提供更多信息以便进一步协助！