如何将Qwen-long模型集成到应用系统以创建对话功能？

要将Qwen-long模型集成到您的应用系统以创建对话功能，请遵循以下步骤：
1.准备API访问：

• 获取阿里云DashScope API密钥。
• 设置DashScope服务端点：https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1。

2.安装依赖：

• 在您的项目中安装OpenAI SDK（如果使用Python）：pip install openai.

3.编写集成代码：
使用以下Python示例代码初始化客户端并构造请求： python from openai import OpenAI client = OpenAI( api_key="YOUR_API_KEY", # 使用您的DashScope API密钥替换 base_url="https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1", ) response = client.chat.completions.create( model="qwen-long", messages=[ {"role": "system", "content": "Your system role description here"}, # 描述系统角色 {"role": "user", "content": "User's query here"} # 用户的查询 ] ) print(response.choices[0].message.content) # 输出模型回复
4.文档交互方式：

• 单文档：
• 上传文件至文件服务并获取fileid，或直接提供小于1M tokens的文档内容。
• 在system message中包含fileid或文档内容进行对话。
• 多文档：
• 推荐上传所有文档至文件服务并收集fileid，在system message中列出所有fileid进行对话。
• 避免直接在多个system message中放入多份文档内容。

5.注意事项：

• 模型限制：Qwen-long支持最大10,000,000 tokens的上下文，包括问答历史和上传文档的总tokens。
• 优化选择：根据文档大小和数量选择最适合的交互方式，优先考虑使用fileid。

通过以上步骤，您可以将Qwen-long模型集成到您的应用系统中，实现基于文档的对话功能。

qwen-long提供具备强大长文本处理能力的模型，最大可支持10,000,000 tokens（包含您的问答历史及上传文档的总tokens）的上下文对话窗口，并通过与OpenAI兼容的模式提供API服务（注：Dashscope SDK调用的方式仍然兼容）。

正确的安装命令：
pip install --upgrade 'openai>=1.0'

官方指引文档：https://help.aliyun.com/zh/dashscope/developer-reference/qwen-long-api?