AI开发平台MODELARTS-使用ModelArts Studio（MaaS）创建多轮对话
时间：2025-05-21 09:29:47
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使用ModelArts Studio（MaaS）创建多轮对话
本文介绍如何使用MaaS Chat API进行多轮对话。
MaaS服务端不会记录用户请求的上下文，用户每次发起请求时，需要将之前所有对话历史拼接好后，传递给Chat API。下文以一个Python代码为例进行说明，请您根据实际情况进行修改。
以下为Python的上下文拼接和请求示例代码：
from openai import OpenAI
client = OpenAI(api_key="MaaS API Key", base_url="https://xxxxxxxxxxxxxxxx")
# 首轮对话
messages = [{"role": "user", "content": "9.11和9.8哪个大？"}]
response = client.chat.completions.create(
model="DeepSeek-R1",
messages=messages
)
messages.append(response.choices[0].message)
print(f"Messages Round 1: {messages}")
# 第二轮对话
messages.append({"role": "user", "content": "他们相加等于多少"})
response = client.chat.completions.create(
model="DeepSeek-R1",
messages=messages
)
messages.append(response.choices[0].message)
print(f"Messages Round 2: {messages}")首轮对话时，请求体中的messages为：
[
{"role": "user", "content": "9.11和9.8哪个大？"}
]在第二轮对话时，请求体中的messages构建步骤如下：
- 将首轮对话中模型（role的值为"assistant"）的输出内容添加到messages结尾。
- 将新的用户问题添加到messages结尾。
- 最终传递给Chat API的请求体中的messages为：
[ {"role": "user", "content": "9.11和9.8哪个大？"}, {"role": "assistant", "content": "9.8更大"}, {"role": "user", "content": "他们相加等于多少"} ]
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