Alibaba Cloud Model Studio:アシスタント API のクイックスタート

import dashscope
from http import HTTPStatus
import json
dashscope.base_http_api_url = 'https://dashscope-intl.aliyuncs.com/api/v1'

def check_status(component, operation):
    if component.status_code == HTTPStatus.OK:
        print(f"{operation} 成功しました。")
        return True
    else:
        print(f"{operation} 失敗しました。状態コード: {component.status_code}、エラーコード: {component.code}、エラーメッセージ: {component.message}")
        return False


# 1. ペイントアシスタントを作成します
painting_assistant = dashscope.Assistants.create(
    # モデルリスト: https://www.alibabacloud.com/help/en/model-studio/getting-started/models
    model='qwen-max',
    name='Art Maestro',
    description='絵画と芸術の知識のための AI アシスタント',
    instructions='''絵画技法、美術史、創造的なガイダンスに関する情報を提供します。
    画像生成ツールを使用します。''',
    tools=[
        {'type': 'text_to_image', 'description': '視覚的な例を作成するため'}
    ]
)

if not check_status(painting_assistant, "アシスタントの作成"):
    exit()

# 2. 新しいスレッドを作成します
thread = dashscope.Threads.create()

if not check_status(thread, "スレッドの作成"):
    exit()

# 3. スレッドにメッセージを送信します
message = dashscope.Messages.create(thread.id, content='ラグドールキャットの絵を描いてください。')

if not check_status(message, "メッセージの作成"):
    exit()

# 4. スレッドでアシスタントを実行します
run = dashscope.Runs.create(thread.id, assistant_id=painting_assistant.id)

if not check_status(run, "実行の作成"):
    exit()

# 5. 実行が完了するまで待機します
print("アシスタントがリクエストを処理するのを待機しています...")
run = dashscope.Runs.wait(run.id, thread_id=thread.id)

if check_status(run, "実行の完了"):
    print(f"実行が完了しました。状態: {run.status}")
else:
    print("実行が完了しませんでした。")
    exit()

# 6. アシスタントの応答を取得して表示します
messages = dashscope.Messages.list(thread.id)

if check_status(messages, "メッセージの取得"):
    if messages.data:
        # 最後のメッセージ (アシスタントの応答) の内容を表示します
        last_message = messages.data[0]
        print("\nアシスタントの応答:")
        print(json.dumps(last_message, ensure_ascii=False, default=lambda o: o.__dict__, sort_keys=True, indent=4))
    else:
        print("スレッドにメッセージが見つかりませんでし。")
else:
    print("アシスタントの応答の取得に失敗しました。")

# 注: このコードは、ペイントアシスタントを作成し、ラグドールキャットを描くことについての会話を開始し、アシスタントの応答を表示します。

package com.example;
import java.util.Arrays;
import com.alibaba.dashscope.protocol.Protocol;

import com.alibaba.dashscope.assistants.Assistant;
import com.alibaba.dashscope.assistants.AssistantParam;
import com.alibaba.dashscope.assistants.Assistants;
import com.alibaba.dashscope.common.GeneralListParam;
import com.alibaba.dashscope.common.ListResult;
import com.alibaba.dashscope.exception.ApiException;
import com.alibaba.dashscope.exception.InputRequiredException;
import com.alibaba.dashscope.exception.InvalidateParameter;
import com.alibaba.dashscope.exception.NoApiKeyException;
import com.alibaba.dashscope.threads.AssistantThread;
import com.alibaba.dashscope.threads.ThreadParam;
import com.alibaba.dashscope.threads.Threads;
import com.alibaba.dashscope.threads.messages.Messages;
import com.alibaba.dashscope.threads.messages.TextMessageParam;
import com.alibaba.dashscope.threads.messages.ThreadMessage;
import com.alibaba.dashscope.threads.runs.Run;
import com.alibaba.dashscope.threads.runs.RunParam;
import com.alibaba.dashscope.threads.runs.Runs;
import com.alibaba.dashscope.tools.T2Image.Text2Image;
import com.alibaba.dashscope.tools.search.ToolQuarkSearch;
import com.alibaba.dashscope.utils.Constants;

public class PaintingAssistant {
    static {
        Constants.baseHttpApiUrl="https://dashscope-intl.aliyuncs.com/api/v1";
    }
    private static boolean checkStatus(Object response, String operation) {
        if (response != null) {
            System.out.println(operation + " 成功しました。");
            return true;
        } else {
            System.out.println(operation + " 失敗しました。");
            return false;
        }
    }

    public static void main(String[] args) {
        try {
            // 1. ペイントアシスタントを作成します
            Assistants assistants = new Assistants();
            AssistantParam assistantParam = AssistantParam.builder()
                    // モデルリスト: https://www.alibabacloud.com/help/en/model-studio/getting-started/models
                    .model("qwen-max")
                    .name("Art Maestro")
                    .description("絵画と芸術の知識のための AI アシスタント")
                    .instructions("絵画技法、美術史、創造的なガイダンスに関する情報を提供します。調査と画像生成にツールを使用します。")
                    .tools(Arrays.asList(ToolQuarkSearch.builder().build(),Text2Image.builder().build()))
                    .build();

            Assistant paintingAssistant = assistants.create(assistantParam);
            if (!checkStatus(paintingAssistant, "アシスタントの作成")) {
                System.exit(1);
            }

            // 2. 新しいスレッドを作成します
            Threads threads = new Threads();
            AssistantThread thread = threads.create(ThreadParam.builder().build());
            if (!checkStatus(thread, "スレッドの作成")) {
                System.exit(1);
            }

            // 3. スレッドにメッセージを送信します
            Messages messages = new Messages();
            ThreadMessage message = messages.create(thread.getId(),
                    TextMessageParam.builder()
                            .role("user")
                            .content("ラグドールキャットの絵を描いてください。")
                            .build());
            if (!checkStatus(message, "メッセージの作成")) {
                System.exit(1);
            }

            // 4. スレッドでアシスタントを実行します
            Runs runs = new Runs();
            RunParam runParam = RunParam.builder().assistantId(paintingAssistant.getId()).build();
            Run run = runs.create(thread.getId(), runParam);
            if (!checkStatus(run, "実行の作成")) {
                System.exit(1);
            }

            // 5. 実行が完了するまで待機します
            System.out.println("アシスタントがリクエストを処理するのを待機しています...");
            while (true) {
                if (run.getStatus().equals(Run.Status.COMPLETED) ||
                        run.getStatus().equals(Run.Status.FAILED) ||
                        run.getStatus().equals(Run.Status.CANCELLED) ||
                        run.getStatus().equals(Run.Status.REQUIRES_ACTION) ||
                        run.getStatus().equals(Run.Status.EXPIRED)) {
                    break;
                }
                Thread.sleep(1000);
                run = runs.retrieve(thread.getId(), run.getId());
            }

            if (checkStatus(run, "実行の完了")) {
                System.out.println("実行が完了しました。状態: " + run.getStatus());
            } else {
                System.out.println("実行が完了しませんでした。");
                System.exit(1);
            }

            // 6. アシスタントの応答を取得して表示します
            ListResult<ThreadMessage> messagesList = messages.list(thread.getId(), GeneralListParam.builder().build());
            if (checkStatus(messagesList, "メッセージの取得")) {
                if (!messagesList.getData().isEmpty()) {
                    // 最後のメッセージ (アシスタントの応答) を表示します
                    ThreadMessage lastMessage = messagesList.getData().get(0);
                    System.out.println("\nアシスタントの応答:");
                    System.out.println(lastMessage.getContent());
                } else {
                    System.out.println("スレッドにメッセージが見つかりませんでした。");
                }
            } else {
                System.out.println("アシスタントの応答の取得に失敗しました。");
            }

        } catch (ApiException | NoApiKeyException | InputRequiredException | InvalidateParameter | InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
}

import dashscope
from http import HTTPStatus
import json
import sys
dashscope.base_http_api_url = 'https://dashscope-intl.aliyuncs.com/api/v1'

def check_status(response, operation):
    if response.status_code == HTTPStatus.OK:
        print(f"{operation} 成功しました。")
        return True
    else:
        print(f"{operation} 失敗しました。状態コード: {response.status_code}、エラーコード: {response.code}、エラーメッセージ: {response.message}")
        sys.exit(response.status_code)

# 1. ペイントアシスタントを作成します
def create_painting_assistant():
    return dashscope.Assistants.create(
        model='qwen-max',
        name='Art Maestro',
        description='絵画と芸術の知識のための AI アシスタント',
        instructions='''絵画技法、美術史、創造的なガイダンスに関する情報を提供します。
        調査と画像生成にツールを使用します。''',
        tools=[
            {'type': 'text_to_image', 'description': '視覚的な例を作成するため'}
        ]
    )

if __name__ == '__main__':
    # ペイントアシスタントを作成します
    painting_assistant = create_painting_assistant()
    print(painting_assistant)
    check_status(painting_assistant, "アシスタントの作成")

    # 初期メッセージを含む新しいスレッドを作成します
    thread = dashscope.Threads.create(
        messages=[{
            'role': 'user',
            'content': 'ラグドールキャットの絵を描いてください。'
        }]
    )
    print(thread)
    check_status(thread, "スレッドの作成")

    # ストリーミング実行を作成します
    run_iterator = dashscope.Runs.create(
        thread.id,
        assistant_id=painting_assistant.id,
        stream=True
    )

    # イベントとメッセージを反復処理します
    print("リクエストを処理しています...")
    for event, msg in run_iterator:
        print(event)
        print(msg)

    # アシスタントの応答を取得して表示します
    messages = dashscope.Messages.list(thread.id)
    check_status(messages, "メッセージの取得")

    print("\nアシスタントの応答:")
    print(json.dumps(messages, ensure_ascii=False, default=lambda o: o.__dict__, sort_keys=True, indent=4))

# 注: このスクリプトは、ストリーミングペイントアシスタントを作成し、ラグドールキャットを描くことについての会話を開始し、アシスタントの応答をリアルタイムで表示します。