テキスト生成モデルは、入力プロンプトに基づいて、論理的で一貫性のあるテキストを作成します。
テキスト生成モデルへの入力は、単純なキーワード、一文の要約、またはより複雑な命令やコンテキストが可能です。このモデルは、大量のデータを分析することで言語パターンを学習し、幅広い応用範囲を持ちます:
コンテンツ作成:ニュースレポート、製品説明、ショートビデオのスクリプトを生成します。
カスタマーサービス:チャットボットを強化し、年中無休のサポートを提供し、よくある質問に回答します。
テキスト翻訳:高速かつ正確な多言語翻訳を実行します。
要約生成:長い記事、レポート、メールから要点を抽出します。
法的文書の起草:契約書テンプレートや法的意見書の基本的なフレームワークを生成します。
モデルの選択
サービスリージョン
Alibaba Cloud Model Studio は、シンガポールおよび中国 (北京) リージョンでモデルサービスを提供しています。サービスを近くのリージョンから呼び出すことで、ネットワーク遅延を削減できます。
汎用モデル
Qwen-Max、Qwen-Plus、Qwen-Flash はすべて Qwen3 シリーズにアップグレードされ、OpenAI 呼び出しメソッドと互換性があります。インテリジェントカスタマーサービス、テキスト作成、コンテンツの洗練、要約など、さまざまなシナリオに適しています。
Qwen-Plus: パフォーマンス、速度、コストのバランスに優れており、ほとんどのシナリオで推奨される選択肢です。
Qwen-Max: Qwen シリーズの中で最高性能のモデルです。複雑で複数ステップのタスクの処理に適しています。
Qwen-Flash:Qwen シリーズで最速かつ最もコスト効率の高いモデルです。単純ジョブの実行に適しています。
シナリオ特化モデル
特定のビジネスニーズに対応するため、Model Studio はさまざまな専門的かつ最適化されたモデルを提供しています。これらのモデルは、コード機能、長文コンテキスト、翻訳、データマイニング、意図認識、ロールプレイング、詳細調査などのドメインをカバーしています。
マルチモーダルモデル
サードパーティモデル
Model Studio は、DeepSeek や Kimi など、著名なサードパーティの大規模言語モデル (LLM) を提供しています。モデルの完全なリストについては、「テキスト生成 - サードパーティモデル」をご参照ください。
基本概念
テキスト生成モデルへの入力はプロンプトであり、1 つ以上のメッセージオブジェクトで構成されます。各メッセージは、ロールとコンテンツで構成されています:
システムメッセージ:モデルが演じるロールや従うべき命令を設定します。指定しない場合、デフォルトは「あなたは役立つアシスタントです。」になります。
ユーザーメッセージ:ユーザーからモデルへの質問または命令です。
アシスタントメッセージ:モデルの応答内容です。
モデルを呼び出す際、これらのメッセージオブジェクトで messages 配列を構築できます。典型的なリクエストは、行動規範を定義する system メッセージと、ユーザーの命令を提供する user メッセージで構成されます。
system メッセージはオプションです。このメッセージを使用してモデルのロールと行動規範を定義することで、より安定的で一貫性のある出力を実現できます。[
{"role": "system", "content": "あなたは役立つアシスタントです。正確で、効率的で、洞察に満ちた応答を提供し、さまざまなタスクや質問でユーザーを助ける準備ができていなければなりません。"},
{"role": "user", "content": "あなたは誰ですか?"}
]応答オブジェクトには、モデルの assistant メッセージが含まれています。
{
"role": "assistant",
"content": "こんにちは!私は Qwen、Alibaba Group の Tongyi Lab によって開発された超大規模言語モデルです。質問への回答、テキスト作成、論理的推論、コード作成をお手伝いできます。複数の言語を理解し生成でき、マルチターン対話や複雑なタスク処理をサポートしています。何かお困りのことがあれば、いつでもお知らせください!"
}クイックスタート
前提条件:API キーを作成し、API キーを環境変数としてエクスポートしていること。SDK を使用するには、OpenAI または DashScope SDK をインストールする必要があります。
次のコードを実行して、qwen-plus モデルとの対話を開始します。より高品質な生成結果を得るには、「ディープシンキング」をご参照ください。
OpenAI 互換
Python
import os
from openai import OpenAI
try:
client = OpenAI(
# シンガポールリージョンと北京リージョンの API キーは異なります。API キーを取得するには、https://www.alibabacloud.com/help/model-studio/get-api-key をご参照ください
# 環境変数を構成していない場合は、次の行をご利用の Model Studio API キーに置き換えてください:api_key="sk-xxx",
api_key=os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"),
# 以下はシンガポールリージョンの URL です。北京リージョンのモデルを使用する場合は、URL を https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1 に置き換えてください
base_url="https://dashscope-intl.aliyuncs.com/compatible-mode/v1",
)
completion = client.chat.completions.create(
# モデルのリストについては、https://www.alibabacloud.com/help/model-studio/models をご参照ください
model="qwen-plus",
messages=[
{"role": "system", "content": "あなたは役立つアシスタントです。"},
{"role": "user", "content": "あなたは誰ですか?"},
],
)
print(completion.choices[0].message.content)
# 完全な応答を表示するには、次の行のコメントを解除してください。
# print(completion.model_dump_json())
except Exception as e:
print(f"エラーメッセージ: {e}")
print("詳細については、https://www.alibabacloud.com/help/model-studio/error-code をご参照ください")応答
私は Qwen、Alibaba Group の Tongyi Lab によって開発された超大規模言語モデルです。質問への回答、物語、公式文書、メール、スクリプトなどのテキスト作成、論理的推論、コード作成をお手伝いできます。また、意見を述べたり、ゲームをしたりすることもできます。ご質問やお手伝いが必要な場合は、お気軽にお尋ねください!Java
// OpenAI Java SDK v3.5.0 以降の使用を推奨します。
import com.openai.client.OpenAIClient;
import com.openai.client.okhttp.OpenAIOkHttpClient;
import com.openai.models.chat.completions.ChatCompletion;
import com.openai.models.chat.completions.ChatCompletionCreateParams;
public class Main {
public static void main(String[] args) {
try {
OpenAIClient client = OpenAIOkHttpClient.builder()
// 環境変数を構成していない場合は、次の行をご利用の Model Studio API キーに置き換えてください:.apiKey("sk-xxx")
// シンガポールリージョンと北京リージョンの API キーは異なります。API キーを取得するには、https://www.alibabacloud.com/help/model-studio/get-api-key をご参照ください
.apiKey(System.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"))
// 以下はシンガポールリージョンの URL です。北京リージョンのモデルを使用する場合は、URL を https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1 に置き換えてください
.baseUrl("https://dashscope-intl.aliyuncs.com/compatible-mode/v1")
.build();
// ChatCompletion パラメーターを作成します。
ChatCompletionCreateParams params = ChatCompletionCreateParams.builder()
.model("qwen-plus") // モデルを指定します。
.addSystemMessage("あなたは役立つアシスタントです。")
.addUserMessage("あなたは誰ですか?")
.build();
// リクエストを送信し、応答を取得します。
ChatCompletion chatCompletion = client.chat().completions().create(params);
String content = chatCompletion.choices().get(0).message().content().orElse("有効なコンテンツが返されませんでした");
System.out.println(content);
} catch (Exception e) {
System.err.println("エラーメッセージ: " + e.getMessage());
System.out.println("詳細については、https://www.alibabacloud.com/help/model-studio/error-code をご参照ください");
}
}
}応答
私は Qwen、Alibaba Group の Tongyi Lab によって開発された超大規模言語モデルです。質問への回答、物語、公式文書、メール、スクリプトなどのテキスト作成、論理的推論、コード作成をお手伝いできます。また、意見を述べたり、ゲームをしたりすることもできます。ご質問やお手伝いが必要な場合は、お気軽にお尋ねください!Node.js
// Node.js v18+ が必要で、ES モジュール環境で実行する必要があります。
import OpenAI from "openai";
const openai = new OpenAI(
{
// シンガポールリージョンと北京リージョンの API キーは異なります。API キーを取得するには、https://www.alibabacloud.com/help/model-studio/get-api-key をご参照ください
// 環境変数を構成していない場合は、次の行をご利用の Model Studio API キーに置き換えてください:apiKey: "sk-xxx",
apiKey: process.env.DASHSCOPE_API_KEY,
// 以下はシンガポールリージョンの URL です。北京リージョンのモデルを使用する場合は、URL を https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1 に置き換えてください
baseURL: "https://dashscope-intl.aliyuncs.com/compatible-mode/v1"
}
);
const completion = await openai.chat.completions.create({
model: "qwen-plus", // モデルのリストについては、https://www.alibabacloud.com/help/model-studio/models をご参照ください
messages: [
{ role: "system", content: "あなたは役立つアシスタントです。" },
{ role: "user", content: "あなたは誰ですか?" }
],
});
console.log(completion.choices[0].message.content);
// 完全な応答を表示するには、次の行のコメントを解除してください。
// console.log(JSON.stringify(completion, null, 4));応答
私は Qwen、Alibaba Group の Tongyi Lab によって開発された超大規模言語モデルです。質問への回答、物語、公式文書、メール、スクリプトなどのテキスト作成、論理的推論、コード作成をお手伝いできます。また、意見を述べたり、ゲームをしたりすることもできます。ご質問やお手伝いが必要な場合は、お気軽にお尋ねください!Go
// OpenAI Go SDK v2.4.0 以降が必要です。
package main
import (
"context"
// 完全な応答を表示するには、次の行とコードブロックの末尾の行のコメントを解除してください。
// "encoding/json"
"fmt"
"os"
"github.com/openai/openai-go/v2"
"github.com/openai/openai-go/v2/option"
)
func main() {
// 環境変数を構成していない場合は、次の行をご利用の Model Studio API キーに置き換えてください:apiKey := "sk-xxx"
apiKey := os.Getenv("DASHSCOPE_API_KEY")
client := openai.NewClient(
option.WithAPIKey(apiKey),
// シンガポールリージョンと北京リージョンの API キーは異なります。API キーを取得するには、https://www.alibabacloud.com/help/model-studio/get-api-key をご参照ください
// 以下はシンガポールリージョンの URL です。北京リージョンのモデルを使用する場合は、URL を https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1 に置き換えてください
option.WithBaseURL("https://dashscope-intl.aliyuncs.com/compatible-mode/v1"),
)
chatCompletion, err := client.Chat.Completions.New(
context.TODO(), openai.ChatCompletionNewParams{
Messages: []openai.ChatCompletionMessageParamUnion{
openai.SystemMessage("あなたは役立つアシスタントです。"),
openai.UserMessage("あなたは誰ですか?"),
},
Model: "qwen-plus",
},
)
if err != nil {
fmt.Fprintf(os.Stderr, "リクエストが失敗しました: %v\n", err)
// エラーメッセージの詳細については、https://www.alibabacloud.com/help/model-studio/error-code をご参照ください
os.Exit(1)
}
if len(chatCompletion.Choices) > 0 {
fmt.Println(chatCompletion.Choices[0].Message.Content)
}
// 完全な応答を表示するには、次の行のコメントを解除してください。
// jsonData, _ := json.MarshalIndent(chatCompletion, "", " ")
// fmt.Println(string(jsonData))
}
応答
私は Qwen、Alibaba Group の Tongyi Lab によって開発された超大規模言語モデルです。質問への回答、物語、公式文書、メール、スクリプトなどのテキスト作成、論理的推論、コード作成をお手伝いできます。また、意見を述べたり、ゲームをしたりすることもできます。ご質問やお手伝いが必要な場合は、お気軽にお尋ねください!C# (HTTP)
using System.Net.Http.Headers;
using System.Text;
using System.Text.Json;
class Program
{
private static readonly HttpClient httpClient = new HttpClient();
static async Task Main(string[] args)
{
// 環境変数を構成していない場合は、次の行をご利用の Model Studio API キーに置き換えてください:string? apiKey = "sk-xxx";
string? apiKey = Environment.GetEnvironmentVariable("DASHSCOPE_API_KEY");
// 以下はシンガポールリージョンの base_url です。北京リージョンのモデルを使用する場合は、base_url を https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1/chat/completions に置き換えてください
string url = "https://dashscope-intl.aliyuncs.com/compatible-mode/v1/chat/completions";
// モデルのリストについては、https://www.alibabacloud.com/help/model-studio/getting-started/models をご参照ください
string jsonContent = @"{
""model"": ""qwen-plus"",
""messages"": [
{
""role"": ""system"",
""content"": ""あなたは役立つアシスタントです。""
},
{
""role"": ""user"",
""content"": ""あなたは誰ですか?""
}
]
}";
// リクエストを送信し、応答を取得します。
string result = await SendPostRequestAsync(url, jsonContent, apiKey);
// 完全な応答を表示するには、次の行のコメントを解除してください。
// Console.WriteLine(result);
// JSON を解析し、content 部分のみを出力します。
using JsonDocument doc = JsonDocument.Parse(result);
JsonElement root = doc.RootElement;
if (root.TryGetProperty("choices", out JsonElement choices) &&
choices.GetArrayLength() > 0)
{
JsonElement firstChoice = choices[0];
if (firstChoice.TryGetProperty("message", out JsonElement message) &&
message.TryGetProperty("content", out JsonElement content))
{
Console.WriteLine(content.GetString());
}
}
}
private static async Task<string> SendPostRequestAsync(string url, string jsonContent, string apiKey)
{
using (var content = new StringContent(jsonContent, Encoding.UTF8, "application/json"))
{
httpClient.DefaultRequestHeaders.Authorization = new AuthenticationHeaderValue("Bearer", apiKey);
httpClient.DefaultRequestHeaders.Accept.Add(new MediaTypeWithQualityHeaderValue("application/json"));
HttpResponseMessage response = await httpClient.PostAsync(url, content);
if (response.IsSuccessStatusCode)
{
return await response.Content.ReadAsStringAsync();
}
else
{
// エラーメッセージの詳細については、https://www.alibabacloud.com/help/model-studio/error-code をご参照ください
return $"リクエストが失敗しました: {response.StatusCode}";
}
}
}
}応答
私は Qwen、Alibaba Group の Tongyi Lab によって開発された超大規模言語モデルです。質問への回答、物語、公式文書、メール、スクリプトなどのテキスト作成、論理的推論、コード作成をお手伝いできます。また、意見を述べたり、ゲームをしたりすることもできます。ご質問やお手伝いが必要な場合は、お気軽にお尋ねください!PHP (HTTP)
<?php
// リクエスト URL を設定します。
// 以下はシンガポールリージョンの URL です。北京リージョンのモデルを使用する場合は、URL を https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1/chat/completions に置き換えてください
$url = 'https://dashscope-intl.aliyuncs.com/compatible-mode/v1/chat/completions';
// シンガポールリージョンと北京リージョンの API キーは異なります。API キーを取得するには、https://www.alibabacloud.com/help/model-studio/get-api-key をご参照ください
// 環境変数を構成していない場合は、次の行をご利用の Model Studio API キーに置き換えてください:$apiKey = "sk-xxx";
$apiKey = getenv('DASHSCOPE_API_KEY');
// リクエストヘッダーを設定します。
$headers = [
'Authorization: Bearer '.$apiKey,
'Content-Type: application/json'
];
// リクエストボディを設定します。
$data = [
"model" => "qwen-plus",
"messages" => [
[
"role" => "system",
"content" => "あなたは役立つアシスタントです。"
],
[
"role" => "user",
"content" => "あなたは誰ですか?"
]
]
];
// cURL セッションを初期化します。
$ch = curl_init();
// cURL オプションを設定します。
curl_setopt($ch, CURLOPT_URL, $url);
curl_setopt($ch, CURLOPT_POST, true);
curl_setopt($ch, CURLOPT_POSTFIELDS, json_encode($data));
curl_setopt($ch, CURLOPT_RETURNTRANSFER, true);
curl_setopt($ch, CURLOPT_HTTPHEADER, $headers);
// cURL セッションを実行します。
$response = curl_exec($ch);
// エラーが発生したかどうかを確認します。
// エラーメッセージの詳細については、https://www.alibabacloud.com/help/model-studio/error-code をご参照ください
if (curl_errno($ch)) {
echo 'Curl エラー: ' . curl_error($ch);
}
// cURL リソースを閉じます。
curl_close($ch);
// 応答を出力します。
$dataObject = json_decode($response);
$content = $dataObject->choices[0]->message->content;
echo $content;
// 完全な応答を表示するには、次の行のコメントを解除してください。
//echo $response;
?>応答
私は Qwen、Alibaba Group の Tongyi Lab によって開発された超大規模言語モデルです。質問への回答、物語、公式文書、メール、スクリプトなどのテキスト作成、論理的推論、コード作成をお手伝いできます。また、意見を述べたり、ゲームをしたりすることもできます。ご質問やお手伝いが必要な場合は、お気軽にお尋ねください!curl
次の例の `base_url` はシンガポールリージョン用です。中国 (北京) リージョンでモデルを使用する場合は、`base_url` を https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1/chat/completions に置き換えてください。
シンガポールリージョンと中国 (北京) リージョンの API キーは異なります。詳細については、「API キーの取得と設定」をご参照ください。
curl -X POST https://dashscope-intl.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": "あなたは役に立つアシスタントです。"
},
{
"role": "user",
"content": "あなたは誰ですか?"
}
]
}'応答
{
"choices": [
{
"message": {
"role": "assistant",
"content": "私は Qwen、Alibaba Group の Tongyi Lab によって開発された超大規模言語モデルです。質問への回答、物語、公式文書、メール、スクリプトなどのテキスト作成、論理的推論、コード作成をお手伝いできます。また、意見を述べたり、ゲームをしたりすることもできます。ご質問やお手伝いが必要な場合は、お気軽にお尋ねください!"
},
"finish_reason": "stop",
"index": 0,
"logprobs": null
}
],
"object": "chat.completion",
"usage": {
"prompt_tokens": 26,
"completion_tokens": 66,
"total_tokens": 92
},
"created": 1726127645,
"system_fingerprint": null,
"model": "qwen-plus",
"id": "chatcmpl-81951b98-28b8-9659-ab07-xxxxxx"
}DashScope
Python
import json
import os
from dashscope import Generation
import dashscope
# 以下はシンガポールリージョンの URL です。北京リージョンのモデルを使用する場合は、URL を https://dashscope.aliyuncs.com/api/v1 に置き換えてください
dashscope.base_http_api_url = "https://dashscope-intl.aliyuncs.com/api/v1"
messages = [
{"role": "system", "content": "あなたは役立つアシスタントです。"},
{"role": "user", "content": "あなたは誰ですか?"},
]
response = Generation.call(
# シンガポールリージョンと北京リージョンの API キーは異なります。API キーを取得するには、https://www.alibabacloud.com/help/model-studio/get-api-key をご参照ください
# 環境変数を構成していない場合は、次の行をご利用の Model Studio API キーに置き換えてください:api_key = "sk-xxx",
api_key=os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"),
model="qwen-plus",
messages=messages,
result_format="message",
)
if response.status_code == 200:
print(response.output.choices[0].message.content)
# 完全な応答を表示するには、次の行のコメントを解除してください。
# print(json.dumps(response, default=lambda o: o.__dict__, indent=4))
else:
print(f"HTTP ステータスコード: {response.status_code}")
print(f"エラーコード: {response.code}")
print(f"エラーメッセージ: {response.message}")
print("詳細については、https://www.alibabacloud.com/help/model-studio/error-code をご参照ください")応答
私は Qwen、Alibaba Group の Tongyi Lab によって開発された超大規模言語モデルです。質問への回答、物語、公式文書、メール、スクリプトなどのテキスト作成、論理的推論、コード作成をお手伝いできます。また、意見を述べたり、ゲームをしたりすることもできます。ご質問やお手伝いが必要な場合は、お気軽にお尋ねください!Java
// DashScope Java SDK v2.20.6 以降の使用を推奨します。
import java.util.Arrays;
import java.lang.System;
import com.alibaba.dashscope.aigc.generation.Generation;
import com.alibaba.dashscope.aigc.generation.GenerationParam;
import com.alibaba.dashscope.aigc.generation.GenerationResult;
import com.alibaba.dashscope.common.Message;
import com.alibaba.dashscope.common.Role;
import com.alibaba.dashscope.exception.ApiException;
import com.alibaba.dashscope.exception.InputRequiredException;
import com.alibaba.dashscope.exception.NoApiKeyException;
import com.alibaba.dashscope.protocol.Protocol;
import com.alibaba.dashscope.utils.JsonUtils;
public class Main {
public static GenerationResult callWithMessage() throws ApiException, NoApiKeyException, InputRequiredException {
// 以下はシンガポールリージョンの URL です。北京リージョンのモデルを使用する場合は、URL を https://dashscope.aliyuncs.com/api/v1 に置き換えてください
Generation gen = new Generation(Protocol.HTTP.getValue(), "https://dashscope-intl.aliyuncs.com/api/v1");
Message systemMsg = Message.builder()
.role(Role.SYSTEM.getValue())
.content("あなたは役立つアシスタントです。")
.build();
Message userMsg = Message.builder()
.role(Role.USER.getValue())
.content("あなたは誰ですか?")
.build();
GenerationParam param = GenerationParam.builder()
// シンガポールリージョンと北京リージョンの API キーは異なります。API キーを取得するには、https://www.alibabacloud.com/help/model-studio/get-api-key をご参照ください
// 環境変数を構成していない場合は、次の行をご利用の Model Studio API キーに置き換えてください:.apiKey("sk-xxx")
.apiKey(System.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"))
.model("qwen-plus")
.messages(Arrays.asList(systemMsg, userMsg))
.resultFormat(GenerationParam.ResultFormat.MESSAGE)
.build();
return gen.call(param);
}
public static void main(String[] args) {
try {
GenerationResult result = callWithMessage();
System.out.println(result.getOutput().getChoices().get(0).getMessage().getContent());
// 完全な応答を表示するには、次の行のコメントを解除してください。
// System.out.println(JsonUtils.toJson(result));
} catch (ApiException | NoApiKeyException | InputRequiredException e) {
System.err.println("エラーメッセージ: "+e.getMessage());
System.out.println("詳細については、https://www.alibabacloud.com/help/model-studio/error-code をご参照ください");
}
}
}応答
私は Qwen、Alibaba Group の Tongyi Lab によって開発された超大規模言語モデルです。質問への回答、物語、公式文書、メール、スクリプトなどのテキスト作成、論理的推論、コード作成をお手伝いできます。また、意見を述べたり、ゲームをしたりすることもできます。ご質問やお手伝いが必要な場合は、お気軽にお尋ねください!Node.js (HTTP)
// Node.js v18+ が必要です。
// 環境変数を構成していない場合は、次の行をご利用の Model Studio API キーに置き換えてください:const apiKey = "sk-xxx";
const apiKey = process.env.DASHSCOPE_API_KEY;
const data = {
model: "qwen-plus",
input: {
messages: [
{
role: "system",
content: "あなたは役立つアシスタントです。"
},
{
role: "user",
content: "あなたは誰ですか?"
}
]
},
parameters: {
result_format: "message"
}
};
async function callApi() {
try {
// 以下はシンガポールリージョンの URL です。北京リージョンのモデルを使用する場合は、URL を https://dashscope.aliyuncs.com/api/v1/services/aigc/text-generation/generation に置き換えてください
const response = await fetch('https://dashscope-intl.aliyuncs.com/api/v1/services/aigc/text-generation/generation', {
method: 'POST',
headers: {
'Authorization': `Bearer ${apiKey}`,
'Content-Type': 'application/json'
},
body: JSON.stringify(data)
});
const result = await response.json();
console.log(result.output.choices[0].message.content);
// 完全な応答を表示するには、次の行のコメントを解除してください。
// console.log(JSON.stringify(result));
} catch (error) {
// エラーメッセージの詳細については、https://www.alibabacloud.com/help/model-studio/error-code をご参照ください
console.error('呼び出しが失敗しました:', error.message);
}
}
callApi();応答
私は Qwen、Alibaba Group の Tongyi Lab によって開発された超大規模言語モデルです。質問への回答、物語、公式文書、メール、スクリプトなどのテキスト作成、論理的推論、コード作成をお手伝いできます。また、意見を述べたり、ゲームをしたりすることもできます。ご質問やお手伝いが必要な場合は、お気軽にお尋ねください!Go (HTTP)
package main
import (
"bytes"
"encoding/json"
"fmt"
"io"
"log"
"net/http"
"os"
)
func main() {
requestBody := map[string]interface{}{
"model": "qwen-plus",
"input": map[string]interface{}{
"messages": []map[string]string{
{
"role": "system",
"content": "あなたは役立つアシスタントです。",
},
{
"role": "user",
"content": "あなたは誰ですか?",
},
},
},
"parameters": map[string]string{
"result_format": "message",
},
}
// JSON にシリアライズします。
jsonData, _ := json.Marshal(requestBody)
// HTTP クライアントとリクエストを作成します。
client := &http.Client{}
// 以下はシンガポールリージョンの URL です。北京リージョンのモデルを使用する場合は、URL を https://dashscope.aliyuncs.com/api/v1/services/aigc/text-generation/generation に置き換えてください
req, _ := http.NewRequest("POST", "https://dashscope-intl.aliyuncs.com/api/v1/services/aigc/text-generation/generation", bytes.NewBuffer(jsonData))
// リクエストヘッダーを設定します。
apiKey := os.Getenv("DASHSCOPE_API_KEY")
req.Header.Set("Authorization", "Bearer "+apiKey)
req.Header.Set("Content-Type", "application/json")
// リクエストを送信します。
resp, err := client.Do(req)
if err != nil {
log.Fatal(err)
}
defer resp.Body.Close()
// 応答本文を読み取ります。
bodyText, _ := io.ReadAll(resp.Body)
// JSON を解析し、コンテンツを出力します。
var result map[string]interface{}
json.Unmarshal(bodyText, &result)
content := result["output"].(map[string]interface{})["choices"].([]interface{})[0].(map[string]interface{})["message"].(map[string]interface{})["content"].(string)
fmt.Println(content)
// 完全な応答を表示するには、次の行のコメントを解除してください。
// fmt.Printf("%s\n", bodyText)
}
応答
私は Qwen、Alibaba Group の Tongyi Lab によって開発された超大規模言語モデルです。質問への回答、物語、公式文書、メール、スクリプトなどのテキスト作成、論理的推論、コード作成をお手伝いできます。また、意見を述べたり、ゲームをしたりすることもできます。ご質問やお手伝いが必要な場合は、お気軽にお尋ねください!C# (HTTP)
using System.Net.Http.Headers;
using System.Text;
class Program
{
private static readonly HttpClient httpClient = new HttpClient();
static async Task Main(string[] args)
{
// シンガポールリージョンと北京リージョンの API キーは異なります。API キーを取得するには、https://www.alibabacloud.com/help/model-studio/get-api-key をご参照ください
// 環境変数を構成していない場合は、次の行をご利用の Model Studio API キーに置き換えてください:string? apiKey = "sk-xxx";
string? apiKey = Environment.GetEnvironmentVariable("DASHSCOPE_API_KEY");
// リクエスト URL とコンテンツを設定します。
// 以下はシンガポールリージョンの URL です。北京リージョンのモデルを使用する場合は、URL を https://dashscope.aliyuncs.com/api/v1/services/aigc/text-generation/generation に置き換えてください
string url = "https://dashscope-intl.aliyuncs.com/api/v1/services/aigc/text-generation/generation";
string jsonContent = @"{
""model"": ""qwen-plus"",
""input"": {
""messages"": [
{
""role"": ""system"",
""content"": ""あなたは役立つアシスタントです。""
},
{
""role"": ""user"",
""content"": ""あなたは誰ですか?""
}
]
},
""parameters"": {
""result_format"": ""message""
}
}";
// リクエストを送信し、応答を取得します。
string result = await SendPostRequestAsync(url, jsonContent, apiKey);
var jsonResult = System.Text.Json.JsonDocument.Parse(result);
var content = jsonResult.RootElement.GetProperty("output").GetProperty("choices")[0].GetProperty("message").GetProperty("content").GetString();
Console.WriteLine(content);
// 完全な応答を表示するには、次の行のコメントを解除してください。
// Console.WriteLine(result);
}
private static async Task<string> SendPostRequestAsync(string url, string jsonContent, string apiKey)
{
using (var content = new StringContent(jsonContent, Encoding.UTF8, "application/json"))
{
// リクエストヘッダーを設定します。
httpClient.DefaultRequestHeaders.Authorization = new AuthenticationHeaderValue("Bearer", apiKey);
httpClient.DefaultRequestHeaders.Accept.Add(new MediaTypeWithQualityHeaderValue("application/json"));
// リクエストを送信し、応答を取得します。
HttpResponseMessage response = await httpClient.PostAsync(url, content);
// 応答を処理します。
if (response.IsSuccessStatusCode)
{
return await response.Content.ReadAsStringAsync();
}
else
{
return $"リクエストが失敗しました: {response.StatusCode}";
}
}
}
}応答
{
"output": {
"choices": [
{
"finish_reason": "stop",
"message": {
"role": "assistant",
"content": "私は Qwen、Alibaba Group の Tongyi Lab によって開発された超大規模言語モデルです。質問への回答、物語、公式文書、メール、スクリプトなどのテキスト作成、論理的推論、コード作成をお手伝いできます。また、意見を述べたり、ゲームをしたりすることもできます。ご質問やお手伝いが必要な場合は、お気軽にお尋ねください!"
}
}
]
},
"usage": {
"total_tokens": 92,
"output_tokens": 66,
"input_tokens": 26
},
"request_id": "09dceb20-ae2e-999b-85f9-xxxxxx"
}PHP (HTTP)
<?php
// 以下はシンガポールリージョンの URL です。北京リージョンのモデルを使用する場合は、URL を https://dashscope.aliyuncs.com/api/v1/services/aigc/text-generation/generation に置き換えてください
$url = "https://dashscope-intl.aliyuncs.com/api/v1/services/aigc/text-generation/generation";
// シンガポールリージョンと北京リージョンの API キーは異なります。API キーを取得するには、https://www.alibabacloud.com/help/model-studio/get-api-key をご参照ください
$apiKey = getenv('DASHSCOPE_API_KEY');
$data = [
"model" => "qwen-plus",
"input" => [
"messages" => [
[
"role" => "system",
"content" => "あなたは役立つアシスタントです。"
],
[
"role" => "user",
"content" => "あなたは誰ですか?"
]
]
],
"parameters" => [
"result_format" => "message"
]
];
$jsonData = json_encode($data);
$ch = curl_init($url);
curl_setopt($ch, CURLOPT_RETURNTRANSFER, true);
curl_setopt($ch, CURLOPT_POST, true);
curl_setopt($ch, CURLOPT_POSTFIELDS, $jsonData);
curl_setopt($ch, CURLOPT_HTTPHEADER, [
"Authorization: Bearer $apiKey",
"Content-Type: application/json"
]);
$response = curl_exec($ch);
$httpCode = curl_getinfo($ch, CURLINFO_HTTP_CODE);
if ($httpCode == 200) {
$jsonResult = json_decode($response, true);
$content = $jsonResult['output']['choices'][0]['message']['content'];
echo $content;
// 完全な応答を表示するには、次の行のコメントを解除してください。
// echo "モデルの応答: " . $response;
} else {
echo "リクエストエラー: " . $httpCode . " - " . $response;
}
curl_close($ch);
?>応答
私は Qwen、Alibaba Group の Tongyi Lab によって開発された超大規模言語モデルです。質問への回答、物語、公式文書、メール、スクリプトなどのテキスト作成、論理的推論、コード作成をお手伝いできます。また、意見を述べたり、ゲームをしたりすることもできます。ご質問やお手伝いが必要な場合は、お気軽にお尋ねください!curl
次の例の base_url は、シンガポールリージョン用です。中国 (北京) リージョンのモデルを使用している場合は、base_url を https://dashscope.aliyuncs.com/api/v1/services/aigc/text-generation/generation に置き換えてください。
シンガポールリージョンと中国 (北京) リージョンの API キーは異なります。詳細については、「API キーの取得と設定」をご参照ください。
curl --location "https://dashscope-intl.aliyuncs.com/api/v1/services/aigc/text-generation/generation" \
--header "Authorization: Bearer $DASHSCOPE_API_KEY" \
--header "Content-Type: application/json" \
--data '{
"model": "qwen-plus",
"input":{
"messages":[
{
"role": "system",
"content": "You are a helpful assistant."
},
{
"role": "user",
"content": "Who are you?"
}
]
},
"parameters": {
"result_format": "message"
}
}'レスポンス
{
"output": {
"choices": [
{
"finish_reason": "stop",
"message": {
"role": "assistant",
"content": "私は Alibaba Group の Tongyi Lab によって開発された超大規模言語モデル、Qwen です。質問への回答、物語、公式ドキュメント、メール、スクリプトなどのテキスト作成、論理的推論、コード作成などをお手伝いできます。また、意見を述べたり、ゲームをしたりすることもできます。ご質問やサポートが必要な場合は、お気軽にお尋ねください!"
}
}
]
},
"usage": {
"total_tokens": 92,
"output_tokens": 66,
"input_tokens": 26
},
"request_id": "09dceb20-ae2e-999b-85f9-xxxxxx"
}画像と動画の処理
マルチモーダルモデルは、視覚的な質問応答やイベント検出などのタスクのために、画像や動画などの非テキストデータを処理できます。これらのモデルの呼び出しは、以下の点でプレーンテキストモデルの呼び出しとは異なります:
ユーザーメッセージの構造:マルチモーダルモデルのユーザーメッセージには、テキストだけでなく、画像や音声などのマルチモーダル情報も含まれます。
DashScope SDK インターフェイス: DashScope Python SDK を使用する場合は、
MultiModalConversationインターフェイスを呼び出します。DashScope Java SDK を使用する場合は、MultiModalConversationクラスを呼び出します。
画像および動画ファイルの制限については、「視覚的理解」をご参照ください。
OpenAI 互換
Python
from openai import OpenAI
import os
client = OpenAI(
# シンガポールリージョンと北京リージョンでは API キーが異なります。API キーを取得するには、https://www.alibabacloud.com/help/model-studio/get-api-key をご参照ください
# 環境変数が設定されていない場合は、次の行を Model Studio API キーに置き換えてください:api_key="sk-xxx"
api_key=os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"),
# 次の base_url はシンガポールリージョン用です。北京リージョンのモデルを使用する場合は、base_url を https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1 に置き換えてください
base_url="https://dashscope-intl.aliyuncs.com/compatible-mode/v1"
)
messages = [
{
"role": "user",
"content": [
{
"type": "image_url",
"image_url": {
"url": "https://help-static-aliyun-doc.aliyuncs.com/file-manage-files/zh-CN/20251031/ownrof/f26d201b1e3f4e62ab4a1fc82dd5c9bb.png"
},
},
{"type": "text", "text": "What products are shown in the image?"},
],
}
]
completion = client.chat.completions.create(
model="qwen3-vl-plus", # これを別のマルチモーダルモデルに置き換え、必要に応じてメッセージを修正してください。
messages=messages,
)
print(completion.choices[0].message.content)
Node.js
import OpenAI from "openai";
const openai = new OpenAI(
{
// シンガポールリージョンと北京リージョンでは API キーが異なります。API キーを取得するには、https://www.alibabacloud.com/help/model-studio/get-api-key をご参照ください
// 環境変数が設定されていない場合は、次の行を Model Studio API キーに置き換えてください:apiKey: "sk-xxx",
apiKey: process.env.DASHSCOPE_API_KEY,
// 次の baseURL はシンガポールリージョン用です。北京リージョンのモデルを使用する場合は、baseURL を https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1 に置き換えてください
baseURL: "https://dashscope-intl.aliyuncs.com/compatible-mode/v1"
}
);
let messages = [
{
role: "user",
content: [
{ type: "image_url", image_url: { "url": "https://help-static-aliyun-doc.aliyuncs.com/file-manage-files/zh-CN/20251031/ownrof/f26d201b1e3f4e62ab4a1fc82dd5c9bb.png" } },
{ type: "text", text: "What products are shown in the image?" },
]
}]
async function main() {
let response = await openai.chat.completions.create({
model: "qwen3-vl-plus", // これを別のマルチモーダルモデルに置き換え、必要に応じてメッセージを修正してください。
messages: messages
});
console.log(response.choices[0].message.content);
}
main()curl
次の例の `base_url` はシンガポールリージョン用です。北京リージョンのモデルを使用する場合は、`base_url` を https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1/chat/completions に置き換えてください。
シンガポールリージョンと北京リージョンでは API キーが異なります。詳細については、「API キーの取得と設定」をご参照ください。
curl -X POST https://dashscope-intl.aliyuncs.com/compatible-mode/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $DASHSCOPE_API_KEY" \
-H 'Content-Type: application/json' \
-d '{
"model": "qwen3-vl-plus",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": [
{
"type": "image_url",
"image_url": {
"url": "https://help-static-aliyun-doc.aliyuncs.com/file-manage-files/zh-CN/20251031/ownrof/f26d201b1e3f4e62ab4a1fc82dd5c9bb.png"
}
},
{
"type": "text",
"text": "What products are shown in the image?"
}
]
}
]
}'DashScope
Python
import os
from dashscope import MultiModalConversation
import dashscope
# 次の base_url はシンガポールリージョン用です。北京リージョンのモデルを使用する場合は、base_url を https://dashscope.aliyuncs.com/api/v1 に置き換えてください。
dashscope.base_http_api_url = 'https://dashscope-intl.aliyuncs.com/api/v1'
messages = [
{
"role": "user",
"content": [
{
"image": "https://help-static-aliyun-doc.aliyuncs.com/file-manage-files/zh-CN/20251031/ownrof/f26d201b1e3f4e62ab4a1fc82dd5c9bb.png"
},
{"text": "What products are shown in the image?"},
],
}
]
response = MultiModalConversation.call(
# シンガポールリージョンと北京リージョンでは API キーが異なります。API キーを取得するには、https://www.alibabacloud.com/help/model-studio/get-api-key をご参照ください。
# 環境変数を設定していない場合は、次の行を api_key="sk-xxx" に置き換え、ご利用の Model Studio API キーを使用してください。
api_key=os.getenv('DASHSCOPE_API_KEY'),
model='qwen3-vl-plus', # 必要に応じて、モデルを他のマルチモーダルモデルに置き換え、メッセージを修正できます。
messages=messages
)
print(response.output.choices[0].message.content[0]['text'])
Java
import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
import java.util.Collections;
import java.util.List;
import com.alibaba.dashscope.aigc.multimodalconversation.MultiModalConversation;
import com.alibaba.dashscope.aigc.multimodalconversation.MultiModalConversationParam;
import com.alibaba.dashscope.aigc.multimodalconversation.MultiModalConversationResult;
import com.alibaba.dashscope.common.MultiModalMessage;
import com.alibaba.dashscope.common.Role;
import com.alibaba.dashscope.exception.ApiException;
import com.alibaba.dashscope.exception.NoApiKeyException;
import com.alibaba.dashscope.exception.UploadFileException;
import com.alibaba.dashscope.utils.Constants;
public class Main {
static {
// 次の base_url はシンガポールリージョン用です。北京リージョンのモデルを使用する場合は、base_url を https://dashscope.aliyuncs.com/api/v1 に置き換えてください。
Constants.baseHttpApiUrl = "https://dashscope-intl.aliyuncs.com/api/v1";
}
private static final String modelName = "qwen3-vl-plus"; // 必要に応じて、これを別のマルチモーダルモデルに置き換え、対応するメッセージを修正できます。
public static void MultiRoundConversationCall() throws ApiException, NoApiKeyException, UploadFileException {
MultiModalConversation conv = new MultiModalConversation();
MultiModalMessage userMessage = MultiModalMessage.builder().role(Role.USER.getValue())
.content(Arrays.asList(Collections.singletonMap("image", "https://help-static-aliyun-doc.aliyuncs.com/file-manage-files/zh-CN/20251031/ownrof/f26d201b1e3f4e62ab4a1fc82dd5c9bb.png"),
Collections.singletonMap("text", "What products are shown in the image?"))).build();
List<MultiModalMessage> messages = new ArrayList<>();
messages.add(userMessage);
MultiModalConversationParam param = MultiModalConversationParam.builder()
// シンガポールリージョンと北京リージョンでは API キーが異なります。API キーを取得するには、https://www.alibabacloud.com/help/model-studio/get-api-key をご参照ください
// 環境変数が設定されていない場合は、ご利用の Model Studio API キーを使用して、次の行を .apiKey("sk-xxx") に置き換えてください
.apiKey(System.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"))
.model(modelName)
.messages(messages)
.build();
MultiModalConversationResult result = conv.call(param);
System.out.println(result.getOutput().getChoices().get(0).getMessage().getContent().get(0).get("text")); // add the result to conversation
}
public static void main(String[] args) {
try {
MultiRoundConversationCall();
} catch (ApiException | NoApiKeyException | UploadFileException e) {
System.out.println(e.getMessage());
}
System.exit(0);
}
}curl
次の `base_url` はシンガポールリージョン用です。北京リージョンのモデルを使用する場合は、`base_url` を https://dashscope.aliyuncs.com/api/v1/services/aigc/multimodal-generation/generation に置き換えてください。
シンガポールリージョンと北京リージョンでは API キーが異なります。詳細については、「API キーの取得と設定」をご参照ください。
curl -X POST https://dashscope-intl.aliyuncs.com/api/v1/services/aigc/multimodal-generation/generation \
-H "Authorization: Bearer $DASHSCOPE_API_KEY" \
-H 'Content-Type: application/json' \
-d '{
"model": "qwen3-vl-plus",
"input":{
"messages":[
{
"role": "user",
"content": [
{"image": "https://help-static-aliyun-doc.aliyuncs.com/file-manage-files/zh-CN/20251031/ownrof/f26d201b1e3f4e62ab4a1fc82dd5c9bb.png"},
{"text": "What products are shown in the image?"}
]
}
]
}
}'非同期呼び出し
非同期呼び出しは、高同時実行リクエストを処理する効率を向上させます。
OpenAI 互換
Python
import os
import asyncio
from openai import AsyncOpenAI
import platform
# 非同期クライアントインスタンスを作成します。
client = AsyncOpenAI(
# シンガポールリージョンと北京リージョンの API キーは異なります。API キーの取得方法については、https://www.alibabacloud.com/help/model-studio/get-api-key をご参照ください。
# 環境変数を設定していない場合は、次の行を Model Studio API キーに置き換えてください:api_key="sk-xxx",
api_key=os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"),
# 次の URL はシンガポールリージョン用です。北京リージョンのモデルを使用する場合は、URL を https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1 に置き換えてください。
base_url="https://dashscope-intl.aliyuncs.com/compatible-mode/v1"
)
# 非同期タスクのリストを定義します。
async def task(question):
print(f"Sending question: {question}")
response = await client.chat.completions.create(
messages=[
{"role": "user", "content": question}
],
model="qwen-plus", # モデルのリストについては、https://www.alibabacloud.com/help/model-studio/getting-started/models をご参照ください。
)
print(f"Model response: {response.choices[0].message.content}")
# メインの非同期関数です。
async def main():
questions = ["Who are you?", "What can you do?", "What's the weather like?"]
tasks = [task(q) for q in questions]
await asyncio.gather(*tasks)
if __name__ == '__main__':
# イベントループポリシーを設定します。
if platform.system() == 'Windows':
asyncio.set_event_loop_policy(asyncio.WindowsSelectorEventLoopPolicy())
# メインのコルーチンを実行します。
asyncio.run(main(), debug=False)
Java
import com.openai.client.OpenAIClientAsync;
import com.openai.client.okhttp.OpenAIOkHttpClientAsync;
import com.openai.models.chat.completions.ChatCompletionCreateParams;
import java.util.Arrays;
import java.util.List;
import java.util.concurrent.CompletableFuture;
public class Main {
public static void main(String[] args) {
// OpenAI クライアントを作成し、DashScope 互換 API に接続します。
OpenAIClientAsync client = OpenAIOkHttpClientAsync.builder()
// 環境変数が設定されていない場合は、次の行を Model Studio API キーに置き換えてください:.apiKey("sk-xxx")
.apiKey(System.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"))
// 次の URL はシンガポールリージョン用です。北京リージョンのモデルを使用する場合は、URL を https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1 に置き換えてください。
.baseUrl("https://dashscope-intl.aliyuncs.com/compatible-mode/v1")
.build();
// 質問のリストを定義します。
List<String> questions = Arrays.asList("Who are you?", "What can you do?", "What's the weather like?");
// 非同期タスクのリストを作成します。
CompletableFuture<?>[] futures = questions.stream()
.map(question -> CompletableFuture.supplyAsync(() -> {
System.out.println("Sending question: " + question);
// ChatCompletion パラメーターを作成します。
ChatCompletionCreateParams params = ChatCompletionCreateParams.builder()
.model("qwen-plus") // モデルを指定します。
.addSystemMessage("You are a helpful assistant.")
.addUserMessage(question)
.build();
// 非同期リクエストを送信し、応答を処理します。
return client.chat().completions().create(params)
.thenAccept(chatCompletion -> {
String content = chatCompletion.choices().get(0).message().content().orElse("No response content");
System.out.println("Model response: " + content);
})
.exceptionally(e -> {
System.err.println("Error message: " + e.getMessage());
System.out.println("詳細については、https://www.alibabacloud.com/help/model-studio/error-code をご参照ください。");
return null;
});
}).thenCompose(future -> future))
.toArray(CompletableFuture[]::new);
// すべての非同期操作が完了するのを待ちます。
CompletableFuture.allOf(futures).join();
}
}DashScope
DashScope SDK を使用した非同期テキスト生成は、Python でのみサポートされています。
# DashScope Python SDK のバージョンは 1.19.0 以降である必要があります。
import asyncio
import platform
from dashscope.aigc.generation import AioGeneration
import os
import dashscope
# 次の URL はシンガポールリージョン用です。北京リージョンのモデルを使用する場合は、URL を https://dashscope.aliyuncs.com/api/v1 に置き換えてください。
dashscope.base_http_api_url = 'https://dashscope-intl.aliyuncs.com/api/v1'
# 非同期タスクを定義します。
async def task(question):
print(f"Sending question: {question}")
response = await AioGeneration.call(
# 環境変数が設定されていない場合は、次の行を Model Studio API キーに置き換えてください:api_key="sk-xxx",
api_key=os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"),
model="qwen-plus", # モデルリスト:https://www.alibabacloud.com/help/model-studio/models
messages=[{"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
{"role": "user", "content": question}],
result_format="message",
)
print(f"Model response: {response.output.choices[0].message.content}")
# メインの非同期関数です。
async def main():
questions = ["Who are you?", "What can you do?", "How is the weather?"]
tasks = [task(q) for q in questions]
await asyncio.gather(*tasks)
if __name__ == '__main__':
# イベントループポリシーを設定します。
if platform.system() == 'Windows':
asyncio.set_event_loop_policy(asyncio.WindowsSelectorEventLoopPolicy())
# メインのコルーチンを実行します。
asyncio.run(main(), debug=False)
応答
呼び出しは非同期であるため、応答の順序は例と異なる場合があります。
Sending question: Who are you?
Sending question: What can you do?
Sending question: What's the weather like?
Model response: こんにちは! 私は Qwen、Alibaba Group の通義ラボによって開発された大規模言語モデルです。質問への回答、ストーリー、公式ドキュメント、メール、プレイブックなどのテキスト作成、論理的推論、コード作成、意見表明、ゲームのプレイなどをお手伝いできます。ご質問やサポートが必要な場合は、いつでもお気軽にお尋ねください!
Model response: こんにちは! 現時点ではリアルタイムの天気情報を取得できません。都市や地域を教えていただければ、一般的な天気に関するアドバイスや情報を提供できるよう最善を尽くします。または、天気アプリケーションを使用してリアルタイムの気象状況を確認することもできます。
Model response: 私には、次のような多くのスキルがあります:
1. **質問への回答**:学術的な質問、常識的な質問、専門知識に関する質問など、さまざまな質問にお答えします。
2. **テキスト作成**:ストーリー、公式ドキュメント、メール、プレイブックなど、さまざまな種類のテキストを作成できます。
3. **論理的推論**:数学の問題やなぞなぞなど、論理的推論の問題を解決するお手伝いをします。
4. **プログラミング**:コードの作成、デバッグ、最適化など、プログラミングの支援を提供できます。
5. **多言語サポート**:中国語、英語、フランス語、スペイン語など、複数の言語をサポートしています。
6. **意見表明**:意思決定に役立つ意見や提案を提供できます。
7. **ゲーム**:なぞなぞやしりとりなど、テキストベースのゲームを一緒にプレイできます。
特定のニーズや質問があれば、お気軽にお知らせください。最善を尽くしてお手伝いします!本番環境への適用
高品質なコンテキストの構築
大量の生データをモデルに直接入力すると、コンテキストサイズの制限により、コストが増加し、パフォーマンスが低下します。コンテキストエンジニアリングは、正確なナレッジを動的に読み込むことで、生成品質と効率を向上させます。主な手法は次のとおりです。
プロンプトエンジニアリング:この手法は、モデルをより正確にガイドするためのテキスト命令 (プロンプト) を設計および最適化します。これにより、モデルが目的の出力を生成するのに役立ちます。詳細については、「テキストからテキストへのプロンプトガイド」。
検索拡張生成 (RAG):この手法は、プロダクトドキュメントや技術マニュアルなどの外部ナレッジベースに基づいてモデルが質問に回答する必要がある場合に使用されます。
ツール呼び出し:この手法により、モデルは天気や交通情報などのリアルタイム情報を取得したり、API の呼び出しやメールの送信などの特定の操作を完了したりできます。
メモリ:この機能は、モデルに長期および短期のメモリを作成し、会話の履歴を理解できるようにします。
応答の多様性の制御
temperature と top_p は、生成されるテキストの多様性を制御します。値が高いほど多様なコンテンツが生成され、値が低いほど決定論的なコンテンツが生成されます。これらのパラメーターの効果を正確に評価するには、一度に 1 つだけを調整してください。
temperature:範囲 [0, 2)。ランダム性を調整します。top_p:範囲 [0, 1]。確率のしきい値で応答をフィルタリングします。
以下の例は、さまざまなパラメーター設定が生成されるコンテンツにどのように影響するかを示しています。入力プロンプトは、「猫と太陽の光についての 3 文の短い物語を書いてください」です。
高い多様性 (例:
temperature=0.9):クリエイティブライティング、ブレインストーミング、マーケティングコピーなど、創造性、想像力、新しい表現が求められるシナリオで使用します。Sunlight slanted onto the windowsill. The ginger cat crept toward the glowing tile, its fur instantly turning the color of melted honey. It extended a paw to tap the patch of light, sinking in as if stepping into a warm pool, and the sunlight flowed up its back from its paw pads. The afternoon suddenly grew heavy. The cat, curled in the flowing gold dust, heard time gently dissolve into its purrs.高い決定論 (例:
temperature=0.1):事実に基づく Q&A、コード生成、法的文書など、正確で厳密、かつ予測可能なコンテンツが求められるシナリオで使用します。In the afternoon, an old cat curled on the windowsill, dozing among the sunbeams. Sunlight gently danced across its mottled back, like flipping through an old photo album. Dust floated up and settled down, as if time whispered: You were once young, and I was once warm.
その他の機能
前のセクションでは、基本的な対話メソッドについて説明しました。より複雑なシナリオでは、次の機能を検討してください。
マルチターン会話:この機能は、フォローアップの質問や情報収集など、継続的なコミュニケーションが必要なシナリオで使用されます。
ストリーミング出力:この機能は、チャットボットやリアルタイムのコード生成など、即時応答が必要なシナリオで使用されます。ユーザーエクスペリエンスを向上させ、長い応答時間によるタイムアウトを防ぐのに役立ちます。
ディープシンキング:この機能は、複雑な推論やポリシー分析など、高品質で構造化された詳細な回答が必要なシナリオで使用されます。
構造化出力:この機能は、モデルに安定した JSON フォーマットで応答させる必要がある場合に使用されます。これは、プログラムによる呼び出しやデータ解析に役立ちます。
パーシャルモード:この機能は、コード補完や長文執筆など、モデルが既存のテキストから継続する必要があるシナリオで使用されます。
API リファレンス
モデル呼び出しパラメーターの完全なリストは、OpenAI 互換 API リファレンスとDashScope API リファレンスをご参照ください。
よくある質問
Q:Qwen API がウェブリンクを解析できないのはなぜですか?
A:Qwen API は、直接ウェブリンクにアクセスして解析することはできません。Function Calling や などの機能、または Python の Beautiful Soup のようなウェブスクレイピングツールを使用して、ウェブページから情報を読み取ることができます。
Q:ウェブ版 Qwen と Qwen API の応答に一貫性がないのはなぜですか?
A:ウェブ版 Qwen には、Qwen API の上に構築された追加のエンジニアリング最適化が含まれています。 これにより、ウェブページの解析、ウェブ検索、グラフ描画、PPT 作成などの機能が有効になります。これらの機能は、モデル API のネイティブ機能ではありません。モデルの結果を最適化するには、Function calling などの機能を使用できます。
Q:モデルは Word、Excel、PDF、または PPT 形式のファイルを直接生成できますか?
A:いいえ、できません。Model Studio のテキスト生成モデルは、プレーンテキストのみを出力します。これらの形式のファイルを作成するには、コードやサードパーティのライブラリを使用してプレーンテキストを変換するか。