基于阿里云DashScope API构建智能对话指南

背景

公司想对接AI智能体，用于客服系统，经过调研和实施，觉得DashScope 符合需求。
阿里云推出的DashScope灵积模型服务为开发者提供了便捷高效的大模型接入方案。本文将详细介绍如何基于DashScope API构建一个功能完善的智能对话系统，包含流式对话、工具调用等高级特性。

项目背景与技术选型

我们的项目目标是构建一个企业级智能客服系统，需要满足以下核心需求：

• 支持多轮自然语言对话
• 实现低延迟的流式响应
• 可扩展的工具调用能力
• 稳定的生产环境部署

经过技术评估，我们选择了阿里云DashScope服务，主要基于以下优势：

1. 模型多样性：提供QWEN系列等多种大语言模型
2. API兼容性：兼容OpenAI API格式，降低迁移成本
3. 性能保障：阿里云基础设施确保服务稳定性
4. 成本效益：相比自建模型集群更具性价比

模型地址： https://help.aliyun.com/zh/model-studio/videos/yi-large-quick-start

核心代码实现与优化

基础对话功能实现

我们首先实现了基础的对话功能模块，这是整个系统的核心：

登录后复制

import json
from typing import List, Dict, Optional
import requests
from pydantic import BaseModel
from utils.LogHandler import log


# 配置管理使用Pydantic模型，便于验证和文档化
class DashScopeConfig(BaseModel):
    base_url: str = "https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1"
    api_key: str
    default_model: str = "qwen-plus"
    timeout: int = 30
    max_retries: int = 3


class GPTChatResponse(BaseModel):
    content: str
    tool_calls: Optional[List[Dict]] = None


def gpt_chat(
        messages: List[Dict[str, str]],
        config: DashScopeConfig,
        model: Optional[str] = None,
        temperature: Optional[float] = None,
        max_tokens: Optional[int] = 512
) -> str:
    """
    标准对话API实现
    :pa