由于海内openai 不开放，chartgpt 无法利用，我们可以借助海内大公司开放的模型来学习一下，这里我就选取阿里的通义千问来做解释。
在日常你可以通过访问 https://tongyi.aliyun.com/qianwen/ 来利用交互对话，来得到你所须要的答案。但这不是我们的目标，我们的目标是实现一个类似的窗口，或者说将其输出作为自己的中间结果再进行加工，当然你也可以有自己的想法。我这里只会将你带入进来，如何利用对话后面的大模型，将其纳入到自己的程序中。
好了，废话不多讲，首先你须要注册阿里云的账号，登录这里去注册：https://www.aliyun.com/product/list?spm=5176.28508143.J_4VYgf18xNlTAyFFbOuOQe.2.7e30154aUTQVbj ，如下图，
输入“通义千问”，即可找到关于通义千问完全先容，链接如下：https://help.aliyun.com/zh/dashscope/?spm=a2c4g.11186623.0.0.134e193ei3MivP ，我们可以从快速入门来看。按照阿里网页的先容来看，首先要注册，天生一个API-KEY,我这里以Windows 11 系统为例。
KEY 获取与配置，请参考：https://help.aliyun.com/zh/dashscope/developer-reference/acquisition-and-configuration-of-api-key?spm=a2c4g.11186623.0.0.1a0717d9JzeJ18
这里特殊提到一下的是环境配置，
打开powershell 命令行，按照网页先容，输入
# 用您的 API-KEY 代替 YOUR_DASHSCOPE_API_KEY
[Environment]::SetEnvironmentVariable("DASHSCOPE_API_KEY", "YOUR_DASHSCOPE_API_KEY", [EnvironmentVariableTarget]::User)
YOUR_DASHSCOPE_API_KEY 这个要更换为自己的KEY。如果先前有打开过Python 的文件，请配置完环境变量后，重新开启一下，这样key 才能生效。
按照API-KEY之后，就须要安装dashscope ,它增援Python 和Java, 这里我们以Python 为例。链接：https://help.aliyun.com/zh/dashscope/developer-reference/install-dashscope-sdk?spm=a2c4g.11186623.0.0.295a1507WdxbVZ
在powershell 中输入pip install dashscope ，即可下载。
通义千问的模型先容自己可以看看，https://help.aliyun.com/zh/dashscope/developer-reference/model-introduction?spm=a2c4g.11186623.0.0.2be1f97ez4EISf 。
如何利用才是我们的重点，链接为：https://help.aliyun.com/zh/dashscope/developer-reference/api-details?spm=a2c4g.11186623.0.0.45a446c1lnMHyq。
在安装好dashscope SDK后，引入Generation 类，调用call 方法，我在后面讲贴出一个大略的demo 源码，这个是我本地测试成功的。
这里会重点先容一下call 方法和response 结果，当然你参考阿里源链接也能找到答案。
response = Generation.call(model="qwen-max", messages=messages, # 将输出设置为"message"格式 result_format='message')
如下图：
输入参数详解
from dashscope import Generationdef get_response(messages): response = Generation.call(model="qwen-max", messages=messages, # 将输出设置为"message"格式 result_format='message') return responsemessages = [{'role': 'system', 'content': 'You are a helpful assistant.'}]while True: user_input = input("请输入：") messages.append({'role': 'user', 'content': user_input}) assistant_output = get_response(messages).output.choices[0]['message']['content'] messages.append({'role': 'assistant', 'content': assistant_output}) if user_input == 'quit': print('用户退出！
') print('\n') break print(f'模型输出：{assistant_output}') print('\n')
实行后，可以大略对话，
好了，本日就大略先容到这里，关注我，后续我会连续更新AI干系文章。感谢~