文本生成

Python

示例代码

from openai import OpenAI
from datetime import datetime
import json
import os

client = OpenAI(
    # 若没有配置环境变量，请用百炼API Key将下行替换为：api_key="sk-xxx",
    api_key=os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"),
    base_url="https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1",  # 填写DashScope SDK的base_url
)

# 定义工具列表，模型在选择使用哪个工具时会参考工具的name和description
tools = [
    # 工具1 获取当前时刻的时间
    {
        "type": "function",
        "function": {
            "name": "get_current_time",
            "description": "当你想知道现在的时间时非常有用。",
            # 因为获取当前时间无需输入参数，因此parameters为空字典
            "parameters": {}
        }
    },  
    # 工具2 获取指定城市的天气
    {
        "type": "function",
        "function": {
            "name": "get_current_weather",
            "description": "当你想查询指定城市的天气时非常有用。",
            "parameters": {  
                "type": "object",
                "properties": {
                    # 查询天气时需要提供位置，因此参数设置为location
                    "location": {
                        "type": "string",
                        "description": "城市或县区，比如北京市、杭州市、余杭区等。"
                    }
                }
            },
            "required": [
                "location"
            ]
        }
    }
]

# 模拟天气查询工具。返回结果示例：“北京今天是雨天。”
def get_current_weather(location):
    return f"{location}今天是雨天。 "

# 查询当前时间的工具。返回结果示例：“当前时间：2024-04-15 17:15:18。“
def get_current_time():
    # 获取当前日期和时间
    current_datetime = datetime.now()
    # 格式化当前日期和时间
    formatted_time = current_datetime.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')
    # 返回格式化后的当前时间
    return f"当前时间：{formatted_time}。"

# 封装模型响应函数
def get_response(messages):
    completion = client.chat.completions.create(
        model="qwen-plus",
        messages=messages,
        tools=tools
        )
    return completion.model_dump()

def call_with_messages():
    print('\n')
    messages = [
            {
                "content": input('请输入：'),  # 提问示例："现在几点了？" "一个小时后几点" "北京天气如何？"
                "role": "user"
            }
    ]
    print("-"*60)
    # 模型的第一轮调用
    i = 1
    first_response = get_response(messages)
    assistant_output = first_response['choices'][0]['message']
    print(f"\n第{i}轮大模型输出信息：{first_response}\n")
    if  assistant_output['content'] is None:
        assistant_output['content'] = ""
    messages.append(assistant_output)
    # 如果不需要调用工具，则直接返回最终答案
    if assistant_output['tool_calls'] == None:  # 如果模型判断无需调用工具，则将assistant的回复直接打印出来，无需进行模型的第二轮调用
        print(f"无需调用工具，我可以直接回复：{assistant_output['content']}")
        return
    # 如果需要调用工具，则进行模型的多轮调用，直到模型判断无需调用工具
    while assistant_output['tool_calls'] != None:
        # 如果判断需要调用查询天气工具，则运行查询天气工具
        if assistant_output['tool_calls'][0]['function']['name'] == 'get_current_weather':
            tool_info = {"name": "get_current_weather", "role":"tool"}
            # 提取位置参数信息
            location = json.loads(assistant_output['tool_calls'][0]['function']['arguments'])['location']
            tool_info['content'] = get_current_weather(location)
        # 如果判断需要调用查询时间工具，则运行查询时间工具
        elif assistant_output['tool_calls'][0]['function']['name'] == 'get_current_time':
            tool_info = {"name": "get_current_time", "role":"tool"}
            tool_info['content'] = get_current_time()
        print(f"工具输出信息：{tool_info['content']}\n")
        print("-"*60)
        messages.append(tool_info)
        assistant_output = get_response(messages)['choices'][0]['message']
        if  assistant_output['content'] is None:
            assistant_output['content'] = ""
        messages.append(assistant_output)
        i += 1
        print(f"第{i}轮大模型输出信息：{assistant_output}\n")
    print(f"最终答案：{assistant_output['content']}")

if __name__ == '__main__':
    call_with_messages()

返回结果

当输入：几点了？时，程序会进行如下输出：

以下是发起Function Call流程（模型的第一轮调用）时模型的返回信息。当输入“杭州天气”时，模型会返回tool_calls参数；当输入“你好”时，模型判断无需调用工具，模型不会返回tool_calls参数。

{
    'id': 'chatcmpl-e2f045fd-2604-9cdb-bb61-37c805ecd15a',
    'choices': [
        {
            'finish_reason': 'tool_calls',
            'index': 0,
            'logprobs': None,
            'message': {
                'content': '',
                'role': 'assistant',
                'function_call': None,
                'tool_calls': [
                    {
                        'id': 'call_7a33ebc99d5342969f4868',
                        'function': {
                            'arguments': '{
                                "location": "杭州市"
                            }',
                            'name': 'get_current_weather'
                        },
                        'type': 'function',
                        'index': 0
                    }
                ]
            }
        }
    ],
    'created': 1726049697,
    'model': 'qwen-max',
    'object': 'chat.completion',
    'service_tier': None,
    'system_fingerprint': None,
    'usage': {
        'completion_tokens': 18,
        'prompt_tokens': 217,
        'total_tokens': 235
    }
}

{
    'id': 'chatcmpl-5d890637-9211-9bda-b184-961acf3be38d',
    'choices': [
        {
            'finish_reason': 'stop',
            'index': 0,
            'logprobs': None,
            'message': {
                'content': '你好！有什么可以帮助你的吗？',
                'role': 'assistant',
                'function_call': None,
                'tool_calls': None
            }
        }
    ],
    'created': 1726049765,
    'model': 'qwen-max',
    'object': 'chat.completion',
    'service_tier': None,
    'system_fingerprint': None,
    'usage': {
        'completion_tokens': 7,
        'prompt_tokens': 216,
        'total_tokens': 223
    }
}

HTTP

示例代码

import requests
import os
from datetime import datetime
import json

# 定义工具列表，模型在选择使用哪个工具时会参考工具的name和description
tools = [
    # 工具1 获取当前时刻的时间
    {
        "type": "function",
        "function": {
            "name": "get_current_time",
            "description": "当你想知道现在的时间时非常有用。",
            "parameters": {}  # 因为获取当前时间无需输入参数，因此parameters为空字典
        }
    },  
    # 工具2 获取指定城市的天气
    {
        "type": "function",
        "function": {
            "name": "get_current_weather",
            "description": "当你想查询指定城市的天气时非常有用。",
            "parameters": {  # 查询天气时需要提供位置，因此参数设置为location
                "type": "object",
                "properties": {
                    "location": {
                        "type": "string",
                        "description": "城市或县区，比如北京市、杭州市、余杭区等。"
                    }
                }
            },
            "required": [
                "location"
            ]
        }
    }
]

# 模拟天气查询工具。返回结果示例：“北京今天是晴天。”
def get_current_weather(location):
    return f"{location}今天是晴天。 "

# 查询当前时间的工具。返回结果示例：“当前时间：2024-04-15 17:15:18。“
def get_current_time():
    # 获取当前日期和时间
    current_datetime = datetime.now()
    # 格式化当前日期和时间
    formatted_time = current_datetime.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')
    # 返回格式化后的当前时间
    return f"当前时间：{formatted_time}。"

def get_response(messages):
    # 若没有配置环境变量，请用百炼API Key将下行替换为：api_key="sk-xxx",
    api_key = os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY")
    url = 'https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1/chat/completions'
    headers = {'Content-Type': 'application/json',
            'Authorization':f'Bearer {api_key}'}
    body = {
        'model': 'qwen-plus',
        "messages": messages,
        "tools":tools
    }

    response = requests.post(url, headers=headers, json=body)
    return response.json()


def call_with_messages():
    messages = [
            {
                "content": input('请输入：'),  # 提问示例："现在几点了？" "一个小时后几点" "北京天气如何？"
                "role": "user"
            }
    ]
    
    # 模型的第一轮调用
    first_response = get_response(messages)
    print(f"\n第一轮调用结果：{first_response}")
    assistant_output = first_response['choices'][0]['message']
    if  assistant_output['content'] is None:
        assistant_output['content'] = ""
    messages.append(assistant_output)
    if 'tool_calls' not in assistant_output:  # 如果模型判断无需调用工具，则将assistant的回复直接打印出来，无需进行模型的第二轮调用
        print(f"最终答案：{assistant_output['content']}")
        return
    # 如果模型选择的工具是get_current_weather
    elif assistant_output['tool_calls'][0]['function']['name'] == 'get_current_weather':
        tool_info = {"name": "get_current_weather", "role":"tool"}
        location = json.loads(assistant_output['tool_calls'][0]['function']['arguments'])['location']
        tool_info['content'] = get_current_weather(location)
    # 如果模型选择的工具是get_current_time
    elif assistant_output['tool_calls'][0]['function']['name'] == 'get_current_time':
        tool_info = {"name": "get_current_time", "role":"tool"}
        tool_info['content'] = get_current_time()
    print(f"工具输出信息：{tool_info['content']}")
    messages.append(tool_info)

    # 模型的第二轮调用，对工具的输出进行总结
    second_response = get_response(messages)
    print(f"第二轮调用结果：{second_response}")
    print(f"最终答案：{second_response['choices'][0]['message']['content']}")

if __name__ == '__main__':
    call_with_messages()

返回结果

当输入：杭州天气时，程序会进行如下输出：

以下是发起Function Call流程（模型的第一轮调用）时模型的返回信息。当输入“杭州天气”时，模型会返回tool_calls参数；当输入“你好”时，模型判断无需调用工具，模型不会返回tool_calls参数。

{
    'choices': [
        {
            'message': {
                'content': '',
                'role': 'assistant',
                'tool_calls': [
                    {
                        'function': {
                            'name': 'get_current_weather',
                            'arguments': '{
                                "location": "杭州市"
                            }'
                        },
                        'index': 0,
                        'id': 'call_416cd81b8e7641edb654c4',
                        'type': 'function'
                    }
                ]
            },
            'finish_reason': 'tool_calls',
            'index': 0,
            'logprobs': None
        }
    ],
    'object': 'chat.completion',
    'usage': {
        'prompt_tokens': 217,
        'completion_tokens': 18,
        'total_tokens': 235
    },
    'created': 1726050222,
    'system_fingerprint': None,
    'model': 'qwen-max',
    'id': 'chatcmpl-61e30855-ee69-93ab-98d5-4194c51a9980'
}

{
    'choices': [
        {
            'message': {
                'content': '你好！有什么可以帮助你的吗？',
                'role': 'assistant'
            },
            'finish_reason': 'stop',
            'index': 0,
            'logprobs': None
        }
    ],
    'object': 'chat.completion',
    'usage': {
        'prompt_tokens': 216,
        'completion_tokens': 7,
        'total_tokens': 223
    },
    'created': 1726050238,
    'system_fingerprint': None,
    'model': 'qwen-max',
    'id': 'chatcmpl-2f2f86d1-bc4e-9494-baca-aac5b0555091'
}

Node.js

示例代码

import OpenAI from "openai";
import { format } from 'date-fns';
import readline from 'readline';

function getCurrentWeather(location) {
    return `${location}今天是雨天。`;
}
function getCurrentTime() {
    // 获取当前日期和时间
    const currentDatetime = new Date();
    // 格式化当前日期和时间
    const formattedTime = format(currentDatetime, 'yyyy-MM-dd HH:mm:ss');
    // 返回格式化后的当前时间
    return `当前时间：${formattedTime}。`;
}
const openai = new OpenAI(
    {
        // 若没有配置环境变量，请用百炼API Key将下行替换为：apiKey: "sk-xxx",
        apiKey: process.env.DASHSCOPE_API_KEY,
        baseURL: "https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1"
    }
);
const tools = [
// 工具1 获取当前时刻的时间
{
    "type": "function",
    "function": {
        "name": "getCurrentTime",
        "description": "当你想知道现在的时间时非常有用。",
        // 因为获取当前时间无需输入参数，因此parameters为空
        "parameters": {}  
    }
},  
// 工具2 获取指定城市的天气
{
    "type": "function",
    "function": {
        "name": "getCurrentWeather",
        "description": "当你想查询指定城市的天气时非常有用。",
        "parameters": {  
            "type": "object",
            "properties": {
                // 查询天气时需要提供位置，因此参数设置为location
                "location": {
                    "type": "string",
                    "description": "城市或县区，比如北京市、杭州市、余杭区等。"
                }
            },
            "required": ["location"]
        }
    }
}
];
async function getResponse(messages) {
    const response = await openai.chat.completions.create({
        model: "qwen-plus",
        messages: messages,
        tools: tools,
    });
    return response;
}
const rl = readline.createInterface({
    input: process.stdin,
    output: process.stdout
});
rl.question("user: ", async (question) => {
    const messages = [{"role": "user","content": question}];
    let i = 1;
    const firstResponse = await getResponse(messages);
    let assistantOutput = firstResponse.choices[0].message;    
    console.log(`第${i}轮大模型输出信息：${JSON.stringify(assistantOutput)}`);
    if (Object.is(assistantOutput.content,null)){
        assistantOutput.content = "";
    }
    messages.push(assistantOutput);
    if (! ("tool_calls" in assistantOutput)) {
        console.log(`无需调用工具，我可以直接回复：${assistantOutput.content}`);
        rl.close();
    } else{
        while ("tool_calls" in assistantOutput) {
            let toolInfo = {};
            if (assistantOutput.tool_calls[0].function.name == "getCurrentWeather" ) {
                toolInfo = {"role": "tool"};
                let location = JSON.parse(assistantOutput.tool_calls[0].function.arguments)["location"];
                toolInfo["content"] = getCurrentWeather(location);
            } else if (assistantOutput.tool_calls[0].function.name == "getCurrentTime" ) {
                toolInfo = {"role":"tool"};
                toolInfo["content"] = getCurrentTime();
            }
            console.log(`工具输出信息：${JSON.stringify(toolInfo)}`);
            console.log("=".repeat(100));
            messages.push(toolInfo);
            assistantOutput = (await getResponse(messages)).choices[0].message;
            if (Object.is(assistantOutput.content,null)){
                assistantOutput.content = "";
            }
            messages.push(assistantOutput);
            i += 1;
            console.log(`第${i}轮大模型输出信息：${JSON.stringify(assistantOutput)}`)
    }
    console.log("=".repeat(100));
    console.log(`最终大模型输出信息：${JSON.stringify(assistantOutput.content)}`);
    rl.close();
    }});

返回结果

输入四个直辖市的天气如何？，输出结果为：

第1轮大模型输出信息：{"content":"","role":"assistant","tool_calls":[{"function":{"name":"getCurrentWeather","arguments":"{\"location\": \"北京市\"}"},"index":0,"id":"call_d2aff21240b24c7291db6d","type":"function"}]}
工具输出信息：{"role":"tool","content":"北京市今天是雨天。"}
====================================================================================================
第2轮大模型输出信息：{"content":"","role":"assistant","tool_calls":[{"function":{"name":"getCurrentWeather","arguments":"{\"location\": \"天津市\"}"},"index":0,"id":"call_bdcfa937e69b4eae997b5e","type":"function"}]}
工具输出信息：{"role":"tool","content":"天津市今天是雨天。"}
====================================================================================================
第3轮大模型输出信息：{"content":"","role":"assistant","tool_calls":[{"function":{"name":"getCurrentWeather","arguments":"{\"location\": \"上海市\"}"},"index":0,"id":"call_bbf22d017e8e439e811974","type":"function"}]}
工具输出信息：{"role":"tool","content":"上海市今天是雨天。"}
====================================================================================================
第4轮大模型输出信息：{"content":"","role":"assistant","tool_calls":[{"function":{"name":"getCurrentWeather","arguments":"{\"location\": \"重庆市\"}"},"index":0,"id":"call_f4f8e149af01492fb60162","type":"function"}]}
工具输出信息：{"role":"tool","content":"重庆市今天是雨天。"}
====================================================================================================
第5轮大模型输出信息：{"content":"所有四个直辖市（北京市、天津市、上海市、重庆市）今天的天气都是雨天。别忘了带伞！","role":"assistant"}
====================================================================================================
最终大模型输出信息："所有四个直辖市（北京市、天津市、上海市、重庆市）今天的天气都是雨天。别忘了带伞！"

Python

示例代码

import os
from dashscope import Generation
from datetime import datetime
import random
import json


# 定义工具列表，模型在选择使用哪个工具时会参考工具的name和description
tools = [
    # 工具1 获取当前时刻的时间
    {
        "type": "function",
        "function": {
            "name": "get_current_time",
            "description": "当你想知道现在的时间时非常有用。",
            "parameters": {}  # 因为获取当前时间无需输入参数，因此parameters为空字典
        }
    },
    # 工具2 获取指定城市的天气
    {
        "type": "function",
        "function": {
            "name": "get_current_weather",
            "description": "当你想查询指定城市的天气时非常有用。",
            "parameters": {
                # 查询天气时需要提供位置，因此参数设置为location
                "type": "object",
                "properties": {
                    "location": {
                        "type": "string",
                        "description": "城市或县区，比如北京市、杭州市、余杭区等。"
                    }
                }
            },
            "required": [
                "location"
            ]
        }
    }
]


# 模拟天气查询工具。返回结果示例：“北京今天是晴天。”
def get_current_weather(location):
    return f"{location}今天是晴天。 "


# 查询当前时间的工具。返回结果示例：“当前时间：2024-04-15 17:15:18。“
def get_current_time():
    # 获取当前日期和时间
    current_datetime = datetime.now()
    # 格式化当前日期和时间
    formatted_time = current_datetime.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')
    # 返回格式化后的当前时间
    return f"当前时间：{formatted_time}。"


# 封装模型响应函数
def get_response(messages):
    response = Generation.call(
        # 若没有配置环境变量，请用百炼API Key将下行替换为：api_key="sk-xxx",
        api_key=os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"),
        model='qwen-plus',
        messages=messages,
        tools=tools,
        seed=random.randint(1, 10000),  # 设置随机数种子seed，如果没有设置，则随机数种子默认为1234
        result_format='message'  # 将输出设置为message形式
    )
    return response


def call_with_messages():
    print('\n')
    messages = [
            {
                "content": input('请输入：'),  # 提问示例："现在几点了？" "一个小时后几点" "北京天气如何？"
                "role": "user"
            }
    ]
   
    # 模型的第一轮调用
    first_response = get_response(messages)
    assistant_output = first_response.output.choices[0].message
    print(f"\n大模型第一轮输出信息：{first_response}\n")
    messages.append(assistant_output)
    if 'tool_calls' not in assistant_output:  # 如果模型判断无需调用工具，则将assistant的回复直接打印出来，无需进行模型的第二轮调用
        print(f"最终答案：{assistant_output.content}")
        return
    # 如果模型选择的工具是get_current_weather
    elif assistant_output.tool_calls[0]['function']['name'] == 'get_current_weather':
        tool_info = {"name": "get_current_weather", "role":"tool"}
        location = json.loads(assistant_output.tool_calls[0]['function']['arguments'])['location']
        tool_info['content'] = get_current_weather(location)
    # 如果模型选择的工具是get_current_time
    elif assistant_output.tool_calls[0]['function']['name'] == 'get_current_time':
        tool_info = {"name": "get_current_time", "role":"tool"}
        tool_info['content'] = get_current_time()
    print(f"工具输出信息：{tool_info['content']}\n")
    messages.append(tool_info)

    # 模型的第二轮调用，对工具的输出进行总结
    second_response = get_response(messages)
    print(f"大模型第二轮输出信息：{second_response}\n")
    print(f"最终答案：{second_response.output.choices[0].message['content']}")

if __name__ == '__main__':
    call_with_messages()

返回结果

通过运行以上代码，您可以输入问题，得到在工具辅助条件下模型的输出结果。使用过程示例如下图所示：

以下是发起Function Call流程（模型的第一轮调用）时模型的返回信息。当输入“杭州天气”时，模型会返回tool_calls参数；当输入“你好”时，模型判断无需调用工具，模型不会返回tool_calls参数。

{
  "status_code": 200,
  "request_id": "33cf0a53-ea38-9f47-8fce-b93b55d86573",
  "code": "",
  "message": "",
  "output": {
    "text": null,
    "finish_reason": null,
    "choices": [
      {
        "finish_reason": "tool_calls",
        "message": {
          "role": "assistant",
          "content": "",
          "tool_calls": [
            {
              "function": {
                "name": "get_current_weather",
                "arguments": "{\"location\": \"杭州市\"}"
              },
              "index": 0,
              "id": "call_9f62f52f3a834a8194f634",
              "type": "function"
            }
          ]
        }
      }
    ]
  },
  "usage": {
    "input_tokens": 217,
    "output_tokens": 18,
    "total_tokens": 235
  }
}

{
  "status_code": 200,
  "request_id": "4818ce03-e7c9-96de-a7bc-781649d98465",
  "code": "",
  "message": "",
  "output": {
    "text": null,
    "finish_reason": null,
    "choices": [
      {
        "finish_reason": "stop",
        "message": {
          "role": "assistant",
          "content": "你好！有什么可以帮助你的吗？"
        }
      }
    ]
  },
  "usage": {
    "input_tokens": 216,
    "output_tokens": 7,
    "total_tokens": 223
  }
}

Java

示例代码

// Copyright (c) Alibaba, Inc. and its affiliates.
// version >= 2.12.0
import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
import java.util.List;
import com.alibaba.dashscope.aigc.conversation.ConversationParam.ResultFormat;
import com.alibaba.dashscope.aigc.generation.Generation;
import com.alibaba.dashscope.aigc.generation.GenerationOutput.Choice;
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.tools.FunctionDefinition;
import com.alibaba.dashscope.tools.ToolCallBase;
import com.alibaba.dashscope.tools.ToolCallFunction;
import com.alibaba.dashscope.tools.ToolFunction;
import com.alibaba.dashscope.utils.JsonUtils;
import com.fasterxml.jackson.databind.node.ObjectNode;
import com.github.victools.jsonschema.generator.Option;
import com.github.victools.jsonschema.generator.OptionPreset;
import com.github.victools.jsonschema.generator.SchemaGenerator;
import com.github.victools.jsonschema.generator.SchemaGeneratorConfig;
import com.github.victools.jsonschema.generator.SchemaGeneratorConfigBuilder;
import com.github.victools.jsonschema.generator.SchemaVersion;

import java.time.LocalDateTime;
import java.time.format.DateTimeFormatter;
import java.util.Scanner;

public class Main {

    public class GetWhetherTool {
        private String location;

        public GetWhetherTool(String location) {
            this.location = location;
        }

        public String call() {
            return location+"今天是晴天";
        }
    }

    public class GetTimeTool {

        public GetTimeTool() {
        }

        public String call() {
            LocalDateTime now = LocalDateTime.now();
            DateTimeFormatter formatter = DateTimeFormatter.ofPattern("yyyy-MM-dd HH:mm:ss");
            String currentTime = "当前时间：" + now.format(formatter) + "。";
            return currentTime;
        }
    }

    public static void SelectTool()
            throws NoApiKeyException, ApiException, InputRequiredException {

        SchemaGeneratorConfigBuilder configBuilder =
                new SchemaGeneratorConfigBuilder(SchemaVersion.DRAFT_2020_12, OptionPreset.PLAIN_JSON);
        SchemaGeneratorConfig config = configBuilder.with(Option.EXTRA_OPEN_API_FORMAT_VALUES)
                .without(Option.FLATTENED_ENUMS_FROM_TOSTRING).build();
        SchemaGenerator generator = new SchemaGenerator(config);


        ObjectNode jsonSchema_whether = generator.generateSchema(GetWhetherTool.class);
        ObjectNode jsonSchema_time = generator.generateSchema(GetTimeTool.class);


        FunctionDefinition fd_whether = FunctionDefinition.builder().name("get_current_whether").description("获取指定地区的天气")
                .parameters(JsonUtils.parseString(jsonSchema_whether.toString()).getAsJsonObject()).build();

        FunctionDefinition fd_time = FunctionDefinition.builder().name("get_current_time").description("获取当前时刻的时间")
                .parameters(JsonUtils.parseString(jsonSchema_time.toString()).getAsJsonObject()).build();

        Message systemMsg = Message.builder().role(Role.SYSTEM.getValue())
                .content("You are a helpful assistant. When asked a question, use tools wherever possible.")
                .build();

        Scanner scanner = new Scanner(System.in);
        System.out.print("\n请输入：");
        String userInput = scanner.nextLine();
        Message userMsg =
                Message.builder().role(Role.USER.getValue()).content(userInput).build();

        List<Message> messages = new ArrayList<>();
        messages.addAll(Arrays.asList(systemMsg, userMsg));

        GenerationParam param = GenerationParam.builder()
                .model("qwen-plus")
                // 若没有配置环境变量，请用百炼API Key将下行替换为：.apiKey("sk-xxx")
                .apiKey(System.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"))
                .messages(messages).resultFormat(ResultFormat.MESSAGE)
                .tools(Arrays.asList(ToolFunction.builder().function(fd_whether).build(),ToolFunction.builder().function(fd_time).build())).build();
        // 大模型的第一轮调用
        Generation gen = new Generation();
        GenerationResult result = gen.call(param);

        System.out.println("\n大模型第一轮输出信息："+JsonUtils.toJson(result));

        for (Choice choice : result.getOutput().getChoices()) {
            messages.add(choice.getMessage());
            // 如果需要调用工具
            if (result.getOutput().getChoices().get(0).getMessage().getToolCalls() != null) {
                for (ToolCallBase toolCall : result.getOutput().getChoices().get(0).getMessage()
                        .getToolCalls()) {
                    if (toolCall.getType().equals("function")) {
                        // 获取工具函数名称和入参
                        String functionName = ((ToolCallFunction) toolCall).getFunction().getName();
                        String functionArgument = ((ToolCallFunction) toolCall).getFunction().getArguments();
                        // 大模型判断调用天气查询工具的情况
                        if (functionName.equals("get_current_whether")) {
                            GetWhetherTool GetWhetherFunction =
                                    JsonUtils.fromJson(functionArgument, GetWhetherTool.class);
                            String whether = GetWhetherFunction.call();
                            Message toolResultMessage = Message.builder().role("tool")
                                    .content(String.valueOf(whether)).toolCallId(toolCall.getId()).build();
                            messages.add(toolResultMessage);
                            System.out.println("\n工具输出信息："+whether);
                        }
                        // 大模型判断调用时间查询工具的情况
                        else if (functionName.equals("get_current_time")) {
                            GetTimeTool GetTimeFunction =
                                    JsonUtils.fromJson(functionArgument, GetTimeTool.class);
                            String time = GetTimeFunction.call();
                            Message toolResultMessage = Message.builder().role("tool")
                                    .content(String.valueOf(time)).toolCallId(toolCall.getId()).build();
                            messages.add(toolResultMessage);
                            System.out.println("\n工具输出信息："+time);
                        }
                    }
                }
            }
            // 如果无需调用工具，直接输出大模型的回复
            else {
                System.out.println("\n最终答案："+result.getOutput().getChoices().get(0).getMessage().getContent());
                return;
            }
        }
        // 大模型的第二轮调用 包含工具输出信息
        param.setMessages(messages);
        result = gen.call(param);
        System.out.println("\n大模型第二轮输出信息："+JsonUtils.toJson(result));
        System.out.println(("\n最终答案："+result.getOutput().getChoices().get(0).getMessage().getContent()));
    }


    public static void main(String[] args) {
        try {
            SelectTool();
        } catch (ApiException | NoApiKeyException | InputRequiredException e) {
            System.out.println(String.format("Exception %s", e.getMessage()));
        }
        System.exit(0);
    }
}

返回结果

通过运行以上代码，您可以输入问题，得到在工具辅助条件下模型的输出结果。使用过程示例如下图所示：

以下是发起Function Call流程（模型的第一轮调用）时模型的返回信息。当输入“杭州天气”时，模型会返回tool_calls参数；当输入“你好”时，模型判断无需调用工具，模型不会返回tool_calls参数。

{
    "requestId": "e2faa5cf-1707-973b-b216-36aa4ef52afc",
    "usage": {
        "input_tokens": 254,
        "output_tokens": 19,
        "total_tokens": 273
    },
    "output": {
        "choices": [
            {
                "finish_reason": "tool_calls",
                "message": {
                    "role": "assistant",
                    "content": "",
                    "tool_calls": [
                        {
                            "type": "function",
                            "id": "",
                            "function": {
                                "name": "get_current_whether",
                                "arguments": "{\"location\": \"杭州\"}"
                            }
                        }
                    ]
                }
            }
        ]
    }
}

{
    "requestId": "f6ca3828-3b5f-99bf-8bae-90b4aa88923f",
    "usage": {
        "input_tokens": 253,
        "output_tokens": 7,
        "total_tokens": 260
    },
    "output": {
        "choices": [
            {
                "finish_reason": "stop",
                "message": {
                    "role": "assistant",
                    "content": "你好！有什么可以帮助你的吗？"
                }
            }
        ]
    }
}

HTTP

示例代码

import requests
import os
from datetime import datetime
import json

# 定义工具列表，模型在选择使用哪个工具时会参考工具的name和description
tools = [
    # 工具1 获取当前时刻的时间
    {
        "type": "function",
        "function": {
            "name": "get_current_time",
            "description": "当你想知道现在的时间时非常有用。",
            "parameters": {}  # 因为获取当前时间无需输入参数，因此parameters为空字典
        }
    },  
    # 工具2 获取指定城市的天气
    {
        "type": "function",
        "function": {
            "name": "get_current_weather",
            "description": "当你想查询指定城市的天气时非常有用。",
            "parameters": {  # 查询天气时需要提供位置，因此参数设置为location
                "type": "object",
                "properties": {
                    "location": {
                        "type": "string",
                        "description": "城市或县区，比如北京市、杭州市、余杭区等。"
                    }
                }
            },
            "required": [
                "location"
            ]
        }
    }
]

# 模拟天气查询工具。返回结果示例：“北京今天是晴天。”
def get_current_weather(location):
    return f"{location}今天是晴天。 "

# 查询当前时间的工具。返回结果示例：“当前时间：2024-04-15 17:15:18。“
def get_current_time():
    # 获取当前日期和时间
    current_datetime = datetime.now()
    # 格式化当前日期和时间
    formatted_time = current_datetime.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')
    # 返回格式化后的当前时间
    return f"当前时间：{formatted_time}。"

def get_response(messages):
    api_key = os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY")
    url = 'https://dashscope.aliyuncs.com/api/v1/services/aigc/text-generation/generation'
    headers = {'Content-Type': 'application/json',
            'Authorization':f'Bearer {api_key}'}
    body = {
        'model': 'qwen-plus',
        "input": {
            "messages": messages
        },
        "parameters": {
            "result_format": "message",
            "tools": tools
        }
    }

    response = requests.post(url, headers=headers, json=body)
    return response.json()

messages = [
    {
        "role": "user",
        "content": "今天天气怎么样？"
    }
]

def call_with_messages():
    messages = [
            {
                "content": input('请输入：'),  # 提问示例："现在几点了？" "一个小时后几点" "北京天气如何？"
                "role": "user"
            }
    ]
    
    # 模型的第一轮调用
    first_response = get_response(messages)
    print(f"\n第一轮调用结果：{first_response}")
    assistant_output = first_response['output']['choices'][0]['message']
    messages.append(assistant_output)
    if 'tool_calls' not in assistant_output:  # 如果模型判断无需调用工具，则将assistant的回复直接打印出来，无需进行模型的第二轮调用
        print(f"最终答案：{assistant_output['content']}")
        return
    # 如果模型选择的工具是get_current_weather
    elif assistant_output['tool_calls'][0]['function']['name'] == 'get_current_weather':
        tool_info = {"name": "get_current_weather", "role":"tool"}
        location = json.loads(assistant_output['tool_calls'][0]['function']['arguments'])['location']
        tool_info['content'] = get_current_weather(location)
    # 如果模型选择的工具是get_current_time
    elif assistant_output['tool_calls'][0]['function']['name'] == 'get_current_time':
        tool_info = {"name": "get_current_time", "role":"tool"}
        tool_info['content'] = get_current_time()
    print(f"工具输出信息：{tool_info['content']}")
    messages.append(tool_info)

    # 模型的第二轮调用，对工具的输出进行总结
    second_response = get_response(messages)
    print(f"第二轮调用结果：{second_response}")
    print(f"最终答案：{second_response['output']['choices'][0]['message']['content']}")

if __name__ == '__main__':
    call_with_messages()

import java.io.BufferedReader;
import java.io.DataOutputStream;
import java.io.InputStreamReader;
import java.net.HttpURLConnection;
import java.net.URL;
import java.nio.charset.StandardCharsets;
import java.util.Scanner;
import java.time.LocalDateTime;
import java.time.format.DateTimeFormatter;
import org.json.JSONArray;
import org.json.JSONObject;

public class Main {
    private static final String userAGENT = "Java-HttpURLConnection/1.0";
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // 用户输入问题
        Scanner scanner = new Scanner(System.in);
        System.out.println("请输入：");
        String UserInput = scanner.nextLine();
        // 初始化messages
        JSONArray messages = new JSONArray();
        // 定义系统信息system_message
        JSONObject systemMessage = new JSONObject();
        systemMessage.put("role","system");
        systemMessage.put("content","You are a helpful assistant.");
        // 根据用户的输入构造user_message
        JSONObject userMessage = new JSONObject();
        userMessage.put("role","user");
        userMessage.put("content",UserInput);
        // 将system_message和user_message依次添加到messages中
        messages.put(systemMessage);
        messages.put(userMessage);
        // 进行模型的第一轮调用，并打印出结果
        JSONObject responseJson = getResponse(messages);
        System.out.println("第一轮调用结果："+responseJson);
        // 获取助手信息assistant_message
        JSONObject assistantMessage = responseJson.getJSONObject("output").getJSONArray("choices").getJSONObject(0).getJSONObject("message");
        // 初始化工具信息tool_message
        JSONObject toolMessage = new JSONObject();

        // 如果assistant_message没有tool_calls参数，则直接打印出assistant_message中的响应信息并返回
        if (! assistantMessage.has("tool_calls")){
            System.out.println("最终答案："+assistantMessage.get("content"));
            return;
        }
        // 如果assistant_message有tool_calls参数，说明模型判断需要调用工具
        else {
            // 将assistant_message添加到messages中
            messages.put(assistantMessage);
            // 如果模型判断需要调用get_current_weather函数
            if (assistantMessage.getJSONArray("tool_calls").getJSONObject(0).getJSONObject("function").getString("name").equals("get_current_weather")) {
                // 获取参数arguments信息，并提取出location参数
                JSONObject argumentsJson = new JSONObject(assistantMessage.getJSONArray("tool_calls").getJSONObject(0).getJSONObject("function").getString("arguments"));
                String location = argumentsJson.getString("location");
                // 运行工具函数，得到工具的输出，并打印
                String toolOutput = getCurrentWeather(location);
                System.out.println("工具输出信息："+toolOutput);
                // 构造tool_message信息
                toolMessage.put("name","get_current_weather");
                toolMessage.put("role","tool");
                toolMessage.put("content",toolOutput);
            }
            // 如果模型判断需要调用get_current_time函数
            if (assistantMessage.getJSONArray("tool_calls").getJSONObject(0).getJSONObject("function").getString("name").equals("get_current_time")) {
                // 运行工具函数，得到工具的输出，并打印
                String toolOutput = getCurrentTime();
                System.out.println("工具输出信息："+toolOutput);
                // 构造tool_message信息
                toolMessage.put("name","get_current_time");
                toolMessage.put("role","tool");
                toolMessage.put("content",toolOutput);
            }
        }
        // 将tool_message添加到messages中
        messages.put(toolMessage);
        // 进行模型的第二轮调用，并打印出结果
        JSONObject secondResponse = getResponse(messages);
        System.out.println("第二轮调用结果："+secondResponse);
        System.out.println("最终答案："+secondResponse.getJSONObject("output").getJSONArray("choices").getJSONObject(0).getJSONObject("message").getString("content"));
    }
    // 定义获取天气的函数
    public static String getCurrentWeather(String location) {
        return location+"今天是晴天";
    }
    // 定义获取当前时间的函数
    public static String getCurrentTime() {
        LocalDateTime now = LocalDateTime.now();
        DateTimeFormatter formatter = DateTimeFormatter.ofPattern("yyyy-MM-dd HH:mm:ss");
        String currentTime = "当前时间：" + now.format(formatter) + "。";
        return currentTime;
    }
    // 封装模型响应函数，输入：messages，输出：json格式化后的http响应
    public static JSONObject getResponse(JSONArray messages) throws Exception{
        // 初始化工具库
        JSONArray tools = new JSONArray();
        // 定义工具1：获取当前时间
        String jsonStringTime = "{\"type\": \"function\", \"function\": {\"name\": \"get_current_time\", \"description\": \"当你想知道现在的时间时非常有用。\", \"parameters\": {}}}";
        JSONObject getCurrentTimeJson = new JSONObject(jsonStringTime);
        // 定义工具2：获取指定地区天气
        String jsonString_weather = "{\"type\": \"function\", \"function\": {\"name\": \"get_current_weather\", \"description\": \"当你想查询指定城市的天气时非常有用。\", \"parameters\": {\"type\": \"object\", \"properties\": {\"location\": {\"type\": \"string\", \"description\": \"城市或县区，比如北京市、杭州市、余杭区等。\"}}}, \"required\": [\"location\"]}}";
        JSONObject getCurrentWeatherJson = new JSONObject(jsonString_weather);
        // 将两个工具添加到工具库中
        tools.put(getCurrentTimeJson);
        tools.put(getCurrentWeatherJson);
        String toolsString = tools.toString();
        // 接口调用URL
        String urlStr = "https://dashscope.aliyuncs.com/api/v1/services/aigc/text-generation/generation";
        // 通过环境变量获取DASHSCOPE_API_KEY
        String apiKey = System.getenv("DASHSCOPE_API_KEY");

        URL url = new URL(urlStr);
        HttpURLConnection connection = (HttpURLConnection) url.openConnection();
        connection.setRequestMethod("POST");
        // 定义请求头信息
        connection.setRequestProperty("Content-Type", "application/json");
        connection.setRequestProperty("Authorization", "Bearer " + apiKey);
        connection.setDoOutput(true);
        // 定义请求体信息
        String jsonInputString = String.format("{\"model\": \"qwen-max\", \"input\": {\"messages\":%s}, \"parameters\": {\"result_format\": \"message\",\"tools\":%s}}",messages.toString(),toolsString);

        // 获取http响应response
        try (DataOutputStream wr = new DataOutputStream(connection.getOutputStream())) {
            wr.write(jsonInputString.getBytes(StandardCharsets.UTF_8));
            wr.flush();
        }
        StringBuilder response = new StringBuilder();
        try (BufferedReader in = new BufferedReader(
                new InputStreamReader(connection.getInputStream()))) {
            String inputLine;
            while ((inputLine = in.readLine()) != null) {
                response.append(inputLine);
            }
        }
        connection.disconnect();
        // 返回json格式化后的response
        return new JSONObject(response.toString());
    }
}

返回结果

当输入：杭州天气时，程序会进行如下输出：

以下是发起Function Call流程（模型的第一轮调用）时模型的返回信息。当输入“杭州天气”时，模型会返回tool_calls参数；当输入“你好”时，模型判断无需调用工具，模型不会返回tool_calls参数。

{
    'output': {
        'choices': [
            {
                'finish_reason': 'tool_calls',
                'message': {
                    'role': 'assistant',
                    'tool_calls': [
                        {
                            'function': {
                                'name': 'get_current_weather',
                                'arguments': '{
                                    "location": "杭州市"
                                }'
                            },
                            'index': 0,
                            'id': 'call_240d6341de4c484384849d',
                            'type': 'function'
                        }
                    ],
                    'content': ''
                }
            }
        ]
    },
    'usage': {
        'total_tokens': 235,
        'output_tokens': 18,
        'input_tokens': 217
    },
    'request_id': '235ed6a4-b6c0-9df0-aa0f-3c6dce89f3bd'
}

{
    'output': {
        'choices': [
            {
                'finish_reason': 'stop',
                'message': {
                    'role': 'assistant',
                    'content': '你好！有什么可以帮助你的吗？'
                }
            }
        ]
    },
    'usage': {
        'total_tokens': 223,
        'output_tokens': 7,
        'input_tokens': 216
    },
    'request_id': '42c42853-3caf-9815-96e8-9c950f4c26a0'
}

Python

示例代码

import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key=os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"), # 如果您没有配置环境变量，请在此处用您的API Key进行替换
    base_url="https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1",  # 填写DashScope服务的base_url
)
completion = client.chat.completions.create(
    model="qwen-plus",
    messages=[{
        "role": "user",
        "content": "请对“春天来了，大地”这句话进行续写，来表达春天的美好和作者的喜悦之情"
    },
    {
        "role": "assistant",
        "content": "春天来了，大地",
        "partial": True
    }]
    )
print(completion.choices[0].message.content)

返回结果

披上了一袭翠绿的新装，万物复苏，生机盎然。阳光温柔地洒在每一寸土地上，仿佛是大自然最温暖的拥抱。花儿争先恐后地绽放，红的、黄的、紫的……如同调色盘上最绚烂的颜色，点缀着这幅春日画卷。微风轻拂，带来阵阵花香与泥土的清新气息，令人心旷神怡。小溪边，柳树抽出嫩芽，随风摇曳生姿；田野里，农民伯伯开始忙碌起来，播下希望的种子。在这充满活力与美好的季节里，我感受到了生命的力量，心中充满了无限的喜悦与期待。

curl

示例代码

curl -X POST https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $DASHSCOPE_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
    "model": "qwen-plus",
    "messages": [{
        "role": "user",
        "content": "请对“春天来了，大地”这句话进行续写，来表达春天的美好和作者的喜悦之情"
    },
    {
        "role": "assistant",
        "content": "春天来了，大地",
        "partial": true
    }]
}'

返回结果

{
    "choices": [
        {
            "message": {
                "role": "assistant",
                "content": "换上了翠绿的新装，万物复苏，生机勃勃。阳光透过轻柔的云层，洒在刚刚探出头的小草上，仿佛给它们披上了一层金色的纱衣。花儿们也不甘落后，争先恐后地绽放着自己的美丽，红的、黄的、紫的……五彩斑斓，像是大自然精心布置的一幅绚丽画卷。微风中夹杂着泥土的芬芳与花香，让人心旷神怡。漫步在这春意盎然的世界里，我的心情也跟着明媚起来，感受到了生命的力量和希望的美好。"
            },
            "finish_reason": "stop",
            "index": 0,
            "logprobs": null
        }
    ],
    "object": "chat.completion",
    "usage": {
        "prompt_tokens": 34,
        "completion_tokens": 125,
        "total_tokens": 159
    },
    "created": 1731898325,
    "system_fingerprint": null,
    "model": "qwen-plus",
    "id": "chatcmpl-244c5496-6a84-9380-951d-49d4691f252a"
}

Python

示例代码

import os
import dashscope

messages = [{
    "role": "user",
    "content": "请对“春天来了，大地”这句话进行续写，来表达春天的美好和作者的喜悦之情"
},
{
    "role": "assistant",
    "content": "春天来了，大地",
    "partial": True
}]
response = dashscope.Generation.call(
    # 若没有配置环境变量，请用百炼API Key将下行替换为：api_key="sk-xxx",
    api_key=os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"),
    model='qwen-plus',
    messages=messages,
    result_format='message',  
)

print(response.output.choices[0].message.content)

返回结果

仿佛从漫长的冬眠中苏醒，披上了一袭翠绿的新装。万物复苏，生机勃勃，小草偷偷地探出了头，花朵也争先恐后地绽放着自己的美丽，散发出阵阵芳香。树木抽出嫩芽，一片片叶子在阳光下闪烁着生命的光泽。河流解冻，潺潺流水声如同大自然最美妙的乐章，唤醒了沉睡的山川。在这温暖的季节里，不仅自然界充满了活力与希望，人们的心灵也随之变得轻盈而愉悦，仿佛所有的烦恼都随着春风飘散而去。我走在这样的景色之中，心中满是欢喜与感激，感谢这美好的春日时光，让生活更加多彩多姿。

curl

示例代码

curl -X POST "https://dashscope.aliyuncs.com/api/v1/services/aigc/text-generation/generation" \
-H "Authorization: Bearer $DASHSCOPE_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
    "model": "qwen-plus",
    "input":{
        "messages":[{
            "role": "user",
            "content": "请对“春天来了，大地”这句话进行续写，来表达春天的美好和作者的喜悦之情"
        },
        {
            "role": "assistant",
            "content": "春天来了，大地",
            "partial": true
        }]
    },
    "parameters": {
        "result_format": "message"
    }
}'

返回结果

{
    "output": {
        "choices": [
            {
                "finish_reason": "stop",
                "message": {
                    "role": "assistant",
                    "content": "换上了嫩绿的新装，万物复苏，生机盎然。阳光透过轻盈的云层，温柔地抚摸着每一寸土地，仿佛是大自然最温暖的拥抱。花朵竞相开放，散发出阵阵芬芳，吸引着蜜蜂与蝴蝶前来探访，它们忙碌的身影在花间穿梭，构成了一幅生动活泼的画面。小溪解冻，潺潺流水声如同天籁之音，唤醒了沉睡一冬的小动物们，它们欢快地在林间跳跃、嬉戏。这一切美好景象，让人心情愉悦，仿佛连空气中都弥漫着幸福的味道。我走在这样的季节里，心中充满了对生活的热爱和对未来无限美好的憧憬。"
                }
            }
        ]
    },
    "usage": {
        "total_tokens": 177,
        "output_tokens": 143,
        "input_tokens": 34
    },
    "request_id": "bb4dab4a-aba1-9786-9857-d0743bab11e8"
}