在Python中配置通义千问的prompt，可按以下方式进行： ### 准备工作 注册阿里云账号并开通通义千问服务，获取API Key，可在控制台的安全管理中创建和查看。安装官方SDK，推荐使用dashscope库，可通过pip安装。同时，通义千问的官方SDK对Python 3.7及以上版本都支持良好，推荐使用Python 3.8或3.9 [^1][^4]。 ### 配置prompt示例 #### 简单配置示例 以下是一个简单的调用通义千问API并配置prompt的示例： ```python import dashscope from dashscope import Generation # 设置API Key dashscope.api_key = 'your_api_key' # 定义prompt prompt = "介绍一下Python编程语言" # 调用通义千问API response = Generation.call( model='qwen-v1', prompt=prompt ) # 输出结果 if response.status_code == 200: print(response.output.text) else: print(f"请求失败，状态码: {response.status_code}，错误信息: {response.message}") ``` #### 结合模板配置prompt 使用LangChain库可以更灵活地配置prompt模板，示例如下： ```python from langchain.prompts import ChatPromptTemplate # 定义模板字符串 template_string = """Translate the text \ that is delimited by triple backticks \ into a style that is {style}. \ text:```{text}``` """ # 获取提示词模板 prompt_template = ChatPromptTemplate.from_template(template_string) # 填充模板变量 style = "formal" text = "Hello, how are you?" formatted_prompt = prompt_template.format(style=style, text=text) # 调用通义千问API response = Generation.call( model='qwen-v1', prompt=formatted_prompt ) # 输出结果 if response.status_code == 200: print(response.output.text) else: print(f"请求失败，状态码: {response.status_code}，错误信息: {response.message}") ``` #### 基于特定场景配置prompt 在特定场景下，如数据清洗场景，可定义统一的模型调用函数并配置prompt，示例如下： ```python import torch from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM # 加载模型和分词器 tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("your_model_path") model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("your_model_path") def ask_qwen(prompt, max_new_tokens=150): """向通义千问模型提问并获取回复""" messages = [ {"role": "system", "content": "你是一个专业的数据清洗助手，请严格根据用户要求处理文本。"}, {"role": "user", "content": prompt} ] # 将对话格式化为模型接受的输入 text = tokenizer.apply_chat_template( messages, tokenize=False, add_generation_prompt=True ) model_inputs = tokenizer([text], return_tensors="pt").to(model.device) # 生成回复 with torch.no_grad(): generated_ids = model.generate( **model_inputs, max_new_tokens=max_new_tokens, do_sample=False, # 为了清洗结果稳定，这里用贪婪解码 temperature=0.1, ) generated_ids = [ output_ids[len(input_ids):] for input_ids, output_ids in zip(model_inputs.input_ids, generated_ids) ] response = tokenizer.batch_decode(generated_ids, skip_special_tokens=True)[0] return response.strip() # 调用函数 prompt = "清洗这段文本：abc123@#$" result = ask_qwen(prompt) print(result) ```