API Qwen Character

Referensi API lengkap untuk model roleplay karakter Qwen dari Alibaba. Model Qwen Character menggunakan endpoint chat completions Flaq AI, tetapi juga mendukung bidang khusus karakter untuk memori jangka panjang, simulasi chat grup, dan kelanjutan assistant parsial.

Varian Model

API ini mendukung dua varian model:

Perbandingan Cepat

Cara Kerja Roleplay Karakter

Gunakan pesan system, user, dan assistant normal untuk roleplay satu karakter. Letakkan instruksi persona yang stabil di pesan system untuk permintaan saat ini. Saat memori jangka panjang diaktifkan, letakkan profil karakter yang dapat digunakan ulang di profile.

Untuk simulasi chat grup, Qwen Character tidak otomatis menyimpulkan nama pembicara dari profile. Pemanggil harus menulis nama pembicara di awal setiap content pesan, seperti Cheng Yi: atau Ling Lu:. Agar model melanjutkan sebagai karakter tertentu, tambahkan pesan assistant terakhir dengan content berupa prefiks pembicara target dan tetapkan partial: true.

partial adalah bidang tingkat pesan pada pesan assistant terakhir. Ini bukan parameter permintaan tingkat atas.

Qwen Plus Character

Titik Akhir

httpSalin
POST /api/v1/chat/completions

Parameter Permintaan

Wajib

Header

Dukungan Pesan

Bidang Pesan

Opsional

Saat memori jangka panjang diaktifkan, Anda harus menyediakan:

• header permintaan x-session
• profile di body permintaan
• enable_long_term_memory: true

skip_save_types mendukung nilai berikut:

Permintaan Roleplay Dasar

javascriptSalin
const response = await fetch('https://api.flaq.ai/api/v1/chat/completions', {
  method: 'POST',
  headers: {
    'Authorization': 'Bearer YOUR_API_KEY',
    'Accept': 'application/json',
    'Content-Type': 'application/json'
  },
  body: JSON.stringify({
    model: 'qwen-plus-character',
    stream: false,
    max_tokens: 1200,
    temperature: 0.8,
    messages: [
      {
        role: 'system',
        content: 'You are Jiang Rang, a witty high-school Go prodigy. Stay playful, warm, and concise.'
      },
      {
        role: 'user',
        content: 'Why are you reading Go records outside the milk tea shop again?'
      }
    ]
  })
});

Permintaan Memori Jangka Panjang

javascriptSalin
const response = await fetch('https://api.flaq.ai/api/v1/chat/completions', {
  method: 'POST',
  headers: {
    'Authorization': 'Bearer YOUR_API_KEY',
    'Accept': 'text/event-stream',
    'Content-Type': 'application/json',
    'x-session': 'your-session-id'
  },
  body: JSON.stringify({
    model: 'qwen-plus-character',
    messages: [
      {
        role: 'system',
        content: 'You are a witty high-school student who speaks with humor and warmth.'
      },
      {
        role: 'user',
        content: 'Remember that I prefer lightly sweet milk tea.'
      }
    ],
    stream: true,
    max_tokens: 1200,
    temperature: 0.8,
    seed: 12345,
    profile: 'You are a witty high-school student who remembers user preferences and stays in character.',
    enable_long_term_memory: true,
    memory_entries: 50,
    skip_save_types: []
  })
});

Simulasi Chat Grup dengan partial

Simulasi chat grup diimplementasikan melalui teks pesan. API tidak otomatis menetapkan atau memigrasikan nama pembicara. Tulis setiap nama pembicara secara manual di awal content, lalu tambahkan pesan assistant terakhir dengan prefiks pembicara target dan partial: true.

javascriptSalin
const response = await fetch('https://api.flaq.ai/api/v1/chat/completions', {
  method: 'POST',
  headers: {
    'Authorization': 'Bearer YOUR_API_KEY',
    'Accept': 'application/json',
    'Content-Type': 'application/json'
  },
  body: JSON.stringify({
    model: 'qwen-plus-character',
    stream: false,
    max_tokens: 800,
    temperature: 0.8,
    messages: [
      {
        role: 'system',
        content: 'In a musician group chat, Ling Lu is a 25-year-old gifted musician known for sharp humor and a regional accent. Cheng Yi is his music partner, Tao Le is his partner, and Ma Hui is a friend. Keep Ling Lu sarcastic but caring. Reply in one short message.'
      },
      {
        role: 'user',
        content: 'Cheng Yi: Are you free this weekend? I want feedback on the new song.'
      },
      {
        role: 'user',
        content: 'Tao Le: He is right, but do not stay up too late editing.'
      },
      {
        role: 'user',
        content: 'Ma Hui: Let us grab dinner and talk. My treat.'
      },
      {
        role: 'assistant',
        content: 'Ling Lu:',
        partial: true
      }
    ]
  })
});

Melanjutkan sebagai Karakter dengan partial

Gunakan pola partial yang sama saat pengguna belum membalas tetapi Anda ingin karakter terus berbicara. Tambahkan pesan assistant terakhir dengan prefiks karakter.

javascriptSalin
{
  model: 'qwen-plus-character',
  stream: false,
  messages: [
    {
      role: 'system',
      content: 'You are Jiang Rang, a high-school Go prodigy. Speak with humor and warmth.'
    },
    {
      role: 'assistant',
      content: 'Class monitor, what are you doing?'
    },
    {
      role: 'assistant',
      content: '(He waves at you.) Did being class monitor make you forget how to answer me?'
    },
    {
      role: 'assistant',
      content: 'Jiang Rang:',
      partial: true
    }
  ]
}

Qwen Flash Character

Parameter Permintaan

Protokol yang sama dengan Qwen Plus Character, dengan perbedaan berikut:

Contoh Permintaan

javascriptSalin
{
  model: 'qwen-flash-character',
  messages: [
    {
      role: 'system',
      content: 'You are a calm library assistant who speaks briefly and vividly.'
    },
    {
      role: 'user',
      content: 'Introduce yourself in three sentences.'
    }
  ],
  stream: true,
  max_tokens: 800,
  temperature: 0.7,
  seed: 12345
}

Format Respons

Model LLM Qwen Character mengembalikan respons completion yang kompatibel dengan OpenAI. Dengan stream: true, respons berupa Server-Sent Events; dengan stream: false, respons berupa satu objek JSON.

Praktik Terbaik

• Letakkan instruksi persona tingkat permintaan di pesan system.
• Letakkan latar belakang karakter yang dapat digunakan ulang di profile hanya saat memori jangka panjang diaktifkan.
• Gunakan kembali nilai x-session yang sama di percakapan terkait saat memori jangka panjang diaktifkan. Sesi yang tidak digunakan selama 365 hari dapat dihapus.
• Tetap kirim pesan percakapan terbaru saat berguna; memori jangka panjang dan konteks jangka pendek dapat bekerja bersama.
• Untuk simulasi chat grup, tulis nama pembicara secara manual di content. API tidak akan menyimpulkan nama dari profile.
• Gunakan partial: true hanya pada pesan assistant terakhir saat model harus melanjutkan dari sebuah prefiks.
• Gunakan Qwen Flash Character untuk roleplay ringan dan Qwen Plus Character untuk kualitas dialog yang lebih kaya.