Qwen Character API

Alibaba의 Qwen Character 역할극 모델에 대한 전체 API 레퍼런스입니다. Qwen Character 모델은 Flaq AI chat completions 엔드포인트를 사용하지만, 장기 기억, 그룹 채팅 시뮬레이션, assistant 부분 이어쓰기를 위한 캐릭터 전용 필드도 지원합니다.

모델 변형

이 API는 두 가지 모델 변형을 지원합니다.

빠른 비교

캐릭터 역할극 작동 방식

단일 캐릭터 역할극에는 일반 system, user, assistant 메시지를 사용합니다. 현재 요청에 대한 안정적인 페르소나 지시는 system 메시지에 넣습니다. 장기 기억을 활성화할 때는 재사용 가능한 캐릭터 프로필을 profile에 넣습니다.

그룹 채팅 시뮬레이션에서 Qwen Character는 profile에서 화자 이름을 자동으로 추론하지 않습니다. 호출자는 각 메시지 content의 시작 부분에 Cheng Yi: 또는 Ling Lu:처럼 화자 이름을 직접 작성해야 합니다. 모델이 특정 캐릭터로 이어서 말하게 하려면, 대상 화자 접두어를 content로 가진 마지막 assistant 메시지를 추가하고 partial: true를 설정합니다.

partial은 마지막 assistant 메시지에 있는 메시지 수준 필드입니다. 최상위 요청 파라미터가 아닙니다.

Qwen Plus Character

엔드포인트 {#}

http복사
POST /api/v1/chat/completions

요청 파라미터

필수

헤더

메시지 지원

메시지 필드

선택 사항

장기 기억이 활성화된 경우 다음을 제공해야 합니다.

• x-session 요청 헤더
• 요청 본문의 profile
• enable_long_term_memory: true

skip_save_types는 다음 값을 지원합니다.

기본 역할극 요청

javascript복사
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?'
      }
    ]
  })
});

장기 기억 요청

javascript복사
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: []
  })
});

partial을 사용한 그룹 채팅 시뮬레이션

그룹 채팅 시뮬레이션은 메시지 텍스트로 구현됩니다. API는 화자 이름을 자동으로 할당하거나 이전하지 않습니다. 각 화자 이름을 content 시작 부분에 직접 작성한 다음, 대상 화자 접두어와 partial: true가 있는 마지막 assistant 메시지를 추가합니다.

javascript복사
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
      }
    ]
  })
});

partial로 캐릭터 이어 말하기

사용자가 답장하지 않았지만 캐릭터가 계속 말하게 하고 싶을 때도 같은 partial 패턴을 사용합니다. 캐릭터 접두어가 포함된 마지막 assistant 메시지를 추가합니다.

javascript복사
{
  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

요청 파라미터

Qwen Plus Character와 동일한 프로토콜이며 차이점은 다음과 같습니다.

요청 예시

javascript복사
{
  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
}

응답 형식

Qwen Character LLM 모델은 OpenAI 호환 completion 응답을 반환합니다. stream: true이면 응답은 Server-Sent Events(SSE)이며, stream: false이면 단일 JSON 객체입니다.

모범 사례

• 요청 수준의 페르소나 지시는 system 메시지에 넣으세요.
• 재사용 가능한 캐릭터 배경은 장기 기억이 활성화된 경우에만 profile에 넣으세요.
• 장기 기억이 활성화된 경우 관련 대화에서 동일한 x-session 값을 재사용하세요. 365일 동안 사용되지 않은 세션은 삭제될 수 있습니다.
• 유용한 경우 최근 대화 메시지를 계속 전송하세요. 장기 기억과 단기 컨텍스트는 함께 작동할 수 있습니다.
• 그룹 채팅 시뮬레이션에서는 화자 이름을 content에 직접 작성하세요. API는 profile에서 이름을 추론하지 않습니다.
• 모델이 접두어에서 이어서 생성해야 할 때만 마지막 assistant 메시지에 partial: true를 사용하세요.
• 가벼운 역할극에는 Qwen Flash Character를, 더 풍부한 대화 품질에는 Qwen Plus Character를 사용하세요.