11a. 阿里云大模型API调用基础
1. 概述 📚
通过10. 重排序模型实战-BGE-Rerank应用（掘金） / 10. 重排序模型实战-BGE-Rerank应用（CSDN）的学习，我们掌握了BGE-Rerank模型的实战应用和性能优化技巧 🎯。现在我们将进入大模型API调用的学习，这是连接重排序结果与最终答案生成的关键环节 💪。
本文档定位：本章专门为后续的提示词工程和上下文组装提供API调用基础支持 🎯。如果您已经熟悉阿里云大模型API的调用方法，可以跳过本章直接学习后续内容 💡。
学习目标：本章我们将重点学习如何获取阿里云API密钥、如何进行基础的API调用，为后续的提示词工程打下坚实基础 🚀。在后续的文档中，我们还将深入学习更多LLM调用技巧和高级应用，但本章将专注于最基础的API调用技能，确保每位读者都能掌握大模型调用的核心方法。
2. 阿里云大模型平台介绍 🌟
我们将深入了解阿里云大模型平台的基本情况和使用方法 🎯。阿里云提供了丰富的AI服务，包括通义千问系列大模型、百炼平台等，为开发者提供强大的AI能力支持 💡。
2.1 阿里云平台访问 🔗
第一步：访问阿里云官网
首先，我们需要通过浏览器搜索阿里云官网或者直接进入 www.aliyun.com/ 🌐。
阿里云官网提供了丰富的AI服务和产品，包括：
- 🧠 通义千问大模型：阿里云自研的多模态大模型系列
- 🔧 百炼平台：大模型服务与应用平台
- 📊 AI解决方案：针对不同场景的AI应用方案
- 💰 定价与权益：灵活的计费方式和优惠政策
2.2 阿里云大模型产品体系 📦
阿里云大模型产品体系非常完善，主要包括以下核心产品：
| 产品名称 | 功能特点 | 适用场景 |
|---|---|---|
| 🧠 通义千问 | 多模态大模型，支持文本、图像、音频 | 通用AI应用 |
| 🔧 百炼平台 | 大模型服务与应用构建平台 | 企业级应用 |
| 📊 AI解决方案 | 针对特定行业的定制方案 | 行业应用 |
| 💡 模型广场 | 丰富的预训练模型选择 | 模型选择 |
2.3 通义千问大模型系列 🎯
通义千问是阿里云的核心大模型产品，包含多个版本：
- Qwen3.5-Plus：首个原生多模态大模型，效果更好，成本更低
- Qwen3-VL-Plus：视觉理解大模型，支持超长视频理解
- Qwen-Image-Max：图像生成模型，文本渲染能力优秀
- Qwen3-Omni-Flash：全模态大模型，支持实时音频交互
这些模型为我们的RAG系统提供了强大的生成能力支持 💪。
3. 阿里云账号注册与配置 ⚙️
3.1 账号注册流程 📝
在访问阿里云官网后，我们需要完成账号注册：
- 点击注册/登录：在官网右上角找到注册入口
- 填写注册信息：按照提示完成手机号验证、密码设置等
- 企业/个人认证：根据需求选择相应的认证方式
- 访问API密钥页面：完成认证后，直接访问 bailian.console.aliyun.com/cn-beijing?… 进入API密钥管理页面
- 创建API密钥：在页面中点击"创建API Key"按钮，生成并复制API密钥
- 查看使用文档：访问 bailian.console.aliyun.com/cn-beijing?… 查看详细的API使用文档
当然，如果您不想查看文档，也可以直接使用以下代码开始调用阿里云大模型API：
import os
from openai import OpenAI
# 注意: 不同地域的base_url不通用（下方示例使用北京地域的 base_url）
# - 华北2（北京）: `https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1`
# - 新加坡: `https://dashscope-intl.aliyuncs.com/compatible-mode/v1`
client = OpenAI(
api_key=os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"),
base_url="https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1",
)
completion = client.chat.completions.create(
model="qwen3.5-plus",
messages=[{'role': 'user', 'content': '你是谁？'}]
)
print(completion.choices[0].message.content)
实际输出结果：
你好！我是 Qwen3.5，阿里巴巴最新推出的通义千问大语言模型。相比之前的版本，我在多个方面有了显著提升：
- **超长上下文**：能轻松处理 256K 长度的文本，无论是数十万字的文档还是长视频，都能精准定位关键信息。
- **多语言与专业领域**：支持全球 100 多种语言，并在医疗、法律等垂直领域经过专业优化，回答更精准。
- **深度推理与代码能力**：擅长数学计算、逻辑推理，能生成、调试复杂代码，甚至将创意直接转化为可运行的前端页面。
- **视觉与多模态理解**：不仅能识别图片中的文字（OCR），还能分析图表、公式，梳理因果关系，提供专业解读。
- **智能任务规划**：可自主拆解多步骤任务，比如调用工具搜索信息、执行代码，甚至跨设备操作，完成复杂流程。
我的知识截止到**2026 年**，训练数据完全源自阿里巴巴集团内部的历史积累。如果你需要处理长文档、多语言交流、编程辅助，或是分析图表/图片，我都能高效支持。有什么具体任务想让我试试吗？ 😊
本章我们学习了阿里云大模型平台的基本情况和访问方法 📚。通过本章的学习，我们已经掌握了基础的API调用技能，能够成功调用阿里云大模型API并获取实际结果 🚀。接下来，我们将继续深入学习RAG系统的其他关键技术，进一步提升问答质量 💪。
