大模型对话系统开发需求分析： 实现调用千问api进行多轮流式对话 增加清除历史功能 增加重试功能 增加system预设指令功能 增加停止生成功能 使用python，给出我完整的代码

大模型对话系统开发的需求分析主要包括以下几个方面：

1. API集成：首先，你需要对阿里巴巴的千问API进行调用，这通常涉及到设置请求头、构造请求参数并发送HTTP请求获取响应。你可以使用Python的`requests`库来实现这一部分。

import requests

def call_qwen_api(question):
    headers = {'Authorization': 'your-api-key'}
    url = "http://api.qwen.qq.com/v1/think"
    data = {
        'question': question,
        'session': '',
        'timezone': 'Asia/Shanghai',
        'model': 'turing'
    }
    response = requests.post(url, headers=headers, json=data)
    return response.json()

2. 历史管理：为了清除历史记录，可以创建一个列表来存储用户的输入和API的回复，并提供一个函数来清空它。

class DialogueSystem:
    def __init__(self):
        self.history = []

    def clear_history(self):
        self.history.clear()

# 在每次对话后添加到历史记录，然后在需要时调用clear_history
system = DialogueSystem()
response = call_qwen_api("你好")
system.history.append((system.last_question, response))
system.clear_history()

3. 重试机制：如果API调用失败，可以设置一个重试逻辑，例如多次尝试或者延时重试。

from time import sleep

MAX_RETRIES = 3

def retry_call_api(func, *args, **kwargs):
    retries = 0
    while retries < MAX_RETRIES:
        try:
            result = func(*args, **kwargs)
            return result
        except Exception as e:
            print(f"Error occurred, retrying... {e}")
            retries += 1
            sleep(1)  # Sleep for a bit before next attempt
    raise Exception("Maximum retries exceeded")

response = retry_call_api(call_qwen_api, "你好")

4. 预设指令：为system添加一个方法来处理预设指令，比如`stop`或`clear`等。

def handle_system_command(command):
    if command == "stop":
        system.stop_speaking()
    elif command == "clear":
        system.clear_history()

# 在用户输入中检查预设指令
user_input = input("你说：")
if user_input.startswith("clear"):
    handle_system_command(user_input)

5. 停止生成：当需要停止生成回复时，可以在`handle_system_command`函数中实现相应逻辑。

def stop_speaking():
print("对话已结束。")

以上只是一个基础框架，实际应用中你可能还需要处理更多细节，如错误处理、异常情况等。请注意替换`your-api-key`为你的API密钥，并根据文档调整API参数和返回值解析。如果你有其他具体的问题，可以继续提问：