千问ai api不保存会话状态，上下文完全由用户传入的messages字段决定。需手动构造按时间顺序排列的role-content字典列表，确保system prompt在首位、总token不超限，并严格过滤敏感内容与校验role值。
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你需要让千问AI API在连续请求中记住前几轮对话内容，而不是每次提问都当作全新会话处理——这要求你手动构造并维护messages数组，不能依赖服务端自动记忆。
理解上下文的本质
千问API不保存会话状态，【上下文完全由你传入的messages字段决定】。每次调用都是一次独立HTTP请求，模型只“看见”你这次提交的全部消息列表。漏传、错序或截断任意一条，都会导致语义断裂。
messages必须是按时间顺序排列的字典列表，每条含role（"user"或"assistant"）和content两个键。系统提示（system prompt）可选，但若使用，必须放在第一条。
构造带上下文的请求体
方法一：手动拼接历史消息
第一步：把用户最新输入作为最后一条message，role设为"user"；
第二步：将此前所有有效交互（包括你发的和AI回的）按时间顺序追加到它前面；
第三步：确保总token数未超模型上限（如Qwen2.5-7B-Instruct为16K），否则需主动截断早期消息——优先删system prompt和最早轮次的user消息，保留最近3～5轮完整对话；
注意：不要混入空content或role值非法的条目，否则返回400错误。
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用SDK自动管理上下文
方法二：利用DashScope Python SDK的ChatCompletion类
安装后创建client实例，直接调用chat.completions.create()；
传入messages参数时，SDK不校验格式但会透传，真正的上下文控制仍在你手；
若需自动裁剪，必须自行实现token计数逻辑——调用dashscope.Tokenizer().count_tokens(text)逐条累加，超过阈值则pop(0)移除最旧消息；
【切勿依赖SDK自动压缩，它不做任何截断】。
避免上下文污染的硬规则
用户输入含敏感词或测试指令（如"/clear"）时，必须在组装messages前过滤；
若上一轮AI回复含代码块，下一轮提问需明确引用变量名而非说“上面那个函数”，否则模型无法定位；
跨会话复用同一messages数组时，确认每条message的role与content严格匹配原始交互，【role填错成"system"或"tool"会导致模型拒答】。
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