大模型收到输入后并不是一次性生成最终结果，而是逐步地生成中间结果，最终结果由中间结果拼接而成。相比非流式输出，流式输出可以实时地将中间结果返回，您可以在模型进行输出的同时进行阅读，减少等待模型回复的时间；并且当输出内容较长时，有效降低请求超时的风险。本文给出了使用Python requests库调用大型语言模型（LLM）API的非流式输出与流式输出的简单介绍和代码实例。

多轮对话功能可以让大模型“拥有记忆”，满足如追问、信息采集等需要连续交流的场景。AI大模型API 不会记录您的对话历史记录。如果您需要让大模型参考历史对话信息，需要将历史对话信息与新的指令一同输入到AI大模型对应 API 中。实现多轮对话的关键在于维护一个 messages 列表，您可以将每一轮的对话历史以及新的指令以{“role”: “xxx”, “content”: “xxx”}的形式添加到

多轮对话功能可以让大模型“拥有记忆”，满足如追问、信息采集等需要连续交流的场景。AI大模型API 不会记录您的对话历史记录。如果您需要让大模型参考历史对话信息，需要将历史对话信息与新的指令一同输入到AI大模型对应 API 中。实现多轮对话的关键在于维护一个 messages 列表，您可以将每一轮的对话历史以及新的指令以{“role”: “xxx”, “content”: “xxx”}的形式添加到

大模型收到输入后并不是一次性生成最终结果，而是逐步地生成中间结果，最终结果由中间结果拼接而成。相比非流式输出，流式输出可以实时地将中间结果返回，您可以在模型进行输出的同时进行阅读，减少等待模型回复的时间；并且当输出内容较长时，有效降低请求超时的风险。本文给出了使用Python requests库调用大型语言模型（LLM）API的非流式输出与流式输出的简单介绍和代码实例。

多轮对话功能可以让大模型“拥有记忆”，满足如追问、信息采集等需要连续交流的场景。AI大模型API 不会记录您的对话历史记录。如果您需要让大模型参考历史对话信息，需要将历史对话信息与新的指令一同输入到AI大模型对应 API 中。实现多轮对话的关键在于维护一个 messages 列表，您可以将每一轮的对话历史以及新的指令以{“role”: “xxx”, “content”: “xxx”}的形式添加到

韦达定理说明了一元n次方程中根和系数之间的关系。法国数学家韦达（F. Vieta，1540—1603）最早发现代数方程的根与系数之间有这种关系，因此，人们把这个关系称为韦达定理。有趣的是，韦达在16世纪就得出这个定理，证明这个定理要依靠代数基本定理，而代数基本定理却是在1799年才由高斯作出第一个实质性的论证。韦达定理在方程论中有着广泛的应用。

大模型收到输入后并不是一次性生成最终结果，而是逐步地生成中间结果，最终结果由中间结果拼接而成。相比非流式输出，流式输出可以实时地将中间结果返回，您可以在模型进行输出的同时进行阅读，减少等待模型回复的时间；并且当输出内容较长时，有效降低请求超时的风险。本文给出了使用Python requests库调用大型语言模型（LLM）API的非流式输出与流式输出的简单介绍和代码实例。