如何用Python调用Open WebUI创建对话、发消息并获取回复？

问题根源 #

1. 创建对话时未指定模型，导致对话无关联模型，界面显示空白
2. 发送消息的接口路径错误，原代码直接POST到对话详情接口而非消息添加接口
3. 缺少触发模型生成回复的步骤，仅发送用户消息不会触发模型响应

修正后的完整代码 #

1. 导入依赖

import requests

2. 创建新对话函数（指定模型）

def create_new_chat(api_url, api_key, model_name):
    """创建带指定模型的新对话，返回对话ID"""
    headers = {
        'Authorization': f'Bearer {api_key}',
        'Content-Type': 'application/json'
    }
    payload = {
        'chat': {
            'model': model_name,
            'name': 'API创建的对话'  # 可选，自定义对话名称
        }
    }
    response = requests.post(f'{api_url}/chats/new', json=payload, headers=headers)
    response.raise_for_status()  # 主动抛出HTTP错误，便于调试
    return response.json()['id']

3. 发送消息并获取模型回复函数

def send_message_and_get_reply(api_url, api_key, chat_id, message, model_name):
    """发送用户消息，触发模型回复并返回结果"""
    headers = {
        'Authorization': f'Bearer {api_key}',
        'Content-Type': 'application/json'
    }
    
    # 1. 添加用户消息到对话
    message_payload = {
        'message': {
            'content': message,
            'role': 'user'
        }
    }
    msg_response = requests.post(f'{api_url}/chats/{chat_id}/messages', json=message_payload, headers=headers)
    msg_response.raise_for_status()
    
    # 2. 触发模型生成回复
    completion_payload = {
        'model': model_name,
        'stream': False  # 若需流式回复可设为True，需对应修改接收逻辑
    }
    comp_response = requests.post(f'{api_url}/chats/{chat_id}/completion', json=completion_payload, headers=headers)
    comp_response.raise_for_status()
    
    # 3. 获取对话中的模型回复
    chat_detail = requests.get(f'{api_url}/chats/{chat_id}', headers=headers).json()
    # 倒序查找最新的assistant角色消息
    for msg in reversed(chat_detail['messages']):
        if msg['role'] == 'assistant':
            return msg['content']
    
    return "未获取到模型回复"

4. 使用示例

# 配置参数
API_URL = "https://your-openwebui-domain/api/v1"  # 替换为你的Open WebUI API地址
API_KEY = "your-api-key"  # 替换为你的API密钥
TARGET_MODEL = "gpt-3.5-turbo"  # 替换为你要测试的模型名称

# 创建对话
chat_id = create_new_chat(API_URL, API_KEY, TARGET_MODEL)
print(f"对话ID: {chat_id}")

# 交互测试
user_input = "你好，请介绍下你自己"
model_reply = send_message_and_get_reply(API_URL, API_KEY, chat_id, user_input, TARGET_MODEL)
print(f"模型回复: {model_reply}")

关键说明 #

• 更换模型时，只需修改TARGET_MODEL参数即可，无需改动核心逻辑
• 若需要流式接收回复，可将stream设为True，并使用response.iter_lines()逐行处理返回内容
• 调用raise_for_status()可以快速捕获API请求中的HTTP错误，避免静默失败

内容的提问来源于stack exchange，提问作者lelorrain7