【LLM大模型】用智谱 GLM-4大模型开发自己的 IDEA插件

在大模型席卷世界的时代，不搞一搞大模型开发，作为一名程序员总觉得缺点什么，搞点啥呢，就从搞一个自己的 IDEA 插件开始吧，就拿智谱清言GLM-4来说，在国内大模型中表现较为突出，具有较为均衡和全面的性能，在语言和知识等基础能力维度上可比肩GPT-4 Turbo。

GLM-4是智谱AI推出的新一代基座大模型，其API的上线为开发者提供了便捷高效地体验GLM-4模型的能力。以下是GLM-4 API的详细介绍与代码示例。

1、GLM-4 API 介绍

GLM-4模型的API提供了多种功能，包括但不限于文本生成、多模态处理、长文本理解和智能对话等。开发者可以通过API接入GLM-4模型，实现各种智能应用的开发。

特点

• 支持长上下文：GLM-4模型支持128K的对话上下文。
• 多模态能力：具备处理文本、图像等多种数据类型的多模态能力。
• 快速推理和并发：支持更快的推理速度和更多的并发请求，降低了推理成本。
• 智能体能力增强：增强了智能体（Agent）的能力，可以更好地理解和执行复杂任务。

优点：

• 中文处理能力：GLM-4在处理中文文本方面表现出色，尤其适合中文场景的应用。
• 性能提升：相比前一代GLM-3，GLM-4在性能上有显著提升，接近GPT-4的水平。
• 个性化智能体：用户可以创建属于自己的智能体，实现大模型开发的个性化定制。
• 多模态能力：GLM-4具备多模态能力，尤其在文生图方面表现突出。

应用场景

• 智能客服：提供企业级的智能客服解决方案。
• 内容创作：支持文本、图像等内容的创作和编辑。
• 数据分析：处理和分析大量数据，提供决策支持。

学习方法步骤：

• 熟悉模型特性：了解GLM-4的架构和新特性。
• 接入API：通过智谱AI官网获取API访问权限。
• 实践应用：利用GLM-4的API开发具体的应用程序或服务。
• 分享和协作：通过智能体中心分享和协作，提升开发效率和模型应用范围。

代码示例

以下是一个使用Python调用GLM-4 API实现智能问答的简单示例，先来一个 Python 示例练练手。

python
复制代码
# 首先，需要安装zhipuai包，可以使用pip进行安装
# pip install zhipuai

from zhipuai import ZhipuAI

# 使用您的API Key初始化ZhipuAI客户端
client = ZhipuAI(api_key="your_api_key")

# 准备要发送的消息，包含角色和内容
messages = [
    {"role": "user", "content": "你好，请问什么是机器学习？"}
]

# 调用GLM-4模型生成回答
response = client.chat.completions.create(
    model="glm-4",  # 指定要调用的模型
    messages=messages,  # 发送的消息列表
    temperature=0.9,  # 控制回答的创造性
    top_p=0.7,        # 控制回答的多样性
    stream=False,     # 是否使用流式调用
    max_tokens=150    # 最大生成的token数量
)

# 打印模型的回答
print(response.choices[0].message.content)

在这个示例中，我们首先导入了ZhipuAI类，并使用API Key