探索Langchain与国内智谱清言：构建先进的智能对话系统[第二课]

在当今的人工智能领域，构建一个能够流畅对话的智能系统是许多企业和开发者的目标。Langchain和国内智谱清言（BigModel）提供了强大的工具和API，使得这一目标变得更加容易实现。

语言模型的力量

语言模型是智能对话系统的核心，它负责理解用户的输入并生成合适的响应。Langchain提供了一个易于使用的接口来访问这些模型，而国内智谱清言则提供了强大的语言处理能力，如glm-4-air模型，这些都是构建智能对话系统的关键组件。

语言模型（Language Model）的实例化

在构建智能对话系统时，实例化语言模型是一个关键步骤。以下是如何实例化一个基于OpenAI技术的聊天模型的示例。由于国外的模型被墙，下面讲解使用的国内智谱清言的glm-4-air模型做为示例 。

安装国内智谱清言Langchain SDK

首先需要安装 Langchain 和 对应的依赖包，请确保 langchain_community 的版本在 0.0.32 以上。

pip install langchain langchainhub httpx_sse

1. 配置和实例化 ChatOpenAI

首先，我们需要从配置文件中获取API密钥，然后使用这些密钥来实例化语言模型。这里使用的是ChatOpenAI类，它可能是一个封装了OpenAI API的类，用于与语言模型进行交互。

from langchain_openai import ChatOpenAI

class MyChatSystem:
    def __init__(self