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，V哥就从搞一个自己的 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。
# 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创建了一个客户端实例。然后，我们准备了一个问题，并调用了chat.completions.create方法来获取GLM-4模型的回答。最后，我们打印出了模型生成的回答。
请注意，您需要替换your_api_key为您自己的API Key，并且遵守智谱AI的API使用条款和限制。您可以通过访问智谱AI的开放平台获取API Key和了解更多关于API的详细信息。
2、GLM-4 开放 API
GLM-4开放API提供了多种功能，使得开发者能够便捷高效地接入和使用GLM-4模型的强大能力。以下是GLM-4开放API的主要功能：
1. 长上下文支持：GLM-4模型可以处理长达128K的上下文，这意味着它可以理解和记忆更多的信息，从而在对话或任务中提供更连贯和准确的回应。
2. 多模态理解：GLM-4不仅支持文本，还能理解和生成图像，提供丰富的交互体验。这使得模型能够在视觉问题回答、图像描述、视觉定位等多模态理解任务上表现出色。
3. 快速推理和高并发：GLM-4模型支持更快的推理速度和更多的并发请求，这大大降低了推理成本，使得模型能够更高效地处理大量请求。
4. 智能体能力增强：GLM-4增强了智能体（Agent）的能力，能够根据用户意图自主理解、规划复杂指令，并自由调用不同的工具和大模型来完成复杂的任务。
5. 长文本处理能力：在“大海捞针”测试中，GLM-4展现了在长文本中的高准确度召回能力，这表明模型在处理大量文本信息时的精确性和可靠性。
6. 多角色对话系统：GLM-4支持多角色对话系统，通过增加“系统”和“工具”角色，引导大模型完成对话，提高了对话的可用性和灵活性。
7. 开放平台接入：所有开发者都可以通过智谱AI的开放平台接入GLM-4模型开放API，体验和利用GLM-4模型的能力。
8. 新用户激励：智谱AI为新注册登录的用户提供了500万Tokens的大礼包，以鼓励开发者体验和使用GLM-4模型。
9. 多语言能力：GLM-4在中文对齐能力上整体超过GPT-4，同时在英文任务上也展现出了强大的性能。
这些API功能为开发者提供了广泛的应用可能性，从教育、金融到医疗等各个领域，GLM-4模型的开放API都能够提供强大的支持和助力。开发者可以通过这些API构建各种智能应用，推动行业的创新和发展。
3、开发 IntelliJ IDEA 的Java插件
V哥这里提供一个概念性的指南和示例代码，以帮助你理解如何利用GLM-4大模型开发一个 IntelliJ IDEA 的Java插件。这个插件将是一个简单的代码生成工具，它可以根据用户的输入生成一些基本的Java代码。
实现逻辑
- 创建插件项目：使用IntelliJ IDEA的插件开发向导创建一个新的插件项目。
- 定义动作：创建一个动作，当用户触发时，将请求发送到GLM-4 API并显示生成的代码。
- 调用GLM-4 API：使用HTTP客户端库（如OkHttp或Java内置的HttpClient）调用GLM-4 API，并传递用户的输入。
- 处理响应：解析GLM-4 API的响应，并将生成的代码显示给用户。
- 用户界面：提供一个简单的对话框，让用户输入他们想要生成的代码类型。
示例代码
以下是一个简化的示例，展示如何在IntelliJ IDEA插件中调用GLM-4 API：
import com.intellij.openapi.actionSystem.AnAction;
import com.intellij.openapi.actionSystem.AnActionEvent;
import com.intellij.openapi.ui.Messages;
import okhttp3.OkHttpClient;
import okhttp3.Request;
import okhttp3.Response;
import java.io.IOException;
public class GenerateCodeAction extends AnAction {
@Override
public void actionPerformed(AnActionEvent event) {
// 假设你已经有了GLM-4的API密钥
final String apiKey = "your_api_key_here";
OkHttpClient client = new OkHttpClient();
// 创建请求
Request request = new Request.Builder()
.url("https://open.bigmodel.cn/dev/api#glm-4") // 假设这是GLM-4 API的URL
.addHeader("Authorization", "Bearer " + apiKey)
.addHeader("Content-Type", "application/json")
.post(RequestBody.create(jsonBody, MediaType.get("application/json")))
.build();
try {
// 发送请求并获取响应
Response response = client.newCall(request).execute();
String responseBody = response.body().string();
// 假设响应体是一个JSON字符串，包含生成的代码
String generatedCode = parseGeneratedCode(responseBody);
// 显示生成的代码
Messages.showMessageDialog(event.getProject(), generatedCode, "Generated Code", Messages.getInformationIcon());
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
Messages.showMessageDialog(event.getProject(), "Error occurred while generating code", "Error", Messages.getErrorIcon());
}
}
private String parseGeneratedCode(String responseBody) {
// 解析响应体并提取生成的代码
// 这里需要根据实际的API响应格式来解析
// 以下是一个简化的示例
return responseBody.replace("\"", "").trim();
}
private String jsonBody(String userInput) {
// 根据用户输入构造JSON请求体
return "{\"prompt\": \"" + userInput + "\", \"max_tokens\": 100, \"temperature\": 0.7}";
}
}
在这个示例中，我们创建了一个GenerateCodeAction类，它继承自AnAction。当用户触发这个动作时，它会调用GLM-4 API并显示生成的代码。我们使用了OkHttp库来发送HTTP请求，并假设API的响应包含了生成的代码。然后我们解析这个响应并显示给用户。
注意事项
- 你需要替换your_api_key_here为你的实际GLM-4 API密钥。
- 你需要根据实际的GLM-4 API文档来调整URL和请求体的构造。
- 你需要添加必要的依赖到你的插件项目中，例如OkHttp库。
- 你需要在IntelliJ IDEA的插件开发环境中运行和测试你的插件。
- 你需要确保你的API密钥和用户输入是安全的，并且遵循了GLM-4 API的使用条款。
这个示例提供了一个基本的框架，你可以根据实际需求进行扩展和完善。
4、最后
V 哥建议研究大模型先从研究开放 API 开始，作为程序员的你觉对不是什么难事，通过研究 API 的过程中，可以让你更加了解大模型的原理，当然想要更深入的理解，需要对开源大模型的源码进行研究，根据个人的技术能力，量力而行。研究 API 是第一步，目前热招的岗位中，就有基于大模型开放 API 做应用开发的，大家可以在招聘站点上具体看看职位要求。
