# 填写您自己的APIKey ZHIPUAI_API_KEY = "" model = ChatZhipuAI( temperature=0.1, api_key=ZHIPUAI_API_KEY, model_name="glm-4", ) #直接调用 print(model.invoke("hello, what today is today?")) # stream调用 streaming_chat_model = ChatZhipuAI( model="glm-4", temperature=0.9, streamin...
因为ChatGLM已经开源了包括 ChatGLM-6B在内的多个模型版本,为了降低大家的学习成本,本书将以ChatGLM-6B为例介绍LangChain操作ChatGLM的知识。 ChatGLM介绍 ChatGLM-6B是ChatGLM大模型系列中的一个开源模型(开源地址https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B),这个模型基于General Language Model (GLM)架构,拥有62亿参...
pip install--upgrade langchain 4、调用智谱AI的GLM-4大模型 LLM的选择有多种方案。 方案一:远程调用OpenAI的ChatGPT系统API,效果较好,token花费较贵; 方案二:远程调用智谱AI的GLM-4的API,效果较好,token花费较低; 方案三:本地部署开源大语言模型ChatGLM3-6B,效果较差,不需要收费,但电脑需要有13GB...
方案一:远程调用OpenAI的ChatGPT系统API,效果较好,token花费较贵; 方案二:远程调用智谱AI的GLM-4的API,效果较好,token花费较低; 方案三:本地部署开源大语言模型ChatGLM3-6B,效果较差,不需要收费,但电脑需要有13GB以上的GPU。 综合考虑,方案二最理想。远程调用智谱AI的GLM-4的API的方式门槛最低,提示词工程的效果...
{"max_length":2500,"do_sample":True,"top_k":1}# 加载本地LLM模型llm = ChatGLM4_LLM(model_name_or_path="/root/autodl-tmp/ZhipuAI/glm-4-9b-chat", gen_kwargs=gen_kwargs)# 加载本地向量数据库与embeddings模型save_directory ="/root/autodl-tmp/bge-m3"embedding = BGEM3Embeddings(save_...
而ChatGLM作为智谱AI推出的新一代LLM,具有强大的自然语言理解和生成能力,结合zhipu API后,可以实现更高效、更便捷的模型调用。 二、适配挑战 在尝试将LangChain与ChatGLM-zhipu API进行适配时,我们遇到了以下几个主要挑战: 版本不兼容:LangChain社区中的ChatZhipuAI类库最初是为旧版本的zhipu API(v3)设计的,而智谱...
右上角-点击API密钥 网站引导还是比较清晰的,输入你申请到的api key。 基础使用 使用Langchain ChatOpenAILangchain 的ChatOpenAI类是对 OpenAI SDK 的封装,可以更方便调用。这里展示了如何使用 ChatOpenAI 类来调用 GLM-4 模型。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 from langchain_community.chat...
由于LangChain 没有对 ChatGLM 的支持,需要用自定义LLM Wrapper的方式封装ChatGLM模型。官方的实现参考:How to write a custom LLM wrapper。 同时借鉴在huggingface上的实现。加载本地ChatGLM模型。 相关代码 这里可以引申一个知识点,如何将ChatGLM进行本地化部署并通过本地Api对外提供服务。 加载外部数据并...
输入你申请到的api key。 import os os.environ["ZHIPUAI_API_KEY"] = "zhipuai_api_key" 直接使用最新的glm-4模型: chat = ChatZhipuAI( model="glm-4", temperature=0.5, ) 二、基础使用: messages = [ AIMessage(content="Hi."), SystemMessage(content="你的角色是一个诗人."), HumanMessage(...
🔗 LangChain-GLM 项目介绍 本项目通过langchain的基础组件,实现了完整的支持智能体和相关任务架构。底层采用智谱AI的最新的 GLM-4 All Tools, 通过智谱AI的API接口,能够自主理解用户的意图,规划复杂的指令,并能够调用一个或多个工具(例如网络浏览器、Python解释器和文本到图像模型)以完成复杂的任务。 图|GLM-4 ...