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【LLM大模型】用智谱 GLM-4大模型开发自己的 IDEA插件

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，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。

python
复制代码
# 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：

java
复制代码
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

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。

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四、AI大模型商业化落地方案

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阶段1：AI大模型时代的基础理解

  • 目标：了解AI大模型的基本概念、发展历程和核心原理。
  • 内容：
    • L1.1 人工智能简述与大模型起源
    • L1.2 大模型与通用人工智能
    • L1.3 GPT模型的发展历程
    • L1.4 模型工程
      - L1.4.1 知识大模型
      - L1.4.2 生产大模型
      - L1.4.3 模型工程方法论
      - L1.4.4 模型工程实践
    • L1.5 GPT应用案例

阶段2：AI大模型API应用开发工程

  • 目标：掌握AI大模型API的使用和开发，以及相关的编程技能。
  • 内容：
    • L2.1 API接口
      - L2.1.1 OpenAI API接口
      - L2.1.2 Python接口接入
      - L2.1.3 BOT工具类框架
      - L2.1.4 代码示例
    • L2.2 Prompt框架
      - L2.2.1 什么是Prompt
      - L2.2.2 Prompt框架应用现状
      - L2.2.3 基于GPTAS的Prompt框架
      - L2.2.4 Prompt框架与Thought
      - L2.2.5 Prompt框架与提示词
    • L2.3 流水线工程
      - L2.3.1 流水线工程的概念
      - L2.3.2 流水线工程的优点
      - L2.3.3 流水线工程的应用
    • L2.4 总结与展望

阶段3：AI大模型应用架构实践

  • 目标：深入理解AI大模型的应用架构，并能够进行私有化部署。
  • 内容：
    • L3.1 Agent模型框架
      - L3.1.1 Agent模型框架的设计理念
      - L3.1.2 Agent模型框架的核心组件
      - L3.1.3 Agent模型框架的实现细节
    • L3.2 MetaGPT
      - L3.2.1 MetaGPT的基本概念
      - L3.2.2 MetaGPT的工作原理
      - L3.2.3 MetaGPT的应用场景
    • L3.3 ChatGLM
      - L3.3.1 ChatGLM的特点
      - L3.3.2 ChatGLM的开发环境
      - L3.3.3 ChatGLM的使用示例
    • L3.4 LLAMA
      - L3.4.1 LLAMA的特点
      - L3.4.2 LLAMA的开发环境
      - L3.4.3 LLAMA的使用示例
    • L3.5 其他大模型介绍

阶段4：AI大模型私有化部署

  • 目标：掌握多种AI大模型的私有化部署，包括多模态和特定领域模型。
  • 内容：
    • L4.1 模型私有化部署概述
    • L4.2 模型私有化部署的关键技术
    • L4.3 模型私有化部署的实施步骤
    • L4.4 模型私有化部署的应用场景

学习计划：

  • 阶段1：1-2个月，建立AI大模型的基础知识体系。
  • 阶段2：2-3个月，专注于API应用开发能力的提升。
  • 阶段3：3-4个月，深入实践AI大模型的应用架构和私有化部署。
  • 阶段4：4-5个月，专注于高级模型的应用和部署。
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