GLM-4-Plus初体验

引言:为什么高效的内容创作如此重要?

在当前竞争激烈的市场环境中,内容创作已成为品牌成功的重要支柱。无论是撰写营销文案、博客文章、社交媒体帖子,还是制作广告,优质的内容不仅能够帮助品牌吸引目标受众的注意力,还能有效促进产品和服务的转化。然而,创作高质量内容却常常需要投入大量时间和精力,这使得很多内容创作者感到力不从心。

高效创作正成为现代内容创作者的迫切需求。如果你也为高效创作而苦恼,那么今天我们将为你介绍一款强大的内容创作工具——智谱AI GLM-4-Plus。通过这款 AI 写作助手,你将能够在短时间内生成高质量的内容,大大提升工作效率。

1. 什么是 GLM-4-Plus?

GLM-4-Plus是一种基于深度学习的自然语言处理(NLP)模型,属于生成式预训练变换器(GPT)系列的升级版本。它由大规模数据集训练而成,旨在理解和生成自然语言文本。GLM-4-Plus 在多个自然语言处理任务上表现优异,包括文本生成、文本理解、自动摘要、问答系统等。

GLM-4-Plus 的核心功能

  1. 文本生成:GLM-4-Plus 能够根据给定的输入(例如提示语、关键词等)生成流畅、自然的文本,广泛应用于文案写作、广告创意、内容生成等场景。

  2. 问答能力:通过对问题的理解,GLM-4-Plus 可以生成精确的回答,适用于自动化客户服务、信息查询等场景。

  3. 文本理解:能够准确理解复杂的句子结构和上下文,进行有效的信息提取和分析。

  4. 多语言支持:除了中文,GLM-4-Plus 还支持多种语言的文本生成和理解,包括英语、法语、德语、日语等。

  5. 上下文保持:它能够保持长篇文本中的上下文一致性,在生成内容时不会失去原有语境,使得输出内容更加自然和连贯。

应用场景

  • 内容创作:可用于生成博客文章、产品描述、新闻稿、广告文案等。
  • 客户支持:通过自动生成客服回答,减少人工客服的负担。
  • 营销和广告:帮助品牌和电商平台快速生成创意广告、产品描述及推广文案。
  • 教育与学习:用于自动化生成学习资料、解答学生提问等。
2. 如何调用 GLM-4-Plus API?

步骤 1:注册并获取 API 密钥

  • 访问 GLM-4-Plus 的官方网站或开发者平台。
  • 注册账号并登录,在个人中心-项目管理-APIkeys菜单 创建一个新的API Key。
  • API 密钥通常是一个长字符串,用于身份验证和安全请求。

如下图

步骤 2:安装必要的依赖

为了调用 API,你需要在你的开发环境中安装相应的依赖,推荐使用 Python。你可以通过以下命令安装ZhipuAI库:

pip install ZhipuAI

步骤 3:编写代码调用 API

以下是一个 Python 代码示例,展示如何调用 GLM-4-Plus API 生成内容:

from zhipuai import ZhipuAI
client = ZhipuAI(api_key="")  # 请填写您自己的APIKey
response = client.chat.completions.create(model="glm-4-plus",  # 请填写您要调用的模型名称messages=[{"role": "user", "content": "作为一名营销专家,请为我的产品创作一个吸引人的口号"},{"role": "assistant", "content": "当然,要创作一个吸引人的口号,请告诉我一些关于您产品的信息"},{"role": "user", "content": "智谱AI开放平台"},{"role": "assistant", "content": "点燃未来,智谱AI绘制无限,让创新触手可及!"},{"role": "user", "content": "创作一个更精准且吸引人的口号"}],
)
print(response.choices[0].message)

响应示例

{"created": 1703487403,"id": "8239375684858666781","model": "glm-4-plus","request_id": "8239375684858666781","choices": [{"finish_reason": "stop","index": 0,"message": {"content": "以AI绘蓝图 — 智谱AI,让创新的每一刻成为可能。","role": "assistant"}}],"usage": {"completion_tokens": 217,"prompt_tokens": 31,"total_tokens": 248}
}

步骤 4:常用参数说明

  • model: 要调用的模型编码。
  • model: 调用语言模型时,当前对话消息列表作为模型的提示输入,以JSON数组形式提供。
  • max_tokens: 模型输出的最大token数,最大输出为4095,默认值为1024。
  • temperature: 生成内容的创造性。值越高,生成的内容越多样化。
  • top_p: 控制生成内容的合理性,值越低,生成内容的质量越高。
  • tools: 模型可以调用的工具。
  • stop: 模型遇到stop指定的字符时会停止生成。目前仅支持单个stop词,格式为[“stop_word1”]。

除了Python和java SDK,模型服务也支持标准的 HTTP 调用,我会在后面的案例中讲到。

更多使用参考 官方文档

3. 搭建你的内容生成神器

下面我写一个简单的前后端服务demo,来演示下如何搭建一个自己的内容创造神器。

前端我就用vue+axios写一个h5页面,根据输入的问题,发起请求展示响应结果。

显示效果如下:

对应的代码:

<template><div class="page"><div class="title-info">glm-4-plus的内容生成神器</div><div class="input-box"><van-fieldv-model="inputValue"rows="4"autosizetype="textarea"placeholder="请输入描述内容"show-word-limit/></div><!-- <div class="type-select-box"><van-radio-group v-model="tyoe"><van-radio name="1">生成广告文案</van-radio><van-radio name="2">公众号炫酷标题</van-radio><van-radio name="3">电商产品撰写文案</van-radio></van-radio-group></div> --><div class="btn-box"><van-button block type="info" @click="searchResult"> 立即生成</van-button></div><div class="result-box"><p class="s-title">生成结果:</p><div v-if="loading">正在生成,请等待..</div><div class="markdown" v-html="renderedMarkdown" v-else></div><!-- <div v-html="result"></div> --></div></div>
</template><script>
import markdownIt from 'markdown-it';
import { aiSearch } from '@api';
let md = null;
function markdownItCustomLink(md, options) {md.renderer.rules.link_open = function (tokens, idx, options, env, self) {const hrefIndex = tokens[idx].attrIndex('href');const href = tokens[idx].attrs[hrefIndex][1];// const text = tokens[idx + 1].content;// 返回一个自定义组件的标签,其中包含 href 和文本内容return `<span class="md-link-to-span" data-num="${href}">${href}</span>`;};md.renderer.rules.link_close = function () {return '';};
}
export default {name: 'HomeView',components: {},data() {return {inputValue: '',// type: '1',result: '',loading: false,renderedMarkdown: ''};},mounted() {md = markdownIt().use(markdownItCustomLink);this.renderedMarkdown = md.render(this.result);// this.mdText();},methods: {searchResult() {this.loading = true;aiSearch({ content: this.inputValue }).then(res => {this.loading = false;const { code, data } = res;if (code === '0000') {this.renderedMarkdown = md.render(data.content);} else {}}).catch(() => {this.loading = false;});},// 搜索search() {},mdText() {// this.renderedMarkdown = md.render(this.result);}}
};
</script>
<style lang="less" scoped>
.page {font-size: 28px;padding: 12px 24px;background-color: #f2f3f6;.title-info {font-weight: bold;text-align: center;}.input-box {margin: 24px 0;/deep/.van-cell {border: 2px solid #0080ff;}}.btn-box {margin-top: 20px;}.result-box {margin: 12px 0;.s-title {color: #0080ff;margin-bottom: 20px;}}
}
</style>

我使用了markdown-it 来处理接口返回的md格式内容

后端服务我使用了前端同学熟悉的express搭建,通过调用智谱 AI 提供的 http接口来实现的(当然使用py sdk是最好的)。

代码如下:

index.js 入口文件

const express = require('express');
const path = require('path');
const bodyParser = require('body-parser');
const cookieParser = require('cookie-parser');
const logger = require('morgan');
const partials = require('express-partials');const config = require('./config');
const routes = require('./routes/index');const app = express();const port = process.env.PORT || config.port;
app.set('port', port);
app.set('views', path.join(__dirname, 'views'));
app.set('view engine', 'ejs');// 静态文件托管
app.use(express.static(path.join(__dirname, 'public')));app.use(logger('dev'));app.use(bodyParser.json());
//extended:false 方法内部使用querystring模块处理请求参数的格式
//extended:true 方法内部使用第三方模块qs处理请求参数的格式
app.use(bodyParser.urlencoded({ extended: false }));
app.use(partials());
app.use(cookieParser());//配置diskStorage来控制文件存储的位置以及文件名字等app.use('/', routes);app.listen(app.get('port'), () => {console.log('Program starts running ...');console.log('server run success on port ' + app.get('port'));
});module.exports = app;

然后就是处理请求的主要代码:

router.get('/aiSearch', (req, res) => {const {content} = req.queryconst postData = {"model": "glm-4-plus",// "stream": true,"messages": [{"role": "user","content": content}]}axios.post('https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4/chat/completions', postData, {headers: {'Content-Type': 'application/json','Authorization': `Bearer ${apiKey}`}}).then(response => {console.log(JSON.stringify(response.data));// res.send(response.data.choices[0].message.content);res.status(200).json({code: '0000',data: response.data.choices[0]?.message// data: response.data.choices[0]?.message});});});

打印生成的结果:

最终前端页面呈现的结果:

我们再给公众号生成类似小红书格式的介绍:

服务端源码地址 ,apikey 需要替换为自己的。

4. GLM-4-Plus 的使用技巧

通过 Function Call 访问外部 API

我们可以允许模型访问外部信息和执行操作,信息查询:如实时天气预 报、股票市场动态,提供即时且准确的数据,执行操作:比如播放音乐、 控制智能家居设备等。

通过 Retrieval 访问智谱AI 开放平台的知识库

通过Retrieval方法访问智谱开放平台的知识库,用户可上传相关的知识到知识库,模型将基于用户的查询,提取相关的语义切片,提供更加精准详细的信息。

引导它进行自我探索和推理

在明确引导模型进行推理判断之前,让它先生成结果作为基准。例如,如果我们需要模型评估代码的质量,可以先让模型自行生成答案,随后再对其正确性进行评判。这样做不仅促使模型更加深入地理解任务,还可以提高最终结果的准确性和可靠性。

5. GLM-4-Plus 的优势深入分析
  • 高效的内容生成
    GLM-4-Plus 能快速生成高质量的文本,极大提高写作效率。无论是文章、广告文案,还是社交媒体内容,几秒钟内就能完成生成。

  • 灵活的文本风格与语气控制
    支持多种文本风格(如正式、幽默、创意等)和语气(如劝导、激励等),让生成的内容精准符合目标需求。

  • 高质量输出
    生成的文本流畅自然、结构清晰,符合语法规范,接近人工创作水平,适合多种专业领域。

  • 多场景适用
    无论是电商文案、SEO文章,还是社交媒体帖子、技术文档,GLM-4-Plus 都能提供精准的内容生成支持。

  • 多语言支持
    除了中文,GLM-4-Plus 支持多种语言(如英语、日语等),适合全球化创作,能为不同语言的市场生成定制内容。

  • 高度可定制
    用户可以设置生成文本的长度、创意度等参数,满足不同创作需求,提供更高的控制灵活性。

  • 自动化与API集成
    支持API接口,可与现有工作流集成,实现内容生成自动化,提高团队效率。

总结

随着 AI 技术的快速发展,像GLM-4-Plus这样的智能写作工具正逐渐改变我们内容创作的方式。它不仅可以大大提升写作效率,还能帮助我们生成多样化、符合需求的高质量内容。未来,随着技术的不断进步,GLM-4-Plus 可能会引入更多智能化功能,进一步简化创作流程。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/diannao/63825.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

Jetpack Compose赋能:以速破局,高效打造非凡应用

Android Compose 是谷歌推出的一种现代化 UI 框架&#xff0c;基于 Kotlin 编程语言&#xff0c;旨在简化和加速 Android 应用开发。它以声明式编程为核心&#xff0c;与传统的 View 系统相比&#xff0c;Compose 提供了更直观、更简洁的开发体验。以下是对 Android Compose 的…

MinerU:PDF文档提取工具

目录 docker一键启动本地配置下载模型权重文件demo.py使用命令行启动GPU使用情况 wget https://github.com/opendatalab/MinerU/raw/master/Dockerfile docker build -t mineru:latest .docker一键启动 有点问题&#xff0c;晚点更新 本地配置 就是在Python环境中配置依赖和…

UE4_控件蓝图_制作3D生命血条

一&#xff1a;效果图如下&#xff1a; 二、实现步骤&#xff1a; 1、新建敌人 右键蓝图类 选择角色&#xff0c; 重命名为BP_Enemytest。 双击打开&#xff0c;配置敌人网格体 修改位置及朝向 效果如下&#xff1a; 选择合适的动画蓝图类&#xff1a; 人物就有了动作&#x…

【深度学习】深刻理解ViT

ViT&#xff08;Vision Transformer&#xff09;是谷歌研究团队于2020年提出的一种新型图像识别模型&#xff0c;首次将Transformer架构成功应用于计算机视觉任务中。Transformer最初应用于自然语言处理&#xff08;如BERT和GPT&#xff09;&#xff0c;而ViT展示了其在视觉任务…

用于日语词汇学习的微信小程序+ssm

日语词汇学习小程序是高校人才培养计划的重要组成部分&#xff0c;是实现人才培养目标、培养学生科研能力与创新思维、检验学生综合素质与实践能力的重要手段与综合性实践教学环节。本学生所在学院多采用半手工管理日语词汇学习小程序的方式&#xff0c;所以有必要开发日语词汇…

ichunqiu-2024年春秋杯网络安全联赛夏季赛-brother

1.打开题目&#xff0c;看到题目我就想到了再后面加一个ls&#xff0c;结果回显了ls&#xff0c;然后又想到会不会是模板注入&#xff0c;尝试{{7*7}}&#xff0c;然后页面返回了49&#xff0c;说明存在模板注入 如下&#xff0c;判定为模板注入 看一下系统环境配置 然后看可…

基于Qwen2-VL模型针对LaTeX OCR任务进行微调训练 - 数据处理

基于Qwen2-VL模型针对LaTeX OCR任务进行微调训练 - 数据处理 flyfish 基于Qwen2-VL模型针对LaTeX_OCR任务进行微调训练_-_LoRA配置如何写 基于Qwen2-VL模型针对LaTeX_OCR任务进行微调训练_-_单图推理 基于Qwen2-VL模型针对LaTeX_OCR任务进行微调训练_-_原模型_单图推理 基于Q…

QT从入门到精通——Qlabel介绍与使用

1. QT介绍——代码测试 Qt 是一个跨平台的应用程序开发框架&#xff0c;广泛用于开发图形用户界面&#xff08;GUI&#xff09;应用程序&#xff0c;也支持非图形应用程序的开发。Qt 提供了一套工具和库&#xff0c;使得开发者能够高效地构建高性能、可移植的应用程序。以下是…

Edge SCDN深度解析,边缘安全加速的创新实践

边缘安全加速&#xff08;Edge Secure Content Delivery Network&#xff0c;SCDN&#xff09;是酷盾安全推出的边缘集分布式 DDoS 防护、CC 防护、WAF 防护、BOT 行为分析为一体的安全加速解决方案。通过边缘缓存技术&#xff0c;智能调度使用户就近获取所需内容&#xff0c;为…

WebRTC Simulcast 大小流介绍与优化实践

Simulcast 是 WebRTC 中的一种标准化技术 &#xff0c;简称大小流。通过 Simulcast&#xff0c;客户端可以同时发送同一视频的多个版本。每个版本都以不同的分辨率和帧率独立编码&#xff0c;带宽较多的拉流端可以接收较高质量的视频流&#xff0c;带宽有限的拉流端则可以接收较…

40分钟学 Go 语言高并发:服务监控与追踪

服务监控与追踪 一、知识要点总览 模块核心内容技术选型难度监控指标请求量、响应时间、错误率、资源使用Prometheus Grafana中链路追踪分布式调用链、性能瓶颈分析Jaeger, OpenTelemetry高日志处理日志收集、分析、存储ELK Stack中告警系统告警规则、通知渠道、告警分级Ale…

vue3 使用 konva

1&#xff1a;安装 npm install vue-konva konva --save 在main.ts 里面引入 import VueKonva from vue-konva; app.use(VueKonva); 2&#xff1a;效果图 3&#xff1a;直接粘贴复制就能用你 &#xff08;重要的地方做了备注&#xff09; <template><div st…

Spring Boot集成Knife4j文档工具

Knife4j 搭建 Knife4j环境的的搭建和Swagger一样都比较简单&#xff0c;只需要极简的配置即可。 maven依赖 我使用的是较高版本的基于openapi规范的依赖包&#xff0c;OpenAPI2(Swagger)规范是Knife4j之前一直提供支持的版本&#xff0c;底层依赖框架为Springfox。 此次在4…

keil5搜索框还有左侧文件状态栏不见的问题

点击上面的window&#xff0c;弹出 reset view to default &#xff0c;然后点击&#xff0c;再点击reset&#xff0c;就ok了

基于Mybatis,MybatisPlus实现数据库查询分页功能

基于Mybatis&#xff0c;MybatisPlus实现数据库查询分页功能 目录 基于Mybatis&#xff0c;MybatisPlus实现数据库查询分页功能使用Mybatis插件实现分页数据库准备分页插件配置和使用常用数据&#xff1a; 使用MybatisPlus插件实现分页数据库准备分页插件配置和使用自定义分页查…

HNU_多传感器(专选)_作业4(构建单层感知器实现分类)

1. (论述题)&#xff08;共1题&#xff0c;100分&#xff09; 假设平面坐标系上有四个点&#xff0c;要求构建单层感知器实现分类。 (3,3),(4,3) 两个点的标签为1&#xff1b; (1,1),(0,2) 两个点的标签为-1。 思路&#xff1a;要分类的数据是2维数据&#xff0c;需要2个输入…

内圆弧转子泵绘制工具开发

接着上期的Gerotor 泵的话题继续。最近有小伙伴找我开发一个内圆弧摆线泵的计算绘制工具&#xff0c;也就是把上次计算绘制的过程做成一个桌面应用工具&#xff0c;这样用起来会更方便、效率更高。那究竟是什么样的工具呢&#xff1f;一起来看看&#xff1a; 前面不是已经有了上…

面试技术点之安卓篇

一、基础 二、高级 三、组件 Android中SurfaceView和TextureView有什么区别&#xff1f; 参考 Android中SurfaceView和TextureView有什么区别&#xff1f; 四、三方框架 五、系统源码 六、性能优化

在Ubuntu 2404上使用最新的PicGo

在转向Ubuntu之后&#xff0c;果断下载了今年最新的Ubuntu2404,但是随之而来的是底层组件的更新&#xff0c;很多以前可以畅快使用的软件&#xff0c;因为需要老版本的组件而不能正确运行&#xff0c;PicGo就是如此 我们从这里打开Release列表 其中Ubuntu可用的只有这个AppIma…

用ue5打开网址链接

需要用到 Launch URL 这个函数 字面意思就是打开填写的链接网页 这里填写的是百度&#xff0c;按下Tab键后就会打开百度的网页