用智谱 GLM-4大模型开发自己的 IDEA插件_开发一个代码插件idea的 代码生成器,大模型调用

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)
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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}";
    }
}
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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。

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。