GLM-4 常用提示词与应用揭秘

GLM-4 是智谱 AI 推出的新一代基座大模型，作为国产大模型的代表之一，其性能和创新能力让人瞩目。在这篇文章中，我们将深入探讨 GLM-4 的常用提示词及其在实际应用中的表现，并结合相关图片链接和代码块示例，为您全方位展示它的强大之处。

GLM-4 的技术突破与优势

GLM-4 的发布标志着智谱 AI 在大模型领域的又一次重大突破。其技术优势不仅体现在性能的提升，更在于对多模态、长文本处理的支持，以及智能体能力的全面增强。

多模态处理能力

多模态处理是指模型能够同时处理不同类型的数据，如文本、图像、音频等。GLM-4 的多模态能力使其在复杂现实场景中表现出色。

多模态处理示例

通过结合文本和图像数据，GLM-4 可以在内容生成、信息提取等任务中提供更精准和丰富的输出。这种能力在 AI 绘图、智能客服等领域有着广泛的应用。

长上下文处理能力

GLM-4 支持长上下文处理，能够处理长达 128K 的文本上下文。这使得它在总结信息和内容抽取等任务中具有无可比拟的优势。

在实际应用中，这种能力被用于处理复杂的法律文档、技术报告等，需要分析大量信息的场景。智谱 AI 的技术团队通过优化上下文信息的聚焦能力，有效避免了因失焦导致的精度下降问题。

GLM-4 的应用场景与工具支持

除了技术上的突破，GLM-4 还通过一系列强大的工具支持，扩展了其在实际应用中的场景。

GLM-4-All Tools

GLM-4-All Tools 是智谱 AI 推出的一个强大工具集合，提供了包括 WebGLM 搜索增强、Code Interpreter 代码解释器等功能。

GLM-4-All Tools 功能示例

通过这些工具，用户可以更轻松地完成复杂任务，如数据分析、图表绘制等。开发者不再需要依赖“魔法咒语”式的提示词，而是可以通过直观的界面和功能调用，发挥 GLM-4 的全部潜力。

智能体定制能力

智谱 AI 同时推出了 GLMs 个性化智能体定制能力，用户可以通过简单的提示词来创建定制化的 GLM 智能体。

这种能力极大降低了大语言模型的使用门槛，让更多用户能够参与到大模型的开发和应用中，推动了大模型在垂直领域的广泛应用。

GLM-4 的代码示例与应用

GLM-4 的强大功能不仅体现在其理论优势上，更在于其易用的代码接口。以下是一些代码示例，展示如何调用 GLM-4 的 API 功能。

from zhipuai import ZhipuAI

client = ZhipuAI(api_key="your_api_key_here")
response = client.chat.completions.create(
    model="glm-4",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "请问什么是机器学习？"}
    ],
    temperature=0.5
)
print(response.choices[0].message.content)

通过这个简单的代码示例，我们可以看到如何使用 GLM-4 进行自然语言处理任务。用户只需提供 API 密钥和简单的输入，即可获得模型的智能回答。

常见问题解答 (FAQ)

FAQ

问：GLM-4 如何处理长文本内容？
- 答：GLM-4 的长文本处理能力可以支持 128K 的上下文长度，这使得它在处理大型文档时能够保持高精度。
问：如何使用 GLM-4 创建自己的智能体？
- 答：智谱 AI 提供了 GLMs 个性化智能体定制平台，用户可以通过简单的提示词和设置，创建自己的智能体。
问：GLM-4 的多模态功能如何应用于实际项目？
- 答：GLM-4 的多模态功能适用于需要同时处理文本和图像的场景，例如智能客服和内容生成等。
问：如何确保 API 调用的安全性？
- 答：API 调用过程中，智谱 AI 建议用户不要将 API 密钥暴露在公共代码中，并提供了自动密钥更换机制以保护用户账号安全。
问：GLM-4 的技术支持渠道有哪些？
- 答：智谱 AI 提供了在线技术支持平台，用户可以通过官网和社区获得技术支持和交流机会。

通过这一系列的深入探讨和示例展示，我们可以看到 GLM-4 在技术创新和实际应用中的巨大潜力。对于希望在 AI 领域进行深度开发和应用的用户来说，GLM-4 提供了一个强大的工具和平台，帮助他们实现更复杂和多样化的项目需求。