为什么要开发这个包？

为了方便在 langchain 中使用，在官方SDK基础上做了如下额外工作：

• 问题1: 智谱AI的官方SDK使用了 pydantic v2，这与 langchain（尤其是langserve）不兼容
• 问题2: langchain.community 的国内包更新不及时，无法在 langchain 的 LCEL 语法中使用

已支持全部 langchain 接口

1. invoke
2. ainvoke
3. batch
4. abatch
5. stream
6. astream
7. astream_events
8. asteram_log

已支持模型能力

• 已支持生成模型："glm-3-turbo", "glm-4", "glm-4v"
• 已支持向量模型："embedding-2"
• 逻辑推理和对话生成
• 支持工具回调

使用

简单的例子

from langchain_zhipu import ChatZhipuAI
llm = ChatZhipuAI()

# invoke
llm.invoke("hi")

# stream
for s in llm.stream("hi"):
  print(s)

# astream
async for s in llm.astream("hi"):
  print(s)

使用glm-4v

from langchain_zhipu import ChatZhipuAI
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate

llm4v = ChatZhipuAI(model="glm-4v")

prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([
    ("human", [
          {
            "type": "text",
            "text": "图里有什么"
          },
          {
            "type": "image_url",
            "image_url": {
                "url" : "https://img1.baidu.com/it/u=1369931113,3388870256&fm=253&app=138&size=w931&n=0&f=JPEG&fmt=auto?sec=1703696400&t=f3028c7a1dca43a080aeb8239f09cc2f"
            }
          }
        ]),
])

(prompt|llm4v).invoke({})

智能体

请查看 agent.ipynb

更多用法

请参考 langchain_chinese

---

官方接口指南 智谱开放平台大模型接口 Python SDK（Big Model API SDK in Python），让开发者更便捷的调用智谱开放API

官方SDK