智谱·AI开放平台：https://open.bigmodel.cn/
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文档中心/接口文档：https://open.bigmodel.cn/dev/api
使用指南：https://open.bigmodel.cn/dev/howuse/introduction
开发指南中，提供了三种指南：
SDK开发
提供的SDK包括Python SDK和Java SDK。
什么是SDK？
SDK，软件开发工具包（Software Development Kit），是一组代码、库、文档和示例代码，用于帮助开发者创建应用程序或软件产品。
SDK 的主要组成部分：
- 工具：包括编译器、调试器、构建工具等，这些工具帮助开发者编写、编译和调试代码。
- 库：预先编写的代码库或框架，可以直接调用以实现某些功能，而无需从头开始编写代码。
- 文档：详细的文档和指南，解释如何使用 SDK 中的各种工具和库。
- 示例代码：提供一些示例代码，帮助开发者快速上手，了解如何实现某些功能。
- API：应用编程接口，定义了与操作系统、服务或其他软件进行交互的方式。
举例：
Android SDK是一种移动应用开发SDK。包含内容：Android Studio、Android API 库、调试工具、模拟器、文档、示例代码。
SDK ≠ (python)第三方库。(python)第三方库可以看作是SDK的一部分；第三方库可以独立存在，不依赖SDK（比如不需要特定的开发工具就可以使用。eg. python的第三方库的使用不需要使用指定的集成开发环境）；一个SDK可以有多个第三方库。
SDK用户鉴权
SDK用户鉴权是确保只有经过授权的用户或应用程序可以访问SDK提供的功能和资源的关键机制。
在开发工作台可以查看自己的API key，并将其复制到代码中：
代码示例
智谱平台提供了三种调用方式：同步调用、异步调用和流式调用。调用方式取决于具体模型的支持情况。
观察这三种调用方法的代码，它们的不同之处主要在于为response赋值的函数不同：
- 同步调用、流式调用使用的函数是，其中流式调用在函数中使用额外的参数。
- 异步调用使用的函数是。
具体内容见下文。
同步调用
调用后即可一次性获得最终结果。
代码：
输出：
如果在代码的列表中只保留一个字典的内容，即只向模型输入“作为一名营销专家，请为我的产品创作一个吸引人的slogan”，模型的回答会类似这样：“当然可以！不过我需要先了解一些关于您产品的信息，比如产品类型、特点、目标受众等。这样我才能为您创作一个更贴切、更有吸引力的slogan。请您提供一下相关信息，我会尽快为您想出一个满意的slogan。”也就是说，在列表中多提供user和assistant几个回合的对话信息有机会生成更符合期望的回答（直接在第一个字典的内容中就给出产品的名称，模型也能够提供答案）。
异步调用
调用后会立即返回一个任务ID，然后用任务ID查询调用结果（根据模型和参数的不同，通常需要等待10-30秒才能得到最终结果）。
代码：
如果运行上面的代码，只会输出如下所示任务ID，还不能得到最终的输出。
输出：
使用任务ID查询接口才能获取结果（如下所示），更多内容可见文档关于GLM-4的内容。
代码：
输出：
SSE调用
调用后可以流式的实时获取到结果直到结束。
代码：
输出：
HTTP调用
暂时还没探索。
第三方框架
文档提供了两个第三方框架的示例：OpenAI SDK和Langchain SDK。
OpenAI SDK
在OpenAI SDK中调用智谱AI平台中的模型（如GLM-4）与使用智谱AI的SDK调用本平台模型的代码十分相像，只是的从对象变成了对象。
代码：
Langchain SDK
在这个框架下调用智谱AI平台中的模型（如GLM-4）似乎比使用OpenAI框架要复杂一些。这个框架可以使用Langchain的类来调用模型，也可以使用Langchain的类来调用模型。
这两种类的区别跟Langchain对智能体工作流的定义有关。
使用ChatOpenAI类调用
使用类调用模型时，只需要定义（一个对象，用参数指明调用哪个模型）和（一个对象）。这种调用方式与前面使用OpenAI SDK和Zhipu SDK的方式都比较相像，都需要定义模型和输入的提示内容。
文档中提供的代码只展示了如何使用类调用模型，该代码运行后的输出如下：
输出中并不包含我们期望的回答。如果想要进一步获取回答，应该需要查看Langchain SDK的相关用法，此处暂不做探究。
使用Langchain的AgentExecutor类调用
使用类调用模型时，不仅需要定义和，还需要定义。它们之间的关系可以参考文章《Langchain知识点（下）》中的描述。
文档提供的相关代码提到了，这里应该是涉及到了另外一个平台（一个为人工智能智能体（如大型语言模型，LLMs）和检索增强生成（RAG）应用优化的搜索引擎，旨在提供高效、快速且持久的搜索结果。更详细的内容可以参考文章《【AI】Tavily》），暂不做探究（个人暂时也没有这个平台的API key）。
在运行代码时，可以设置为空列表，表示不使用工具、不需要联网搜索信息、仅使用模型本身的知识来回答问题。
可以使用try子句处理可能抛出的异常。
代码：
输出（不使用联网搜索功能的情况下）：