利用智谱AI免费大模型GLM-4-Flash构建智能聊天程序——Python与AI的完美结合

前言
智谱AI开放了一个免费使用的大模型GLM-4-Flash，官方也提供了python的示例程序，我们结合pyqt5来编写一个基于GLM-4的简单的智能聊天工具。

界面大致如下：

环境配置
系统：windows
平台：visual studio code
语言：python
库：pyqt5
大模型：智谱清言 GLM-4-Flash

程序主要分两个方面，一个UI布局，一个是大模型的调用。

由于大模型调用时会耗费时间，所以将其写在一个线程里：

class GLM4_free_thread(QThread):
    """GLM-4V免费版"""
    signal1=pyqtSignal(str)
    
    def __init__(self, prompt:str) -> None:
        super().__init__()
        self.prompt=prompt
        
    def run(self):
        self.gene(self.prompt)
        
    def gene(self,prompt:str):
        print("提问：{}".format(prompt))
        client = ZhipuAI(api_key="xxx") #这里填写你在智谱申请的key
        response=client.chat.completions.create(
                    model="glm-4-0520",
                    messages=[
                        {
                            "role": "user",
                            "content": prompt,
                        },
                    ], 
                    )
        print("助手：{}".format(response.choices[0].message.content))
        self.signal1.emit(response.choices[0].message.content)

至于pyqt5的UI布局，则相对简单，此处就不多作介绍了。
UI代码：

class ChatTool(QWidget):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.initUI()
    
    def initUI(self):
        
        self.te_answer=QTextEdit(self)
        self.te_answer.setGeometry(20,20,500,400)
        
        self.btn_clear=QPushButton('清空',self)
        self.btn_clear.setGeometry(530,20,80,40)
        self.btn_clear.clicked.connect(self.on_btnclear_clicked)
        
        self.te_quote=QTextEdit(self)
        self.te_quote.setGeometry(20,500,500,40)
        self.te_quote.setText('你好')
        
        self.btn_gene=QPushButton('提问',self)
        self.btn_gene.setGeometry(530,500,80,40)
        self.btn_gene.clicked.connect(self.on_btngene_clicked)
        
       
        
        self.setWindowTitle("ChatTool")
        self.setGeometry(100, 40, 700, 600)
        self.setWindowIcon(QIcon('ZPaiTest2024\\icons\\聊天.png'))
        self.show()
        
    def on_btngene_clicked(self):
        prompt=self.te_quote.toPlainText()
        self.te_answer.append("提问：{}\n".format(prompt))
        self.th1=GLM4_free_thread(prompt)
        self.th1.signal1.connect(self.on_signal1)
        self.th1.start()
        self.te_quote.clear()
        
    @pyqtSlot(str) 
    def on_signal1(self, text):
        self.te_answer.append("助手：{}\n".format(text))
    
    def on_btnclear_clicked(self):
        self.te_answer.clear()

if __name__ == '__main__':
    app = QApplication(sys.argv)
    chatTool = ChatTool()
    sys.exit(app.exec_())

当我们启动程序后，通过输入提示词，让大模型返回回答，经过测试，这个大模型是无法联系上下文，但是对大部分问题，还是能提供一些较为准确的回答的。

以上是一个简单的体验介绍，毕竟是免费使用的，而且可以很方便的集成到python程序中，有兴趣的可以去试试。