今天我们来聊聊如何用Python实现人工智能 说到用Python实现人工智能,听起来可能有点高深,但实际操作起来,其实远没有想象中那么复杂。关键在于找到一个趁手的工具,今天我们选取的平台就是智谱AI。 第一步,自然是环境的搭建。既然选用智谱AI,我们就需要先通过终端(也就是大家熟悉的命令提示符cmd
Python人工智能系列之智谱AI(上)
作者:技术拾光
时间:2026-04-16
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今天我们来聊聊如何用Python实现人工智能
说到用Python实现人工智能,听起来可能有点高深,但实际操作起来,其实远没有想象中那么复杂。关键在于找到一个趁手的工具,今天我们选取的平台就是智谱AI。

第一步,自然是环境的搭建。既然选用智谱AI,我们就需要先通过终端(也就是大家熟悉的命令提示符cmd)来安装对应的第三方库。打开终端,输入下面这行指令:
pip install zhipuai
准备工作就绪,接下来我们要实现的,可以说是人工智能最基础也最具代表性的一个功能——智能对话。这个看似简单的功能,却是许多高级应用的基石。
敲代码的第一步,是导入库并建立起我们的客户端连接。需要替换为你自己在智谱AI平台申请的API Key哦:
from zhipuai import ZhipuAI
client = ZhipuAI(api_key="你的有效API密钥放在这里")
有了连接,我们还需要一个“记忆”系统来维持有上下文逻辑的对话。这就是初始化对话上下文的作用:
context = [
{
"role": "system",
"content": "你是一个乐于回答各种问题的小助手,你的任务是提供专业、准确、有洞察力的建议。"
},
]
核心的对话循环该怎么设计呢?理想的状态是能持续问答,直到用户主动退出。来看下面这段实现:
while True:
question = input("请输入你的问题(或输入‘退出’结束对话):")
if question.lower() == '退出':
break
用户每提出一个问题,我们需要立即将其纳入到对话的“记忆”(也就是上下文)中,这样才能保证AI的回答是基于所有历史信息的:
context.append({"role": "user", "content": question})
最后,也是最关键的一步,就是调用模型来生成回答。这里有一个小提示:`model`参数可以根据你的需求,替换成智谱AI平台支持的其他模型名称,以获得不同的效果。
response = client.chat.completions.create(
model="glm-4", # 此处可替换为其他可用模型
messages=context,
stream=True,
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