提供营销型网站,移动端手机网站建设,花坛设计平面图,wordpress支持的邮箱引言#xff1a;为什么高效的内容创作如此重要#xff1f;
在当前竞争激烈的市场环境中#xff0c;内容创作已成为品牌成功的重要支柱。无论是撰写营销文案、博客文章、社交媒体帖子#xff0c;还是制作广告#xff0c;优质的内容不仅能够帮助品牌吸引目标受众的注意力为什么高效的内容创作如此重要
在当前竞争激烈的市场环境中内容创作已成为品牌成功的重要支柱。无论是撰写营销文案、博客文章、社交媒体帖子还是制作广告优质的内容不仅能够帮助品牌吸引目标受众的注意力还能有效促进产品和服务的转化。然而创作高质量内容却常常需要投入大量时间和精力这使得很多内容创作者感到力不从心。
高效创作正成为现代内容创作者的迫切需求。如果你也为高效创作而苦恼那么今天我们将为你介绍一款强大的内容创作工具——智谱AI GLM-4-Plus。通过这款 AI 写作助手你将能够在短时间内生成高质量的内容大大提升工作效率。
1. 什么是 GLM-4-Plus
GLM-4-Plus是一种基于深度学习的自然语言处理NLP模型属于生成式预训练变换器GPT系列的升级版本。它由大规模数据集训练而成旨在理解和生成自然语言文本。GLM-4-Plus 在多个自然语言处理任务上表现优异包括文本生成、文本理解、自动摘要、问答系统等。
GLM-4-Plus 的核心功能 文本生成GLM-4-Plus 能够根据给定的输入例如提示语、关键词等生成流畅、自然的文本广泛应用于文案写作、广告创意、内容生成等场景。 问答能力通过对问题的理解GLM-4-Plus 可以生成精确的回答适用于自动化客户服务、信息查询等场景。 文本理解能够准确理解复杂的句子结构和上下文进行有效的信息提取和分析。 多语言支持除了中文GLM-4-Plus 还支持多种语言的文本生成和理解包括英语、法语、德语、日语等。 上下文保持它能够保持长篇文本中的上下文一致性在生成内容时不会失去原有语境使得输出内容更加自然和连贯。
应用场景
内容创作可用于生成博客文章、产品描述、新闻稿、广告文案等。客户支持通过自动生成客服回答减少人工客服的负担。营销和广告帮助品牌和电商平台快速生成创意广告、产品描述及推广文案。教育与学习用于自动化生成学习资料、解答学生提问等。
2. 如何调用 GLM-4-Plus API
步骤 1注册并获取 API 密钥
访问 GLM-4-Plus 的官方网站或开发者平台。注册账号并登录在个人中心-项目管理-APIkeys菜单 创建一个新的API Key。API 密钥通常是一个长字符串用于身份验证和安全请求。
如下图 步骤 2安装必要的依赖
为了调用 API你需要在你的开发环境中安装相应的依赖推荐使用 Python。你可以通过以下命令安装ZhipuAI库
pip install ZhipuAI步骤 3编写代码调用 API
以下是一个 Python 代码示例展示如何调用 GLM-4-Plus API 生成内容
from zhipuai import ZhipuAI
client ZhipuAI(api_key) # 请填写您自己的APIKey
response client.chat.completions.create(modelglm-4-plus, # 请填写您要调用的模型名称messages[{role: user, content: 作为一名营销专家请为我的产品创作一个吸引人的口号},{role: assistant, content: 当然要创作一个吸引人的口号请告诉我一些关于您产品的信息},{role: user, content: 智谱AI开放平台},{role: assistant, content: 点燃未来智谱AI绘制无限让创新触手可及},{role: user, content: 创作一个更精准且吸引人的口号}],
)
print(response.choices[0].message)响应示例
{created: 1703487403,id: 8239375684858666781,model: glm-4-plus,request_id: 8239375684858666781,choices: [{finish_reason: stop,index: 0,message: {content: 以AI绘蓝图 — 智谱AI让创新的每一刻成为可能。,role: assistant}}],usage: {completion_tokens: 217,prompt_tokens: 31,total_tokens: 248}
}步骤 4常用参数说明
model: 要调用的模型编码。model: 调用语言模型时当前对话消息列表作为模型的提示输入以JSON数组形式提供。max_tokens: 模型输出的最大token数最大输出为4095默认值为1024。temperature: 生成内容的创造性。值越高生成的内容越多样化。top_p: 控制生成内容的合理性值越低生成内容的质量越高。tools: 模型可以调用的工具。stop: 模型遇到stop指定的字符时会停止生成。目前仅支持单个stop词格式为[“stop_word1”]。
除了Python和java SDK模型服务也支持标准的 HTTP 调用我会在后面的案例中讲到。
更多使用参考 官方文档
3. 搭建你的内容生成神器
下面我写一个简单的前后端服务demo来演示下如何搭建一个自己的内容创造神器。
前端我就用vueaxios写一个h5页面根据输入的问题发起请求展示响应结果。
显示效果如下 对应的代码:
templatediv classpagediv classtitle-infoglm-4-plus的内容生成神器/divdiv classinput-boxvan-fieldv-modelinputValuerows4autosizetypetextareaplaceholder请输入描述内容show-word-limit//div!-- div classtype-select-boxvan-radio-group v-modeltyoevan-radio name1生成广告文案/van-radiovan-radio name2公众号炫酷标题/van-radiovan-radio name3电商产品撰写文案/van-radio/van-radio-group/div --div classbtn-boxvan-button block typeinfo clicksearchResult 立即生成/van-button/divdiv classresult-boxp classs-title生成结果/pdiv v-ifloading正在生成请等待../divdiv classmarkdown v-htmlrenderedMarkdown v-else/div!-- div v-htmlresult/div --/div/div
/templatescript
import markdownIt from markdown-it;
import { aiSearch } from api;
let md null;
function markdownItCustomLink(md, options) {md.renderer.rules.link_open function (tokens, idx, options, env, self) {const hrefIndex tokens[idx].attrIndex(href);const href tokens[idx].attrs[hrefIndex][1];// const text tokens[idx 1].content;// 返回一个自定义组件的标签其中包含 href 和文本内容return span classmd-link-to-span data-num${href}${href}/span;};md.renderer.rules.link_close function () {return ;};
}
export default {name: HomeView,components: {},data() {return {inputValue: ,// type: 1,result: ,loading: false,renderedMarkdown: };},mounted() {md markdownIt().use(markdownItCustomLink);this.renderedMarkdown md.render(this.result);// this.mdText();},methods: {searchResult() {this.loading true;aiSearch({ content: this.inputValue }).then(res {this.loading false;const { code, data } res;if (code 0000) {this.renderedMarkdown md.render(data.content);} else {}}).catch(() {this.loading false;});},// 搜索search() {},mdText() {// this.renderedMarkdown md.render(this.result);}}
};
/script
style langless scoped
.page {font-size: 28px;padding: 12px 24px;background-color: #f2f3f6;.title-info {font-weight: bold;text-align: center;}.input-box {margin: 24px 0;/deep/.van-cell {border: 2px solid #0080ff;}}.btn-box {margin-top: 20px;}.result-box {margin: 12px 0;.s-title {color: #0080ff;margin-bottom: 20px;}}
}
/style
我使用了markdown-it 来处理接口返回的md格式内容
后端服务我使用了前端同学熟悉的express搭建通过调用智谱 AI 提供的 http接口来实现的当然使用py sdk是最好的。
代码如下
index.js 入口文件
const express require(express);
const path require(path);
const bodyParser require(body-parser);
const cookieParser require(cookie-parser);
const logger require(morgan);
const partials require(express-partials);const config require(./config);
const routes require(./routes/index);const app express();const port process.env.PORT || config.port;
app.set(port, port);
app.set(views, path.join(__dirname, views));
app.set(view engine, ejs);// 静态文件托管
app.use(express.static(path.join(__dirname, public)));app.use(logger(dev));app.use(bodyParser.json());
//extended:false 方法内部使用querystring模块处理请求参数的格式
//extended:true 方法内部使用第三方模块qs处理请求参数的格式
app.use(bodyParser.urlencoded({ extended: false }));
app.use(partials());
app.use(cookieParser());//配置diskStorage来控制文件存储的位置以及文件名字等app.use(/, routes);app.listen(app.get(port), () {console.log(Program starts running ...);console.log(server run success on port app.get(port));
});module.exports app;
然后就是处理请求的主要代码
router.get(/aiSearch, (req, res) {const {content} req.queryconst postData {model: glm-4-plus,// stream: true,messages: [{role: user,content: content}]}axios.post(https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4/chat/completions, postData, {headers: {Content-Type: application/json,Authorization: Bearer ${apiKey}}}).then(response {console.log(JSON.stringify(response.data));// res.send(response.data.choices[0].message.content);res.status(200).json({code: 0000,data: response.data.choices[0]?.message// data: response.data.choices[0]?.message});});});打印生成的结果 最终前端页面呈现的结果 我们再给公众号生成类似小红书格式的介绍 服务端源码地址 apikey 需要替换为自己的。
4. GLM-4-Plus 的使用技巧
通过 Function Call 访问外部 API
我们可以允许模型访问外部信息和执行操作信息查询如实时天气预 报、股票市场动态提供即时且准确的数据执行操作比如播放音乐、 控制智能家居设备等。
通过 Retrieval 访问智谱AI 开放平台的知识库
通过Retrieval方法访问智谱开放平台的知识库用户可上传相关的知识到知识库模型将基于用户的查询提取相关的语义切片提供更加精准详细的信息。
引导它进行自我探索和推理
在明确引导模型进行推理判断之前让它先生成结果作为基准。例如如果我们需要模型评估代码的质量可以先让模型自行生成答案随后再对其正确性进行评判。这样做不仅促使模型更加深入地理解任务还可以提高最终结果的准确性和可靠性。
5. GLM-4-Plus 的优势深入分析 高效的内容生成 GLM-4-Plus 能快速生成高质量的文本极大提高写作效率。无论是文章、广告文案还是社交媒体内容几秒钟内就能完成生成。 灵活的文本风格与语气控制 支持多种文本风格如正式、幽默、创意等和语气如劝导、激励等让生成的内容精准符合目标需求。 高质量输出 生成的文本流畅自然、结构清晰符合语法规范接近人工创作水平适合多种专业领域。 多场景适用 无论是电商文案、SEO文章还是社交媒体帖子、技术文档GLM-4-Plus 都能提供精准的内容生成支持。 多语言支持 除了中文GLM-4-Plus 支持多种语言如英语、日语等适合全球化创作能为不同语言的市场生成定制内容。 高度可定制 用户可以设置生成文本的长度、创意度等参数满足不同创作需求提供更高的控制灵活性。 自动化与API集成 支持API接口可与现有工作流集成实现内容生成自动化提高团队效率。
总结
随着 AI 技术的快速发展像GLM-4-Plus这样的智能写作工具正逐渐改变我们内容创作的方式。它不仅可以大大提升写作效率还能帮助我们生成多样化、符合需求的高质量内容。未来随着技术的不断进步GLM-4-Plus 可能会引入更多智能化功能进一步简化创作流程。
