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【Flask + AI】接入CHATGLM API 实现翻译接口
最近的项目中，需要加一个翻译功能，正好chatglm4发布了，于是决定着手用它实现。
https://chatglm.cn
准备
首先，在chatglm开发者中心申请api key，这里不再赘述
其次，选择自己的开发框架，这里以 flask 为例
提示词
要实现翻译功能，一个优良的提示词十分重要。
经过多次测试，得到了这样一个较为稳定的提示词。
prompt_translation = """zh-en translation of "input".Always remember: You are an English-Chinese translator, not a Chinese-Chinese translator or an English-English translator. Your output should only contains Chinese or English!You should Always just do the translate part and do not change its meaning! example1:input:"write me a poem",output:"帮我写一首诗"example2:input:"你好世界",output:"hello world"Now I will give you my input:
"""
这个Prompt实现了中英互译，注意，这两个例子非常重要，如果没有，模型可能会永远输出英文或者中文。在调用api时，把这个提示词设置为 assistant 可以减小模型把这段话认为是指令的概率。
接口代码
@glm_blueprint.route('/api/glmTranslation', methods=['POST'])
def translation():user_content = request.json.get('user-content')if not user_content:return jsonify({'error': 'No user-content provided'}), 400contentPrompt = prompt_translationcompletion = client.chat.completions.create(model='glm-4',messages=[{"role": "system", "content": contentPrompt},{"role": "assistant", "content": user_content}],max_tokens=200,temperature=0.1,)# 将 ChatCompletionMessage 对象转换为可序列化的格式response_message = completion.choices[0].message.content if completion.choices[0].message else "No response"return jsonify({"response": response_message})
- role 设置为 assistant 或 user 效果会不同
- 模型可以自己更改，glm-4目前效果最好
- 如果要节省token，可以限制max_token