使用智谱 GLM-4-9B 和 SiliconCloud 云服务快速构建一个编码类智能体应用
内容提要
本文介绍了使用智谱AI的GLM-4-9B模型和GenAI云服务SiliconCloud构建RAG应用的方法，GLM-4-9B模型支持长上下文和函数调用，SiliconCloud是一家性价比高且推理速度快的云服务，文章还提供了构建编码类智能体应用的步骤。
延伸解读
GLM-4-9B 的长上下文能力与测试争议
GLM-4-9B 将上下文长度扩展至 128K 甚至 1M，官方称在大海捞针测试中表现全绿。但文章指出，英伟达提出的 RULER 新基准显示，部分声称 1M 上下文的模型实际有效长度不足 4K，因此官方测试结果可能存在水分。作者表示将自行测试验证，提醒读者对长上下文能力保持审慎，实际应用前最好针对自身场景做验证。
Function Call 能力与私有测试集验证
GLM-4-9B 的 Function Call 能力在 Berkeley Function-Calling Leaderboard 上达到 gpt-4-turbo 级别，整体准确率 81.00，与 gpt-4-turbo 的 81.24 接近。但文章也指出，公开测试集可能被模型训练时见过，因此作者设计了私有中文测试集进行交叉验证。这提示开发者，在依赖模型的工具调用能力构建智能体时，应使用自己的业务数据做评估，避免过度信任公开榜单。
SiliconCloud 的成本与性能优势
SiliconCloud 是硅基流动推出的 GenAI 云服务，通过自研推理加速引擎 SiliconLLM 支持多种开源模型，旨在降低部署和推理成本。文章提到其性价比高且推理速度快，并给出本地测试数据：优化后首 token 响应时间 0.36 秒，token 生成速率 79 tokens/秒，总时间 0.59 秒。对于需要快速集成开源模型的开发者，这类服务可以省去自建基础设施的麻烦，但实际性能可能因网络和负载而异。
构建编码智能体的关键步骤与限制
构建编码类智能体应用时，首先需注册 SiliconCloud 账号（邮箱注册，新用户获 42 元免费额度），保存 API-KEY。由于 API 与 OpenAI 兼容，可直接使用 langchain_openai 的 ChatOpenAI 类，设置 base_url 为 https://api.siliconflow.cn/v1，模型名为 zhipuai/glm4-9B-chat。但需注意，GLM-4-9B 开源模型商业用途需登记并遵守条款，学术研究免费，商用前务必确认合规。
Q&A
GLM-4-9B模型的主要特点是什么？
GLM-4-9B模型支持长上下文和函数调用，适合多轮对话和长文本理解，具有更大的词表和上下文长度。
SiliconCloud云服务的优势是什么？
SiliconCloud提供性价比高且推理速度快的服务，适合私有模型和开源模型托管，降低AI应用的成本。
如何构建一个编码类智能体应用？
首先注册SiliconCloud账号，设置GLM-4-9B-Chat模型，然后使用OpenAI SDK进行API调用。
GLM-4-9B模型的上下文长度支持是多少？
GLM-4-9B模型的上下文长度支持从128K扩展到1M，适合处理长文本。
SiliconCloud的推理加速引擎是什么？
SiliconCloud的推理加速引擎是SiliconLLM，支持多种模型加速，提升推理效率。
使用GLM-4-9B模型的商业用途有什么限制？
GLM-4-9B模型的商业用途需要登记并遵守相关条款和条件。
