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🗺 攻略 · 8 分钟读完 · 2026-06-19

智谱清言 完整攻略:从新手到高手

智谱清言攻略:智谱AI 出的 AI 助手,清华系,GLM 大模型对话入口。

智谱清言完整使用攻略:清华系AI助手的正确打开方式

是什么 / 适合谁

智谱清言是智谱AI推出的对话式AI助手,背后是清华大学团队研发的GLM大模型。它既是面向普通用户的聊天工具,也是开发者接入GLM能力的官方入口。作为中国本土大模型的重要代表,智谱清言在中文理解、知识问答、代码生成等任务上表现稳定,尤其适合对内容合规性、专业性和可控性有较高要求的用户。

适合人群:

不适合人群:


阶段学习路径

第1天:快速上手,建立基础使用习惯

  1. 注册与登录:通过智谱清言官网或官方应用商店下载App,使用手机号注册即可。无需额外工具,国内网络直连。
  2. 基础对话:在对话框中直接输入问题,例如“帮我总结一下《三体》的核心思想”或“用Python写一个快速排序”。观察模型的回答风格:智谱清言倾向于给出结构清晰、逻辑严谨的答案,适合需要条理的任务。
  3. 尝试角色设定:输入“你现在是一位资深律师,帮我分析合同中的风险点”,模型会切换至专业角色。这是智谱清言的优势场景——对垂直领域的角色扮演响应质量较高。
  4. 保存重要对话:点击对话右上角“收藏”或“导出”,方便后续查阅。建议将常用模板(如周报、邮件)的对话保存为模板。

第1周:深度探索,掌握核心功能

  1. 多轮对话与上下文管理:连续提问时,模型能记住前文。例如先问“什么是Transformer架构”,再问“它的缺点是什么”,模型会基于前文回答。注意:长对话中建议定期总结关键点,避免信息丢失。
  2. 代码与数学能力测试:尝试输入复杂代码任务(如“用PyTorch实现一个GAN”),或数学推导(如“证明欧拉公式”)。智谱清言在理工科场景表现优于日常闲聊,适合编程学习或科研辅助。
  3. 文件上传与处理:支持上传PDF、Word、TXT等文件。上传一篇论文后,输入“提取摘要并总结研究方法”,模型会解析文档内容。这是提升工作效率的关键功能,建议优先使用。
  4. 多语言切换:虽然主打中文,但输入英文指令(如“Explain quantum computing in simple terms”)也能流畅响应。适合需要中英对照学习的场景。

进阶:开发者与专业用户的高阶用法

  1. API接入与自定义开发:注册智谱AI开放平台,获取API Key。通过Python调用GLM模型:

    from zhipuai import ZhipuAI
    client = ZhipuAI(api_key="your_key")
    response = client.chat.completions.create(
        model="glm-4",
        messages=[{"role": "user", "content": "你好"}]
    )
    print(response.choices[0].message.content)
    

    适合构建自动化工具、客服机器人等场景。

  2. Prompt工程优化

    • 结构化提示:使用“角色+任务+格式”模板,如“你是一位数据分析师,分析这份销售数据,输出表格”。
    • 负面提示:明确限制,如“不要使用专业术语,用初中生能理解的语言解释”。
    • 分步指令:复杂任务拆解为“第一步:列出大纲;第二步:逐点展开”。
  3. 本地化部署探索:GLM开源版本(如ChatGLM-6B)可在个人电脑运行。适合对数据隐私要求极高的用户,但需要一定技术基础(如GPU配置)。


优势

  1. 中文质量稳:在中文长文本理解、成语运用、专业术语处理上明显优于部分国际模型。例如解释“供给侧结构性改革”时,能给出符合官方表述的准确答案。
  2. 开发者生态友好:GLM开源系列降低了二次开发门槛,API定价透明,适合中小企业集成。
  3. To B基因强:在企业级应用(如智能客服、文档审核)中,智谱清言的合规性、可控性表现突出,支持私有化部署选项。

短板

  1. C端感知弱:相比豆包的“娱乐化”和Kimi的“长文本专注”,智谱清言的日常对话体验略显“正襟危坐”,缺乏趣味性。
  2. 新功能节奏慢:多模态(如图片生成)、实时联网搜索等功能上线较晚,且部分功能仍在灰度测试。
  3. 创意性不足:在故事创作、广告文案等需要发散思维的场景中,输出偏保守,缺乏惊喜。

价格规划

提示:无需任何网络代理工具,直接通过国内支付方式(微信/支付宝)即可订阅。


不合适怎么办?

如果智谱清言无法满足你的需求,可考虑以下替代方案:

最后建议:不必追求“全能工具”。将智谱清言定位为“专业助手”,在学术、代码、文档处理等场景中充分发挥其优势,日常闲聊则可搭配其他工具使用。

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本文涉及的工具

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