OllamaChatGLM3-6B-128K打造专属AI助理代码解释器与函数调用实操想不想拥有一个能帮你写代码、分析数据、甚至自动调用外部工具的私人AI助理今天我们就来手把手教你如何用Ollama部署强大的ChatGLM3-6B-128K模型并解锁它最核心的“超能力”——代码解释器和函数调用。很多朋友用过ChatGLM觉得对话很流畅但可能不知道最新一代的ChatGLM3-6B-128K已经进化成了一个“多面手”。它不仅能聊天更能理解你的指令在对话中直接运行Python代码分析数据或者像调用API一样帮你查询天气、发送邮件。这背后靠的就是“代码解释器”和“函数调用”两大功能。这篇文章我会带你从零开始在Ollama上部署这个长文本模型并通过几个接地气的例子让你亲眼看看它是如何把自然语言指令变成可执行动作的。无论你是开发者、数据分析师还是单纯想提升效率的科技爱好者这套组合都能让你事半功倍。1. 环境准备与模型部署万事开头难但用Ollama部署模型这个头开得特别简单。你不需要复杂的命令行也不需要配置繁琐的环境。1.1 快速找到并进入Ollama首先你需要找到Ollama的模型管理界面。通常在你使用的AI平台或工具中会有一个明显的入口。如下图所示点击类似“Ollama模型”或“模型市场”的按钮即可进入。进入后你会看到一个模型列表。我们的目标模型是EntropyYue/chatglm3这是社区维护的ChatGLM3系列模型。1.2 选择正确的模型版本在页面顶部找到模型选择下拉框。点击它然后在列表中找到并选择EntropyYue/chatglm3。这里有个关键点EntropyYue/chatglm3这个仓库里包含了多个标签Tag比如chatglm3-6b和chatglm3-6b-128k。Ollama可能会自动拉取最新的或默认的标签。为了确保我们用到的是支持128K长上下文的版本最好在拉取时指定标签。不过在大多数通过Web界面直接选择的情况下系统会帮你处理好。如果后续对话中你发现模型处理长文本的能力不如预期可以尝试在Ollama的命令行中显式拉取ollama pull entropyyue/chatglm3:chatglm3-6b-128k。1.3 开始你的第一次对话模型选择成功后页面下方会出现一个熟悉的聊天输入框。现在你就可以像和朋友聊天一样向它提问了。试着输入“你好请介绍一下你自己”看看它的回应。如果一切正常恭喜你专属的ChatGLM3助理已经上线了接下来我们就要试试它的真本事。2. 核心能力初探代码解释器代码解释器Code Interpreter是ChatGLM3-6B-128K的一个杀手级功能。简单说就是你能在对话中直接要求它编写并运行一段代码主要是Python然后它会把代码执行的结果告诉你。这就像在你的聊天窗口里内置了一个Jupyter Notebook。2.1 一个简单的数据分析例子假设你手头有一组销售数据想快速看看趋势。你可以直接对它说人话。你的提问 “我这里有过去7天的每日销售额数据是[120, 150, 130, 170, 160, 200, 180]。帮我计算一下这周的平均销售额、最高和最低销售额并用matplotlib画一个简单的折线图看看趋势。”看看模型会怎么做理解需求它会识别出你需要统计计算和绘图。生成代码在后台模型会生成一段完整的、可执行的Python代码。执行并返回代码在一个安全的沙箱环境中运行然后将计算结果和生成的图表通常是图片链接或base64编码的图片返回给你。你得到的回复可能会包含类似这样的内容根据您的数据分析结果如下 - 平均销售额158.57 - 最高销售额200 (第6天) - 最低销售额120 (第1天) 已生成趋势折线图如下所示 (注实际图片会以可查看的形式嵌入)整个过程你不需要写任何代码也不需要打开任何数据分析软件。你只需要描述清楚你想要什么。2.2 代码解释器能做什么数据清洗与转换 “我有一串脏数据‘A, B, C, D, A, B’请帮我统计每个字母出现的频率。”数学计算与公式求解 “解这个方程x^2 5x 6 0。”文本处理 “把这篇文章粘贴文章的关键词提取出来并统计词频。”基础可视化 就像上面的例子生成柱状图、饼图、散点图等。文件操作模拟 “假设我有一个CSV文件内容如下…请读取它并计算某一列的总和。”它的强大之处在于将思考和执行的过程自动化了。你负责提出问题和判断结果它负责中间所有的代码实现。3. 进阶技能解锁函数调用如果说代码解释器是让模型“自己动手”那么函数调用Function Call就是让模型学会“指挥别人干活”。你可以预先定义好一些工具函数比如查询数据库、调用天气API、发送邮件然后告诉模型这些函数的存在和用法。当你的对话涉及这些功能时模型会主动提出要调用哪个函数并生成正确的调用参数。3.1 理解函数调用的流程这个过程有点像给助理一本《工具使用手册》你定义工具告诉模型“我这里有几个工具get_weather(city_name)可以查天气send_email(to, subject, body)可以发邮件。”你提出需求你对模型说“帮我看看北京明天天气怎么样然后发封邮件提醒我带伞。”模型思考与提议模型会理解你的需求然后回复说“我需要调用get_weather函数查询北京天气然后根据结果调用send_email函数。请提供调用get_weather(‘北京’)所需的权限或确认。”你或系统执行你或者你背后的系统收到这个清晰的指令后去真正执行这个函数调用比如调用真实的天气API然后把执行结果{“city”: “北京” “weather”: “小雨” “temp”: “15-20°C”}返回给模型。模型整合回复模型拿到天气结果后会组织语言告诉你“北京明天小雨气温15到20度。” 同时它可能还会继续生成调用send_email函数的请求让你确认发送。3.2 一个实战案例智能待办助手我们来模拟一个场景。你定义了两个函数add_todo(item, priority) 向待办列表添加项目。get_todos(status) 获取待办列表可按状态全部/未完成/已完成筛选。然后你可以进行如下对话你“我接下来要写一篇技术博客买咖啡然后复习一下函数调用的笔记。帮我把这些加到待办列表里优先级都是中等。”模型理解后它知道需要调用三次add_todo函数我将帮您添加这三个待办事项。需要调用工具函数。 工具调用请求 { “function”: “add_todo”, “arguments”: {“item”: “写一篇技术博客” “priority”: “medium”} }(在实际Ollama Web界面中这可能表现为一个可点击的“执行工具调用”按钮或一段结构化信息)你或系统点击确认或自动执行并将成功结果{“success”: true, “id”: 101}返回给模型。模型会继续生成第二个、第三个调用请求直到全部添加完成。最后它会总结“已成功添加三项待办事项‘写技术博客’、‘买咖啡’、‘复习笔记’。”你“好的现在给我看看所有未完成的待办事项。”模型需要调用工具来获取列表。 工具调用请求 { “function”: “get_todos” “arguments”: {“status”: “pending”} }执行后模型会拿到列表数据并清晰地呈现给你。通过这个例子你可以看到函数调用让ChatGLM3从一个聊天机器人变成了一个可以操作真实系统、管理真实数据的智能中枢。你只需要用自然语言下达命令它来负责翻译成精确的机器指令。4. 为什么选择ChatGLM3-6B-128K在体验了以上功能后你可能会问为什么偏偏是ChatGLM3-6B-128K这个版本它和之前的版本有什么不同4.1 核心优势长达128K的上下文这是它名字里“128K”的由来也是最大的亮点。上下文长度决定了模型能记住并处理多长的对话历史和输入信息。8K以内如果你和模型的对话、你提供的文档材料加起来长度通常在8000个token约6000汉字以内那么标准的ChatGLM3-6B就完全够用效率可能还更高。超过8K直至128K当你需要处理非常长的文档比如一篇长论文、一份几十页的报告、进行超长对话比如让AI持续分析一本小说或者一次性输入大量数据时ChatGLM3-6B-128K的优势就体现出来了。它能保持对全文信息的理解不会“忘记”前面说过的重要内容。举个例子你可以将一整篇产品需求文档PRD粘贴给它然后连续就文档中不同部分的问题进行提问。128K版本能更好地关联上下文给出更一致的答案。4.2 功能全面开源ChatGLM3-6B系列包括这个128K版本在开源上做得非常彻底完全开源模型权重对学术研究完全开放。免费商用只需填写简单的登记问卷也允许免费商业使用这对个人开发者和初创公司非常友好。序列完整除了我们用的对话模型还开源了基础模型和长文本基础模型方便研究人员进行微调和深度开发。4.3 全新的Prompt格式与原生支持ChatGLM3采用了全新设计的对话格式原生即内置支持工具调用和代码解释器。这意味着你不需要通过复杂的提示词工程去“诱导”或“欺骗”模型拥有这些能力而是可以直接、稳定地使用它们。这大大降低了开发门槛提高了功能的可靠性。5. 总结与下一步建议通过今天的实操我们一起完成了从部署到深度体验ChatGLM3-6B-128K的过程。我们来回顾一下重点部署极简利用Ollama我们可以通过图形界面几乎零门槛地部署和运行这个强大的模型。能力强大代码解释器让模型成为你的数据分析伙伴用自然语言驱动代码执行。函数调用让模型成为你的系统操作员连接外部工具和服务。128K上下文让它能处理超长文本和复杂对话记忆力超群。应用广泛无论是快速分析数据、自动化办公流程、构建智能客服还是作为编程学习助手它都能大显身手。给你的下一步建议多场景尝试别只停留在今天的例子。试着把你的实际工作问题丢给它比如让代码解释器帮你处理Excel数据或者设计一套函数调用来管理你的日程。探索提示词虽然它原生支持功能但清晰、具体的指令依然会得到更好的结果。试着优化你的提问方式。关注社区开源模型的生态在不断进化。关注ChatGLM和Ollama的社区你会发现更多有趣的玩法、更优的模型版本和实用的工具。技术最大的价值在于应用。现在你的专属AI助理已经就位是时候让它为你创造真正的价值了。从解决一个小问题开始你会发现人机协作的效率提升超乎你的想象。获取更多AI镜像想探索更多AI镜像和应用场景访问 CSDN星图镜像广场提供丰富的预置镜像覆盖大模型推理、图像生成、视频生成、模型微调等多个领域支持一键部署。