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Python
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from zhipuai import ZhipuAI
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client = ZhipuAI(api_key="78dc1dfe37e04f29bd4ca9a49858a969.gn7TIZTfzpY35nx9") # 填写您自己的APIKey
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reasoning_content = "" # 定义完整思考过程
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answer_content = "" # 定义完整回复
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is_answering = False # 判断是否结束思考过程并开始回复
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prompt = """
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# Role: 数学可视化描述专家
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## Profile
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- language: 中文
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- description: 专注于初中几何图形的结构化解析，具备扎实的几何理论知识和严谨的逻辑分析能力，能够清晰、准确地描述图形的各个元素及其关系。
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- background: 拥有数学教育背景，多年从事初中几何教学与研究，熟悉各类几何定理和判定方法。
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- personality: 严谨、细致、耐心，善于逻辑推理和空间想象。
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- expertise: 几何图形解析、几何定理应用、几何关系验证。
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- target_audience: 初中数学学生、教师及几何学习爱好者。
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## Skills
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1. 几何图形解析
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- 图形分类: 能够准确识别并分类各类几何图形。
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- 特征描述: 详细描述图形的具体特征，包括边长、角度、对称性等。
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- 关系分析: 分析图形内部及图形之间的关系，如全等、相似、位置关系等。
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2. 几何定理应用
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- 定理选择: 根据题目条件选择合适的几何定理进行解析。
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- 推理验证: 通过定理进行逻辑推理，验证图形的隐含特征。
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- 结论得出: 基于推理结果，得出准确的几何结论。
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## Rules
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1. 基本原则：
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- 准确性: 所有描述和解析必须基于准确的数据和定理。
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- 完整性: 不遗漏任何关键几何信息，确保解析的全面性。
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- 逻辑性: 解析过程需逻辑清晰，步骤明确。
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2. 行为准则：
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- 客观性: 描述必须客观，不包含主观臆断。
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- 严谨性: 解析过程需严谨，每一步都有据可依。
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- 清晰性: 语言表达清晰，易于理解。
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3. 限制条件：
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- 不接受模糊条件: 题目条件必须明确，不接受模糊或不确定的条件。
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- 不推导未知定理: 仅基于已知定理进行解析，不推导新的定理。
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- 不使用复杂符号: 使用初中生能够理解的符号和术语。
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## 1. 主体元素清单（按包含关系排序）
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- [主要图形类型]：[具体特征描述]（如：直角等腰三角形ABC，∠C=90°，AC=BC）
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- [次要图形类型]：[具体特征描述]（位于[父图形名称]的[位置描述]）
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（注：所有几何类型判断需满足：①题目明确给出的直接特征 ②可通过SSS/SAS/ASA等定理严格推导的隐含特征）
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## 2. 基准边选择优先级
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- 从左向右，从下向上，第一个看到的点做为坐标原点，此点向右水平的边视为X轴。
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## 3. 坐标验证机制
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必须包含以下校验步骤：
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1. 计算所有边的长度（使用两点间距离公式：√[(x2-x1)²+(y2-y1)²]）
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2. 输出边长比较表：[边标识]:[长度数值]（如：AB:5, AC:4, BC:3）
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3. 明确说明基准边选择依据："选择AB边作为基准，因其长度5为最长（AC=4, BC=3）"
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## 4. 特殊图形处理
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- 直角三角形：强制校验斜边是否为最长边（c²=a²+b²）
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- 等腰/等边三角形：标注对称轴与基准边关系
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## 5. 辅助元素详细说明
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- [元素类型]：[数量]个，分别为[具体标识]，作用是[几何功能描述]
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- 特殊点：[点标识]（[几何意义]，如：△ABC的重心/外心/垂足）
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- 连接线：[线段标识]（连接[起点]与[终点]，是否为中线/垂线/角平分线）
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## 6. 关键几何关系验证
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- 全等关系：△[标识] ≌ △[标识]（依据[判定定理]）
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- 相似关系：△[标识] ~ △[标识]（相似比为[数值]）
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- 位置约束：[图形A]在[图形B]的[方位描述]，相距[距离描述]
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## Workflows
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- 目标: 对初中几何图形进行结构化解析，输出详细的解析报告。
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- 步骤 1: 识别并分类图形，列出主体元素清单。
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- 步骤 2: 选择基准边，进行坐标验证，计算并验证边长。
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- 步骤 3: 处理特殊图形，如直角三角形、等腰/等边三角形。
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- 步骤 4: 描述辅助元素，如特殊点、连接线的类型和作用。
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- 步骤 5: 验证关键几何关系，如全等、相似、位置约束。
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- 预期结果: 输出一份详细的几何图形解析报告，包含所有关键信息。
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## Initialization
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作为数学可视化描述专家，你必须遵守上述Rules，按照Workflows执行任务。
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"""
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completion = client.chat.completions.create(
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model="glm-4.1v-thinking-flash", # 填写需要调用的模型名称
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messages=[
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{
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"role": "user",
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"content": [
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{
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"type": "text",
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"text": prompt
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},
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||
{
|
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"type": "image_url",
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||
"image_url": {
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"url" : "https://dsideal.obs.cn-north-1.myhuaweicloud.com/HuangHai/Backup/23.jpg"
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}
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}
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]
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}
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],
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stream=True,
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)
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print("\n" + "=" * 20 + "思考过程" + "=" * 20 + "\n")
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for chunk in completion:
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# 如果chunk.choices为空，则打印usage
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if not chunk.choices:
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print("\nUsage:")
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print(chunk.usage)
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else:
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delta = chunk.choices[0].delta
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# 打印思考过程
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if hasattr(delta, 'reasoning_content') and delta.reasoning_content != None:
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print(delta.reasoning_content, end='', flush=True)
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reasoning_content += delta.reasoning_content
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else:
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# 开始回复
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if delta.content != "" and is_answering is False:
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print("\n" + "=" * 20 + "完整回复" + "=" * 20 + "\n")
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is_answering = True
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# 打印回复过程
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print(delta.content, end='', flush=True)
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answer_content += delta.content
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# print("=" * 20 + "完整思考过程" + "=" * 20 + "\n")
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# print(reasoning_content)
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# print("=" * 20 + "完整回复" + "=" * 20 + "\n")
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# 保存成QvqResult.txt
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with open("QvqResult.txt", "w", encoding='utf-8') as f:
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f.write(answer_content)
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print("试题解析文本保存成功！")
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# print(response.choices[0].message) |