ChatGPT 学术优化
如果喜欢这个项目，请给它一个Star；如果你发明了更好用的学术快捷键，欢迎发issue或者pull requests
If you like this project, please give it a Star. If you've come up with more useful academic shortcuts, feel free to open an issue or pull request.
代码中参考了很多其他优秀项目中的设计，主要包括：
# 借鉴项目1：借鉴了mdtex2html中公式处理的方法
https://github.com/polarwinkel/mdtex2html
# 借鉴项目2：借鉴了ChuanhuChatGPT中读取OpenAI json的方法、记录历史问询记录的方法以及gradio queue的使用技巧
https://github.com/GaiZhenbiao/ChuanhuChatGPT
项目使用OpenAI的gpt-3.5-turbo模型，期待gpt-4早点放宽门槛😂
| 功能 | 描述 |
|---|---|
| 一键润色 | 支持一键润色、一键查找论文语法错误 |
| 一键中英互译 | 一键中英互译 |
| 一键代码解释 | 可以正确显示代码、解释代码 |
| 自定义快捷键 | 支持自定义快捷键 |
| 配置代理服务器 | 支持配置代理服务器 |
| 模块化设计 | 支持自定义高阶的实验性功能 |
| 自我程序剖析 | [实验性功能] 一键读懂本项目的源代码 |
| 程序剖析 | [实验性功能] 一键可以剖析其他Python/C++项目 |
| 读论文 | [实验性功能] 一键解读latex论文全文并生成摘要 |
| 批量注释生成 | [实验性功能] 一键批量生成函数注释 |
| chat分析报告生成 | [实验性功能] 运行后自动生成总结汇报 |
| 公式显示 | 可以同时显示公式的tex形式和渲染形式 |
| 图片显示 | 可以在markdown中显示图片 |
| 支持GPT输出的markdown表格 | 可以输出支持GPT的markdown表格 |
新界面
所有按钮都通过读取functional.py动态生成，可随意加自定义功能，解放粘贴板
润色/纠错
支持GPT输出的markdown表格
如果输出包含公式，会同时以tex形式和渲染形式显示，方便复制和阅读
懒得看项目代码？整个工程直接给chatgpt炫嘴里
直接运行 (Windows or Linux or MacOS)
# 下载项目
git clone https://github.com/binary-husky/chatgpt_academic.git
cd chatgpt_academic
# 在config.py中，配置 海外Proxy 和 OpenAI API KEY
- 1.如果你在国内，需要设置海外代理才能够使用 OpenAI API，你可以通过 config.py 文件来进行设置。
- 2.配置 OpenAI API KEY。你需要在 OpenAI 官网上注册并获取 API KEY。一旦你拿到了 API KEY，在 config.py 文件里配置好即可。
# 安装依赖
python -m pip install -r requirements.txt
# 运行
python main.py
# 测试实验性功能
## 测试C++项目头文件分析
input区域 输入 ./crazy_functions/test_project/cpp/libJPG ， 然后点击 "[实验] 解析整个C++项目（input输入项目根路径）"
## 测试给Latex项目写摘要
input区域 输入 ./crazy_functions/test_project/latex/attention ， 然后点击 "[实验] 读tex论文写摘要（input输入项目根路径）"
## 测试Python项目分析
input区域 输入 ./crazy_functions/test_project/python/dqn ， 然后点击 "[实验] 解析整个py项目（input输入项目根路径）"
## 测试自我代码解读
点击 "[实验] 请解析并解构此项目本身"
## 测试实验功能模板函数（要求gpt回答几个数的平方是什么），您可以根据此函数为模板，实现更复杂的功能
点击 "[实验] 实验功能函数模板"
使用docker (Linux)
# 下载项目
git clone https://github.com/binary-husky/chatgpt_academic.git
cd chatgpt_academic
# 配置 海外Proxy 和 OpenAI API KEY
config.py
# 安装
docker build -t gpt-academic .
# 运行
docker run --rm -it --net=host gpt-academic
# 测试实验性功能
## 测试自我代码解读
点击 "[实验] 请解析并解构此项目本身"
## 测试实验功能模板函数（要求gpt回答几个数的平方是什么），您可以根据此函数为模板，实现更复杂的功能
点击 "[实验] 实验功能函数模板"
##（请注意在docker中运行时，需要额外注意程序的文件访问权限问题）
## 测试C++项目头文件分析
input区域 输入 ./crazy_functions/test_project/cpp/libJPG ， 然后点击 "[实验] 解析整个C++项目（input输入项目根路径）"
## 测试给Latex项目写摘要
input区域 输入 ./crazy_functions/test_project/latex/attention ， 然后点击 "[实验] 读tex论文写摘要（input输入项目根路径）"
## 测试Python项目分析
input区域 输入 ./crazy_functions/test_project/python/dqn ， 然后点击 "[实验] 解析整个py项目（input输入项目根路径）"
自定义新的便捷按钮（学术快捷键自定义）
打开functional.py，添加条目如下，然后重启程序即可。（如果按钮已经添加成功并可见，那么前缀、后缀都支持热修改，无需重启程序即可生效。） 例如
"超级英译中": {
# 前缀，会被加在你的输入之前。例如，用来描述你的要求，例如翻译、解释代码、润色等等
"Prefix": "请翻译把下面一段内容成中文，然后用一个markdown表格逐一解释文中出现的专有名词：\n\n",
# 后缀，会被加在你的输入之后。例如，配合前缀可以把你的输入内容用引号圈起来。
"Suffix": "",
},
如果你发明了更好用的学术快捷键，欢迎发issue或者pull requests！
配置代理
在config.py中修改端口与代理软件对应
配置完成后，你可以用以下命令测试代理是否工作，如果一切正常，下面的代码将输出你的代理服务器所在地：
python check_proxy.py
兼容性测试
图片显示：
如果一个程序能够读懂并剖析自己：
其他任意Python/Cpp项目剖析：
Latex论文一键阅读理解与摘要生成
自动报告生成
模块化功能设计
