Nota

Questo README è stato tradotto da GPT (implementato da un plugin di questo progetto) e non è al 100% affidabile, per favore valuta attentamente i risultati della traduzione.

2023.11.7: Quando installi le dipendenze, seleziona le versioni specificate nel file requirements.txt. Comando di installazione: pip install -r requirements.txt.

GPT Ottimizzazione Accademica (GPT Academic)

Se ti piace questo progetto, per favore dagli una stella; se hai idee o plugin utili, fai una pull request!

Se ti piace questo progetto, dagli una stella. Per tradurre questo progetto in qualsiasi lingua con GPT, leggi ed esegui multi_language.py (sperimentale).

Nota

Fai attenzione che solo i plugin (pulsanti) evidenziati supportano la lettura dei file, alcuni plugin si trovano nel menu a tendina nell'area dei plugin. Inoltre, accogliamo e gestiamo con massima priorità qualsiasi nuovo plugin attraverso pull request.

Le funzioni di ogni file in questo progetto sono descritte in dettaglio nel rapporto di traduzione automatica del progetto self_analysis.md. Con l'iterazione della versione, puoi anche fare clic sui plugin delle funzioni rilevanti in qualsiasi momento per richiamare GPT e rigenerare il rapporto di auto-analisi del progetto. Domande frequenti wiki | Metodo di installazione standard | Script di installazione one-click | Configurazione。

Questo progetto è compatibile e incoraggia l'uso di modelli di linguaggio di grandi dimensioni nazionali, come ChatGLM. Supporto per la coesistenza di più chiavi API, puoi compilare nel file di configurazione come API_KEY="openai-key1,openai-key2,azure-key3,api2d-key4". Quando è necessario sostituire temporaneamente API_KEY, inserisci temporaneamente API_KEY nell'area di input e premi Invio per confermare.

Funzionalità (⭐ = Nuove funzionalità recenti)	Descrizione
⭐Integrazione di nuovi modelli！	Baidu Qianfan e Wenxin Intelligence, Tongyi Qianwen, Shanghai AI-Lab bookbrain, Xunfei Xinghuo, LLaMa2, Zhipu API, DALLE3
Revisione, traduzione, spiegazione del codice	Revisione, traduzione, ricerca errori grammaticali nei documenti e spiegazione del codice con un clic
Tasti di scelta rapida personalizzati	Supporta tasti di scelta rapida personalizzati
Design modulare	Supporto per plugin personalizzati potenti, i plugin supportano l'aggiornamento in tempo reale
Analisi del codice	[Plugin] Un clic per analizzare alberi di progetti Python/C/C++/Java/Lua/... o autoanalisi
Lettura di documenti, traduzione di documenti	[Plugin] Un clic per interpretare documenti completi in latex/pdf e generare un riassunto
Traduzione completa di testi in Latex, revisione completa di testi in Latex	[Plugin] Un clic per tradurre o correggere documenti in latex
Generazione automatica di commenti in batch	[Plugin] Un clic per generare commenti di funzione in batch
Traduzione cinese-inglese in Markdown	[Plugin] Hai visto sopra i README in 5 lingue diverse (Inglese)?
Generazione di rapporti di analisi chat	[Plugin] Genera automaticamente un rapporto di sintesi dopo l'esecuzione
Funzionalità di traduzione di testo completo in PDF	[Plugin] Estrai il titolo e il riassunto dei documenti PDF e traduci tutto il testo (multithreading)
Aiutante per Arxiv	[Plugin] Inserisci l'URL dell'articolo Arxiv per tradurre riassunto e scaricare PDF in un clic
Controllo completo dei documenti in Latex	[Plugin] Rileva errori grammaticali e ortografici nei documenti in Latex simile a Grammarly + Scarica un PDF per il confronto
Assistente per Google Scholar	[Plugin] Dato qualsiasi URL della pagina di ricerca di Google Scholar, fai scrivere da GPT gli articoli correlati per te
Concentrazione delle informazioni di Internet + GPT	[Plugin] Recupera informazioni da Internet utilizzando GPT per rispondere alle domande e rendi le informazioni sempre aggiornate
⭐Traduzione accurata di articoli Arxiv (Docker)	[Plugin] Traduci articoli Arxiv ad alta qualità con un clic, lo strumento di traduzione degli articoli migliore al mondo al momento
⭐Inserimento della conversazione vocale in tempo reale	[Plugin] Ascolta l'audio in modo asincrono, taglia automaticamente le frasi e trova automaticamente il momento giusto per rispondere
Visualizzazione di formule, immagini, tabelle	Mostra contemporaneamente formule in formato tex e renderizzato, supporta formule e evidenziazione del codice
⭐Plugin multi-agente AutoGen	[Plugin] Esplora le possibilità dell'emergenza intelligence multi-agente con l'aiuto di Microsoft AutoGen!
Attiva il tema scuro qui	Aggiungi `/?__theme=dark` alla fine dell'URL del browser per passare al tema scuro
Supporto di più modelli LLM	Essere servito contemporaneamente da GPT3.5, GPT4, ChatGLM2 di Tsinghua, MOSS di Fudan
⭐Modello di fine-tuning ChatGLM2	Supporto per l'importazione del modello di fine-tuning di ChatGLM2, fornendo plug-in di assistenza per il fine tuning di ChatGLM2
Più supporto per modelli LLM, supporto del deploy di Huggingface	Aggiungi interfaccia Newbing (Bing Translator), introduce il supporto di JittorLLMs di Tsinghua, supporto per LLaMA e Panguα
⭐Pacchetto pip void-terminal	Fornisce funzionalità di tutti i plugin di questo progetto direttamente in Python senza GUI (in sviluppo)
⭐Plugin terminale virtuale	[Plugin] Richiama altri plugin di questo progetto utilizzando linguaggio naturale
Altre nuove funzionalità (come la generazione di immagini) ...	Vedi alla fine di questo documento ...

Nuovo layout (modifica l'opzione LAYOUT in config.py per passare tra "layout sinistra / destra" e "layout sopra / sotto")
Tutti i pulsanti vengono generati dinamicamente leggendo functional.py, puoi aggiungere liberamente funzionalità personalizzate, liberando la clipboard
Revisione / correzione
Se l'output contiene formule, saranno visualizzate sia in formato tex che in formato renderizzato per facilitarne la copia e la lettura.
Non hai voglia di guardare il codice del progetto? Mostralo direttamente al chatgpt in bocca.
Chiamate miste di modelli di grandi dimensioni (ChatGLM + OpenAI-GPT3.5 + API2D-GPT4)

Installazione

Metodo di installazione I: Esegui direttamente (Windows, Linux o MacOS)

Scarica il progetto

git clone --depth=1 https://github.com/binary-husky/gpt_academic.git
cd gpt_academic

Configura l'API_KEY

Nel file config.py, configura l'API KEY e altre impostazioni, clicca qui per vedere come configurare l'API in ambienti di rete speciali . Pagina Wiki.

「 Il programma controllerà prima se esiste un file di configurazione privata chiamato config_private.py e utilizzerà le configurazioni in esso contenute per sovrascrivere le configurazioni con lo stesso nome in config.py. Se comprendi questa logica di lettura, ti consigliamo vivamente di creare un nuovo file di configurazione chiamato config_private.py accanto a config.py e spostare (copiare) le configurazioni da config.py a config_private.py (basta copiare le voci di configurazione che hai modificato). 」

「 Supporta la configurazione del progetto tramite variabili d'ambiente, il formato di scrittura delle variabili d'ambiente è descritto nel file docker-compose.yml o nella nostra pagina Wiki priorità di lettura della configurazione: variabili d'ambiente > config_private.py > config.py. 」

Installa le dipendenze

# (Scelta I: Se familiarizzato con python, python>=3.9) Nota: Usa il repository delle fonti ufficiale di pip o Ali pip per temporaneamente cambiare la fonte: python -m pip install -r requirements.txt -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
python -m pip install -r requirements.txt

# (Scelta II: Usa Anaconda) Anche in questo caso, i passaggi sono simili (https://www.bilibili.com/video/BV1rc411W7Dr):
conda create -n gptac_venv python=3.11    # Crea l'ambiente anaconda
conda activate gptac_venv                 # Attiva l'ambiente anaconda
python -m pip install -r requirements.txt # Questo passaggio è identico alla procedura di installazione con pip

Se desideri utilizzare il backend di ChatGLM2 di Tsinghua/Fudan MOSS/RWKV, fai clic per espandere

[Optional] Se desideri utilizzare ChatGLM2 di Tsinghua/Fudan MOSS come backend, è necessario installare ulteriori dipendenze (Requisiti: conoscenza di Python + esperienza con Pytorch + hardware potente):

# [Optional Step I] Supporto per ChatGLM2 di Tsinghua. Note di ChatGLM di Tsinghua: Se si verifica l'errore "Call ChatGLM fail non può caricare i parametri di ChatGLM", fare riferimento a quanto segue: 1: L'installazione predefinita è la versione torch+cpu, per usare cuda è necessario disinstallare torch ed installare nuovamente la versione con torch+cuda; 2: Se il modello non può essere caricato a causa di una configurazione insufficiente, è possibile modificare la precisione del modello in request_llm/bridge_chatglm.py, sostituendo AutoTokenizer.from_pretrained("THUDM/chatglm-6b", trust_remote_code=True) con AutoTokenizer.from_pretrained("THUDM/chatglm-6b-int4", trust_remote_code=True)
python -m pip install -r request_llms/requirements_chatglm.txt  

# [Optional Step II] Supporto per Fudan MOSS
python -m pip install -r request_llms/requirements_moss.txt
git clone --depth=1 https://github.com/OpenLMLab/MOSS.git request_llms/moss  # Attenzione: eseguire questo comando nella directory principale del progetto

# [Optional Step III] Supporto per RWKV Runner
Consulta il Wiki: https://github.com/binary-husky/gpt_academic/wiki/%E9%80%82%E9%85%8DRWKV-Runner

# [Optional Step IV] Assicurati che il file di configurazione config.py includa i modelli desiderati. Di seguito sono elencati i modelli attualmente supportati (gli llm di jittorllms supportano solo la soluzione Docker):
AVAIL_LLM_MODELS = ["gpt-3.5-turbo", "api2d-gpt-3.5-turbo", "gpt-4", "api2d-gpt-4", "chatglm", "moss", "jittorllms_rwkv", "jittorllms_pangualpha", "jittorllms_llama"]

Esegui

python main.py

Metodo di installazione II: Utilizzo di Docker

Installa tutte le funzionalità del progetto (Questo è un'immagine di grandi dimensioni che include cuda e latex. Potrebbe non essere adatta se hai una connessione lenta o uno spazio su disco limitato)

# Modifica il file docker-compose.yml: mantieni solo la configurazione 0 e rimuovi le altre configurazioni. Avvia il seguente comando:
docker-compose up

ChatGPT + Wenxin Yiyu (Poem) + Spark, solo modelli online (Consigliato per la maggior parte delle persone) $basiclatex$

# Modifica il file docker-compose.yml: mantieni solo la configurazione 1 e rimuovi le altre configurazioni. Avvia il seguente comando:
docker-compose up

P.S. Se hai bisogno del plugin LaTeX, consulta la pagina Wiki. In alternativa, puoi utilizzare le configurazioni 4 o 0 direttamente per ottenere questa funzionalità.

ChatGPT + ChatGLM2 + MOSS + LLAMA2 + Tongyi Q&W (Richiede conoscenze su Nvidia Docker)

# Modifica il file docker-compose.yml: mantieni solo la configurazione 2 e rimuovi le altre configurazioni. Avvia il seguente comando:
docker-compose up

Metodo di installazione III: Altre opzioni di distribuzione

Script di esecuzione con un clic per Windows. Se non conosci affatto l'ambiente python in Windows, puoi scaricare uno script di esecuzione con un clic dalla sezione Release per installare la versione che non richiede modelli locali. Lo script è stato fornito da oobabooga.
Utilizzo di API di terze parti, Azure, Wenxin Yiyu (Poem), Xinghuo, ecc. vedi pagina Wiki
Guida all'installazione del server cloud remoto. Visita la pagina Wiki sull'installazione del server cloud remoto.
Altre nuove piattaforme o metodi di distribuzione:
- Uso di Sealos per il deployment con un clic.
- Uso di WSL2 (Windows Subsystem for Linux). Vedi Guida all'installazione per maggiori informazioni.
- Funzionamento su un sotto-percorso URL (http://localhost/subpath). Vedi istruzioni FastAPI per maggiori dettagli.

Utilizzo avanzato

I: Personalizzare nuovi pulsanti rapidi (tasti di scelta rapida accademici)

Apri core_functional.py con qualsiasi editor di testo e aggiungi le seguenti voci, quindi riavvia il programma. (Se il pulsante esiste già, sia il prefisso che il suffisso possono essere modificati a caldo senza la necessità di riavviare il programma.) Ad esempio,

"Traduzione avanzata Cinese-Inglese": {
     # Prefisso, sarà aggiunto prima del tuo input. Ad esempio, utilizzato per descrivere la tua richiesta, come traduzione, spiegazione del codice, rifinitura, ecc.
     "Prefisso": "Si prega di tradurre il seguente testo in cinese e fornire spiegazione per i termini tecnici utilizzati, utilizzando una tabella in markdown uno per uno:\n\n", 
     
     # Suffisso, sarà aggiunto dopo il tuo input. Ad esempio, in combinazione con il prefisso, puoi circondare il tuo input con virgolette.
     "Suffisso": "",
},

II: Plugin di funzioni personalizzate

Scrivi potentissimi plugin di funzioni per eseguire qualsiasi compito che desideri, sia che tu lo pensi o meno. La scrittura di plugin per questo progetto è facile e richiede solo conoscenze di base di Python. Puoi seguire il Guida ai Plugin di Funzione per maggiori dettagli.

Aggiornamenti

I: Aggiornamenti

Funzionalità di salvataggio della conversazione. Chiamare Salva la conversazione corrente nell'area del plugin per salvare la conversazione corrente come un file html leggibile e ripristinabile. Inoltre, nella stessa area del plugin (menu a tendina) chiamare Carica la cronologia della conversazione per ripristinare una conversazione precedente. Suggerimento: fare clic su Carica la cronologia della conversazione senza specificare un file per visualizzare la tua cronologia di archiviazione HTML.
⭐ Funzionalità di traduzione articoli Latex/Arxiv ⭐

===>
Terminale vuoto (Comprensione dell'intento dell'utente dai testi liberi + Chiamata automatica di altri plugin)

Passaggio 1: Digitare "Chiamare il plugin per tradurre un documento PDF, l'indirizzo è https://openreview.net/pdf?id=rJl0r3R9KX"
Passaggio 2: Fare clic su "Terminale vuoto"

Design modulare, interfacce semplici che supportano funzionalità potenti
Traduzione e interpretazione di altri progetti open source
Funzionalità leggera per live2d (disabilitata per impostazione predefinita, richiede modifica di config.py)
Generazione di immagini di OpenAI
Elaborazione e riepilogo audio di OpenAI
Correzione totale del testo di Latex

===>
Cambio linguaggio e tema

II: Versioni:

versione 3.70 (todo): Ottimizzazione della visualizzazione del tema AutoGen e sviluppo di una serie di plugin correlati.
versione 3.60: Introduzione di AutoGen come fondamento per i plugin della nuova generazione.
versione 3.57: Supporto per GLM3, StarFirev3, Wenxin-yiyanv4 e correzione di bug sulla concorrenza dell'uso di modelli locali.
versione 3.56: Possibilità di aggiungere dinamicamente pulsanti per funzionalità di base e nuova pagina di riepilogo del PDF.
versione 3.55: Ristrutturazione dell'interfaccia utente, introduzione di finestre fluttuanti e barre dei menu.
versione 3.54: Nuovo interprete di codice dinamico (Code Interpreter) (da perfezionare).
versione 3.53: Possibilità di selezionare dinamicamente diversi temi dell'interfaccia utente, miglioramento della stabilità e risoluzione dei conflitti tra utenti multipli.
versione 3.50: Utilizzo del linguaggio naturale per chiamare tutte le funzioni dei plugin di questo progetto (Terminale vuoto), supporto per la classificazione dei plugin, miglioramento dell'interfaccia utente e design di nuovi temi.
versione 3.49: Supporto per la piattaforma Baidu Qianfan e Wenxin-yiyan.
versione 3.48: Supporto per Alibaba DAXI 所见即所答, Shanghai AI-Lab Shusheng, Xunfei StarFire.
versione 3.46: Supporto per la chat vocale in tempo reale completamente automatica.
versione 3.45: Supporto personalizzato per il micro-aggiustamento del modello ChatGLM2.
versione 3.44: Supporto ufficiale per Azure, miglioramento dell'usabilità dell'interfaccia.
versione 3.4: + Funzionalità di traduzione di documenti arXiv e correzione di documenti LaTeX.
versione 3.3: + Funzionalità di sintesi delle informazioni su Internet.
versione 3.2: Il plugin di funzione supporta più interfacce dei parametri (funzionalità di salvataggio della conversazione, interpretazione di codici in qualsiasi linguaggio contemporaneamente, interrogare qualsiasi combinazione di LLM).
versione 3.1: Supporto per l'interrogazione simultanea di più modelli GPT! Supporto per api2d, equilibrio del carico con più apikey.
versione 3.0: Supporto per chatglm e altri piccoli llm.
versione 2.6: Rielaborazione della struttura del plugin, miglioramento dell'interattività, aggiunta di ulteriori plugin.
versione 2.5: Aggiornamento automatico, risoluzione del problema della lunghezza eccessiva del testo durante il riepilogo di grandi blocchi di codice che supera i token.
versione 2.4: (1) Nuova funzionalità di traduzione di documenti PDF; (2) Nuova funzionalità di scambio delle posizioni tra l'area di input (input area); (3) Nuova opzione di layout verticale; (4) Ottimizzazione del plugin a threading multiplo.
versione 2.3: Miglioramento dell'interattività con threading multiplo.
versione 2.2: Supporto per il plugin con ricarica a caldo.
versione 2.1: Layout pieghevole.
versione 2.0: Introduzione di plugin modulari.
versione 1.0: Funzioni di base

GPT Academic Developer QQ Group: 610599535

Problemi noti
- Alcuni plug-in di traduzione del browser possono interferire con il funzionamento del frontend di questo software
- L'app Gradio ufficiale ha molti bug di compatibilità, si consiglia di installare Gradio tramite requirement.txt

III: Temi

Il tema può essere modificato modificando l'opzione THEME (config.py)

Chuanhu-Small-and-Beautiful Website

IV: Branch di Sviluppo di questo progetto

master branch: branch principale, versione stabile
frontier branch: branch di sviluppo, versione di test

V: Riferimenti e Risorse di Apprendimento

Nel codice sono state utilizzate diverse idee dagli altri progetti, senza un ordine specifico:

# ChatGLM2-6B di Tsinghua:
https://github.com/THUDM/ChatGLM2-6B

# JittorLLMs di Tsinghua:
https://github.com/Jittor/JittorLLMs

# ChatPaper:
https://github.com/kaixindelele/ChatPaper

# Edge-GPT:
https://github.com/acheong08/EdgeGPT

# ChuanhuChatGPT:
https://github.com/GaiZhenbiao/ChuanhuChatGPT



# Installazione con un solo clic di Oobabooga:
https://github.com/oobabooga/one-click-installers

# Altre risorse:
https://github.com/gradio-app/gradio
https://github.com/fghrsh/live2d_demo