> **Nota** > > Este README foi traduzido pelo GPT (implementado por um plugin deste projeto) e não é 100% confiável. Por favor, verifique cuidadosamente o resultado da tradução. > > 7 de novembro de 2023: Ao instalar as dependências, favor selecionar as **versões especificadas** no `requirements.txt`. Comando de instalação: `pip install -r requirements.txt`. #
GPT Acadêmico
**Se você gosta deste projeto, por favor, dê uma estrela nele. Se você inventou atalhos de teclado ou plugins úteis, fique à vontade para criar pull requests!** Para traduzir este projeto para qualquer idioma utilizando o GPT, leia e execute [`multi_language.py`](multi_language.py) (experimental). > **Nota** > > 1. Observe que apenas os plugins (botões) marcados em **destaque** são capazes de ler arquivos, alguns plugins estão localizados no **menu suspenso** do plugin area. Também damos boas-vindas e prioridade máxima a qualquer novo plugin via PR. > > 2. As funcionalidades de cada arquivo deste projeto estão detalhadamente explicadas em [autoanálise `self_analysis.md`](https://github.com/binary-husky/gpt_academic/wiki/GPT‐Academic项目自译解报告). Com a iteração das versões, você também pode clicar nos plugins de funções relevantes a qualquer momento para chamar o GPT para regerar o relatório de autonálise do projeto. Perguntas frequentes [`wiki`](https://github.com/binary-husky/gpt_academic/wiki) | [Método de instalação convencional](#installation) | [Script de instalação em um clique](https://github.com/binary-husky/gpt_academic/releases) | [Explicação de configuração](https://github.com/binary-husky/gpt_academic/wiki/项目配置说明)。 > > 3. Este projeto é compatível e encoraja o uso de modelos de linguagem chineses, como ChatGLM. Vários api-keys podem ser usados simultaneamente, podendo ser especificados no arquivo de configuração como `API_KEY="openai-key1,openai-key2,azure-key3,api2d-key4"`. Quando precisar alterar temporariamente o `API_KEY`, insira o `API_KEY` temporário na área de entrada e pressione Enter para que ele seja efetivo.
Funcionalidades (⭐= funcionalidade recentemente adicionada) | Descrição --- | --- ⭐[Integração com novos modelos](https://github.com/binary-husky/gpt_academic/wiki/%E5%A6%82%E4%BD%95%E5%88%87%E6%8D%A2%E6%A8%A1%E5%9E%8B)！ | [Qianfan](https://cloud.baidu.com/doc/WENXINWORKSHOP/s/Nlks5zkzu) da Baidu, Wenxin e [Tongyi Qianwen](https://modelscope.cn/models/qwen/Qwen-7B-Chat/summary), [Shusheng](https://github.com/InternLM/InternLM) da Shanghai AI-Lab, [Xinghuo](https://xinghuo.xfyun.cn/) da Iflytek, [LLaMa2](https://huggingface.co/meta-llama/Llama-2-7b-chat-hf), Zhipu API, DALLE3 Aprimoramento, tradução, explicação de códigos | Aprimoramento com um clique, tradução, busca de erros gramaticais em artigos e explicação de códigos [Atalhos de teclado personalizados](https://www.bilibili.com/video/BV14s4y1E7jN) | Suporte para atalhos de teclado personalizados Design modular | Suporte a plugins poderosos e personalizáveis, plugins com suporte a [atualização a quente](https://github.com/binary-husky/gpt_academic/wiki/%E5%87%BD%E6%95%B0%E6%8F%92%E4%BB%B6%E6%8C%87%E5%8D%97) [Análise de código](https://www.bilibili.com/video/BV1cj411A7VW) | [Plugin] Análise instantânea da estrutura de projetos em Python/C/C++/Java/Lua/... ou [autoanálise](https://www.bilibili.com/video/BV1cj411A7VW) Leitura de artigos, [tradução](https://www.bilibili.com/video/BV1KT411x7Wn) de artigos | [Plugin] Interpretação instantânea de artigos completos em latex/pdf e geração de resumos Tradução completa de artigos em latex [PDF](https://www.bilibili.com/video/BV1nk4y1Y7Js/), [aprimoramento](https://www.bilibili.com/video/BV1FT411H7c5/) | [Plugin] Tradução completa ou aprimoramento de artigos em latex com um clique Geração em lote de comentários | [Plugin] Geração em lote de comentários de funções com um clique Tradução (inglês-chinês) de Markdown | [Plugin] Você já viu o [README](https://github.com/binary-husky/gpt_academic/blob/master/docs/README_EN.md) nas 5 línguas acima? Criação de relatório de análise de bate-papo | [Plugin] Geração automática de relatório de resumo após a execução Tradução [completa de artigos em PDF](https://www.bilibili.com/video/BV1KT411x7Wn) | [Plugin] Extração de título e resumo de artigos em PDF + tradução completa (multithreading) Auxiliar Arxiv | [Plugin] Insira o URL de um artigo Arxiv para traduzir o resumo + baixar o PDF com um clique Correção automática de artigos em latex | [Plugin] Correções gramaticais e ortográficas de artigos em latex semelhante ao Grammarly + saída PDF comparativo Auxiliar Google Scholar | [Plugin] Insira qualquer URL da busca do Google Acadêmico e deixe o GPT [escrever trabalhos relacionados](https://www.bilibili.com/video/BV1GP411U7Az/) para você Agregação de informações da Internet + GPT | [Plugin] Capturar informações da Internet e obter respostas de perguntas com o GPT em um clique, para que as informações nunca fiquem desatualizadas ⭐Tradução refinada de artigos do Arxiv ([Docker](https://github.com/binary-husky/gpt_academic/pkgs/container/gpt_academic_with_latex)) | [Plugin] Tradução de alta qualidade de artigos do Arxiv com um clique, a melhor ferramenta de tradução de artigos atualmente ⭐Entrada de conversa de voz em tempo real | [Plugin] Monitoramento de áudio [assíncrono](https://www.bilibili.com/video/BV1AV4y187Uy/), segmentação automática de frases, detecção automática de momentos de resposta Exibição de fórmulas, imagens e tabelas | Exibição de fórmulas em formato tex e renderizadas simultaneamente, suporte a fórmulas e destaque de código ⭐Plugin AutoGen para vários agentes | [Plugin] Explore a emergência de múltiplos agentes com o AutoGen da Microsoft! Ativar o tema escuro | Adicione ```/?__theme=dark``` ao final da URL para alternar para o tema escuro Suporte a múltiplos modelos LLM | Ser atendido simultaneamente pelo GPT3.5, GPT4, [ChatGLM2](https://github.com/THUDM/ChatGLM2-6B) do Tsinghua University e [MOSS](https://github.com/OpenLMLab/MOSS) da Fudan University se sente incrível, não é mesmo? ⭐Modelo de ajuste fino ChatGLM2 | Suporte para carregar o modelo ChatGLM2 ajustado e fornecer plugins de assistência ao ajuste fino do ChatGLM2 Mais modelos LLM e suporte para [implantação pela HuggingFace](https://huggingface.co/spaces/qingxu98/gpt-academic) | Integração com a interface Newbing (Bing novo), introdução do [Jittorllms](https://github.com/Jittor/JittorLLMs) da Tsinghua University com suporte a [LLaMA](https://github.com/facebookresearch/llama) e [Panguα](https://openi.org.cn/pangu/) ⭐Pacote pip [void-terminal](https://github.com/binary-husky/void-terminal) | Chame todas as funções plugins deste projeto diretamente em Python, sem a GUI (em desenvolvimento) ⭐Plugin Terminal do Vácuo | [Plugin] Chame outros plugins deste projeto diretamente usando linguagem natural Apresentação de mais novas funcionalidades (geração de imagens, etc.) ... | Veja no final deste documento ...
- Nova interface (altere a opção LAYOUT em `config.py` para alternar entre os "Layouts de lado a lado" e "Layout de cima para baixo")
- Todos os botões são gerados dinamicamente através da leitura do `functional.py`, você pode adicionar funcionalidades personalizadas à vontade, liberando sua área de transferência
- Aprimoramento/Correção
- Se a saída contiver fórmulas, elas serão exibidas tanto em formato tex quanto renderizado para facilitar a cópia e a leitura.
- Não tem vontade de ver o código do projeto? O projeto inteiro está diretamente na boca do chatgpt.
- Combinação de vários modelos de linguagem (ChatGLM + OpenAI-GPT3.5 + [API2D](https://api2d.com/)-GPT4)
# Instalação ### Método de instalação I: Executar diretamente (Windows, Linux ou MacOS) 1. Baixe o projeto ```sh git clone --depth=1 https://github.com/binary-husky/gpt_academic.git cd gpt_academic ``` 2. Configure a API_KEY No arquivo `config.py`, configure a API KEY e outras configurações. [Clique aqui para ver o método de configuração em redes especiais](https://github.com/binary-husky/gpt_academic/issues/1). [Página Wiki](https://github.com/binary-husky/gpt_academic/wiki/项目配置说明). 「 O programa verificará primeiro se existe um arquivo de configuração privada chamado `config_private.py` e substituirá as configurações correspondentes no arquivo `config.py`. Se você entender essa lógica de leitura, é altamente recomendável criar um novo arquivo de configuração chamado `config_private.py` ao lado do `config.py` e copiar as configurações do `config.py` para o `config_private.py` (copiando apenas os itens de configuração que você modificou). 」 「 Suporte para configurar o projeto por meio de `variáveis de ambiente`, o formato de gravação das variáveis de ambiente pode ser encontrado no arquivo `docker-compose.yml` ou em nossa [página Wiki](https://github.com/binary-husky/gpt_academic/wiki/项目配置说明). A prioridade de leitura das configurações é: `variáveis de ambiente` > `config_private.py` > `config.py`. 」 3. Instale as dependências ```sh # (Opção I: Se você está familiarizado com o Python, Python>=3.9) Observação: Use o pip oficial ou o pip da Aliyun. Método temporário para alternar fontes: python -m pip install -r requirements.txt -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ python -m pip install -r requirements.txt # (Opção II: Use o Anaconda) Os passos também são semelhantes (https://www.bilibili.com/video/BV1rc411W7Dr): conda create -n gptac_venv python=3.11 # Crie um ambiente do Anaconda conda activate gptac_venv # Ative o ambiente do Anaconda python -m pip install -r requirements.txt # Este passo é igual ao da instalação do pip ```
Se você quiser suporte para o ChatGLM2 do THU/ MOSS do Fudan/RWKV como backend, clique para expandir

[Opcional] Se você quiser suporte para o ChatGLM2 do THU/ MOSS do Fudan, precisará instalar dependências extras (pré-requisitos: familiarizado com o Python + já usou o PyTorch + o computador tem configuração suficiente): ```sh # [Opcional Passo I] Suporte para ChatGLM2 do THU. Observações sobre o ChatGLM2 do THU: Se você encontrar o erro "Call ChatGLM fail 不能正常加载ChatGLM的参数" (Falha ao chamar o ChatGLM, não é possível carregar os parâmetros do ChatGLM), consulte o seguinte: 1: A versão instalada por padrão é a versão torch+cpu. Se você quiser usar a versão cuda, desinstale o torch e reinstale uma versão com torch+cuda; 2: Se a sua configuração não for suficiente para carregar o modelo, você pode modificar a precisão do modelo em request_llm/bridge_chatglm.py, alterando todas as ocorrências de AutoTokenizer.from_pretrained("THUDM/chatglm-6b", trust_remote_code=True) para AutoTokenizer.from_pretrained("THUDM/chatglm-6b-int4", trust_remote_code=True) python -m pip install -r request_llms/requirements_chatglm.txt # [Opcional Passo II] Suporte para MOSS do Fudan python -m pip install -r request_llms/requirements_moss.txt git clone --depth=1 https://github.com/OpenLMLab/MOSS.git request_llms/moss # Observe que você deve estar no diretório raiz do projeto ao executar este comando # [Opcional Passo III] Suporte para RWKV Runner Consulte a página Wiki: https://github.com/binary-husky/gpt_academic/wiki/%E9%80%82%E9%85%8DRWKV-Runner # [Opcional Passo IV] Verifique se o arquivo de configuração config.py contém os modelos desejados, os modelos compatíveis são os seguintes (a série jittorllms suporta apenas a solução 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"] ```

4. Execute ```sh python main.py ``` ### Método de instalação II: Usando o Docker 0. Implante todas as capacidades do projeto (este é um contêiner grande que inclui CUDA e LaTeX. Não recomendado se você tiver uma conexão lenta com a internet ou pouco espaço em disco) [![fullcapacity](https://github.com/binary-husky/gpt_academic/actions/workflows/build-with-all-capacity.yml/badge.svg?branch=master)](https://github.com/binary-husky/gpt_academic/actions/workflows/build-with-all-capacity.yml) ``` sh # Modifique o arquivo docker-compose.yml para incluir apenas a seção 0 e excluir as outras seções. Em seguida, execute: docker-compose up ``` 1. ChatGPT + 文心一言 + spark + outros modelos online (recomendado para a maioria dos usuários) [![basic](https://github.com/binary-husky/gpt_academic/actions/workflows/build-without-local-llms.yml/badge.svg?branch=master)](https://github.com/binary-husky/gpt_academic/actions/workflows/build-without-local-llms.yml) [![basiclatex](https://github.com/binary-husky/gpt_academic/actions/workflows/build-with-latex.yml/badge.svg?branch=master)](https://github.com/binary-husky/gpt_academic/actions/workflows/build-with-latex.yml) [![basicaudio](https://github.com/binary-husky/gpt_academic/actions/workflows/build-with-audio-assistant.yml/badge.svg?branch=master)](https://github.com/binary-husky/gpt_academic/actions/workflows/build-with-audio-assistant.yml) ``` sh # Modifique o arquivo docker-compose.yml para incluir apenas a seção 1 e excluir as outras seções. Em seguida, execute: docker-compose up ``` Obs.: Se você precisar do plugin Latex, consulte a Wiki. Além disso, você também pode usar a seção 4 ou 0 para obter a funcionalidade do LaTeX. 2. ChatGPT + ChatGLM2 + MOSS + LLAMA2 + 通义千问 (você precisa estar familiarizado com o [Nvidia Docker](https://docs.nvidia.com/datacenter/cloud-native/container-toolkit/install-guide.html#installing-on-ubuntu-and-debian) para executar este modo) [![chatglm](https://github.com/binary-husky/gpt_academic/actions/workflows/build-with-chatglm.yml/badge.svg?branch=master)](https://github.com/binary-husky/gpt_academic/actions/workflows/build-with-chatglm.yml) ``` sh # Modifique o arquivo docker-compose.yml para incluir apenas a seção 2 e excluir as outras seções. Em seguida, execute: docker-compose up ``` ### Método de instalação III: Outros métodos de implantação 1. **Script de execução com um clique para Windows**. Usuários do Windows que não estão familiarizados com o ambiente Python podem baixar o script de execução com um clique da [Release](https://github.com/binary-husky/gpt_academic/releases) para instalar a versão sem modelos locais. A contribuição do script vem de [oobabooga](https://github.com/oobabooga/one-click-installers). 2. Usar APIs de terceiros, Azure, etc., 文心一言, 星火, consulte a [página Wiki](https://github.com/binary-husky/gpt_academic/wiki/项目配置说明). 3. Guia para evitar armadilhas na implantação em servidor em nuvem. Consulte o [wiki de implantação em servidor em nuvem](https://github.com/binary-husky/gpt_academic/wiki/%E4%BA%91%E6%9C%8D%E5%8A%A1%E5%99%A8%E8%BF%9C%E7%A8%8B%E9%83%A8%E7%BD%B2%E6%8C%87%E5%8D%97). 4. Algumas novas plataformas ou métodos de implantação - Use Sealos [implantação com um clique](https://github.com/binary-husky/gpt_academic/issues/993). - Use o WSL2 (Subsistema do Windows para Linux). Consulte [wiki de implantação](https://github.com/binary-husky/gpt_academic/wiki/%E4%BD%BF%E7%94%A8WSL2%EF%BC%88Windows-Subsystem-for-Linux-%E5%AD%90%E7%B3%BB%E7%BB%9F%EF%BC%89%E9%83%A8%E7%BD%B2). - Como executar em um subdiretório da URL (como `http://localhost/subpath`). Consulte [instruções de execução com o FastAPI](docs/WithFastapi.md) # Uso Avançado ### I: Personalização de Novos Botões de Atalho (Atalhos Acadêmicos) Abra o arquivo `core_functional.py` em qualquer editor de texto, adicione o seguinte item e reinicie o programa. (Se o botão já existir, o prefixo e o sufixo podem ser modificados a qualquer momento sem reiniciar o programa). Por exemplo: ``` "超级英译中": { # Prefixo, adicionado antes do seu input. Por exemplo, usado para descrever sua solicitação, como traduzir, explicar o código, revisar, etc. "Prefix": "Por favor, traduza o parágrafo abaixo para o chinês e explique cada termo técnico dentro de uma tabela markdown:\n\n", # Sufixo, adicionado após o seu input. Por exemplo, em conjunto com o prefixo, pode-se colocar seu input entre aspas. "Suffix": "", }, ```
### II: Personalização de Funções Plugins Crie poderosos plugins de função para executar tarefas que você pode e não pode imaginar. Criar plugins neste projeto é fácil, basta seguir o modelo fornecido, desde que você tenha conhecimento básico de Python. Consulte o [Guia dos Plugins de Função](https://github.com/binary-husky/gpt_academic/wiki/%E5%87%BD%E6%95%B0%E6%8F%92%E4%BB%B6%E6%8C%87%E5%8D%97) para mais detalhes. # Atualizações ### I: Dinâmico 1. Função de salvar conversas. Chame a função "Salvar a conversa atual" na área de plugins para salvar a conversa atual em um arquivo HTML legível e recuperável. Além disso, chame a função "Carregar histórico de conversas" na área de plugins (menu suspenso) para restaurar conversas anteriores. Dica: Se você clicar diretamente em "Carregar histórico de conversas" sem especificar o arquivo, poderá visualizar o cache do histórico do arquivo HTML.
2. ⭐Tradução de artigos Latex/Arxiv⭐
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3. Terminal vazio (entendendo a intenção do usuário a partir do texto em linguagem natural e chamando automaticamente outros plugins) - Passo 1: Digite "Por favor, chame o plugin 'Traduzir artigo PDF' e forneça o link https://openreview.net/pdf?id=rJl0r3R9KX" - Passo 2: Clique em "Terminal vazio"
4. Design de recursos modular, interface simples com suporte a recursos poderosos
5. Tradução e interpretação de outros projetos de código aberto
6. Recursos adicionais para [live2d](https://github.com/fghrsh/live2d_demo) (desativados por padrão, requer modificação no arquivo `config.py`)
7. Geração de imagens pela OpenAI
8. Análise e resumo de áudio pela OpenAI
9. Correção de erros em texto e código LaTeX
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10. Alternância de idioma e tema
### II: Versões: - Versão 3.70 (a fazer): Melhorar o plugin AutoGen e projetar uma série de plugins relacionados. - Versão 3.60: Introdução do AutoGen como base para a próxima geração de plugins. - Versão 3.57: Suporte para GLM3, Starfire v3, Wenxin Yiyan v4, correção de bugs relacionados a modelos locais executados simultaneamente. - Versão 3.56: Suporte para adicionar dinamicamente botões de função básicos e nova página de resumo em PDF. - Versão 3.55: Reformulação da interface do usuário, introdução de janelas flutuantes e menus. - Versão 3.54: Novo interpretador de código dinâmico (Code Interpreter) (em desenvolvimento) - Versão 3.53: Suporte para alterar dinamicamente o tema da interface, melhorias de estabilidade e correção de conflitos entre vários usuários. - Versão 3.50: Chamada de todas as funções de plugins deste projeto usando linguagem natural (Terminal vazio), suporte a categorização de plugins, melhorias na interface do usuário e design de novos temas. - Versão 3.49: Suporte para Baidu Qianfan Platform e Wenxin Yiyan. - Versão 3.48: Suporte para Alibaba DAMO Academy Tongyi Qianwen, Shanghai AI-Lab Shusheng e Xunfei Xinghuo. - Versão 3.46: Suporte para diálogos em tempo real totalmente automáticos. - Versão 3.45: Suporte para personalização do modelo ChatGLM2. - Versão 3.44: Suporte oficial ao Azure, aprimoramentos na usabilidade da interface. - Versão 3.4: Tradução completa de artigos Arxiv/Latex, correção de artigos Latex. - Versão 3.3: Funcionalidade de consulta a informações na internet. - Versão 3.2: Maior suporte para parâmetros de função de plugins (função de salvar conversas, interpretação de código em qualquer linguagem + perguntas sobre combinações LLM arbitrariamente). - Versão 3.1: Suporte para fazer perguntas a modelos GPT múltiplos! Suporte para API2D, balanceamento de carga em vários APIKeys. - Versão 3.0: Suporte para chatglm e outros pequenos modelos LLM. - Versão 2.6: Refatoração da estrutura de plugins, melhoria na interação, adição de mais plugins. - Versão 2.5: Auto-atualizável, resolve problemas de texto muito longo ou estouro de tokens ao resumir grandes projetos de código. - Versão 2.4: (1) Novo recurso de tradução completa de PDF; (2) Nova função para alternar a posição da área de input; (3) Nova opção de layout vertical; (4) Melhoria dos plugins de função em várias threads. - Versão 2.3: Melhorias na interação em várias threads. - Versão 2.2: Suporte para recarregar plugins sem reiniciar o programa. - Versão 2.1: Layout dobrável. - Versão 2.0: Introdução de plugins de função modular. - Versão 1.0: Funcionalidades básicas. GPT Academic QQ Group: `610599535` - Problemas conhecidos - Alguns plugins de tradução de navegadores podem interferir na execução deste software. - A biblioteca Gradio possui alguns bugs de compatibilidade conhecidos. Certifique-se de instalar o Gradio usando o arquivo `requirement.txt`. ### III: Temas Você pode alterar o tema atualizando a opção `THEME` (config.py). 1. `Chuanhu-Small-and-Beautiful` [Link](https://github.com/GaiZhenbiao/ChuanhuChatGPT/) ### IV: Branches de Desenvolvimento deste Projeto 1. Branch `master`: Branch principal, versão estável. 2. Branch `frontier`: Branch de desenvolvimento, versão de teste. ### V: Referências para Aprendizado ``` O código referenciou muitos projetos excelentes, em ordem aleatória: # Tsinghua ChatGLM2-6B: https://github.com/THUDM/ChatGLM2-6B # Tsinghua JittorLLMs: https://github.com/Jittor/JittorLLMs # ChatPaper: https://github.com/kaixindelele/ChatPaper # Edge-GPT: https://github.com/acheong08/EdgeGPT # ChuanhuChatGPT: https://github.com/GaiZhenbiao/ChuanhuChatGPT # Oobabooga instalador com um clique: https://github.com/oobabooga/instaladores-de-um-clique # Mais: https://github.com/gradio-app/gradio https://github.com/fghrsh/live2d_demo