gpt-academic2

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	# 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（dev分支）

	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 （to `dev` branch）.

	```
	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

	# 借鉴项目2：借鉴了mdtex2html中公式处理的方法
	https://github.com/polarwinkel/mdtex2html

	项目使用OpenAI的gpt-3.5-turbo模型，期待gpt-4早点放宽门槛😂
	```

	> Note
	>
	> 1.请注意只有“红颜色”标识的函数插件（按钮）才支持读取文件。目前暂不能完善地支持pdf/word格式文献的翻译解读，相关函数函件正在测试中。
	>
	> 2.本项目中每个文件的功能都在自译解[`project_self_analysis.md`](https://github.com/binary-husky/chatgpt_academic/wiki/chatgpt-academic%E9%A1%B9%E7%9B%AE%E8%87%AA%E8%AF%91%E8%A7%A3%E6%8A%A5%E5%91%8A)详细说明。随着版本的迭代，您也可以随时自行点击相关函数插件，调用GPT重新生成项目的自我解析报告。常见问题汇总在[`wiki`](https://github.com/binary-husky/chatgpt_academic/wiki/%E5%B8%B8%E8%A7%81%E9%97%AE%E9%A2%98)当中。
	>
	> 3.如果您不太习惯部分中文命名的函数，您可以随时点击相关函数插件，调用GPT一键生成纯英文的项目源代码。

	<div align="center">

	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
	…… \| ……

	</div>

	<!-- - 新界面（左：master主分支, 右：dev开发前沿） -->
	- 新界面
	<div align="center">
	<img src="https://user-images.githubusercontent.com/96192199/229222589-b30ff298-adb1-4e1e-8352-466085919bfb.png" width="700" >
	</div>


	- 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
	<div align="center">
	<img src="img/公式.gif" width="700" >
	</div>

	- 润色/纠错
	<div align="center">
	<img src="img/润色.gif" width="700" >
	</div>


	- 支持GPT输出的markdown表格
	<div align="center">
	<img src="img/demo2.jpg" width="500" >
	</div>

	- 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
	<div align="center">
	<img src="img/demo.jpg" width="500" >
	</div>


	- 懒得看项目代码？整个工程直接给chatgpt炫嘴里
	<div align="center">
	<img src="https://user-images.githubusercontent.com/96192199/226935232-6b6a73ce-8900-4aee-93f9-733c7e6fef53.png" width="700" >
	</div>

	## 直接运行 (Windows, Linux or MacOS)

	### 1. 下载项目
	```sh
	git clone https://github.com/binary-husky/chatgpt_academic.git
	cd chatgpt_academic
	```

	### 2. 配置API_KEY和代理设置

	在`config.py`中，配置海外Proxy 和 OpenAI API KEY，说明如下
	```
	1. 如果你在国内，需要设置海外代理才能够顺利使用 OpenAI API，设置方法请仔细阅读config.py（1.修改其中的USE_PROXY为True; 2.按照说明修改其中的proxies）。
	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。
	3. 与代理网络有关的issue（网络超时、代理不起作用）汇总到 https://github.com/binary-husky/chatgpt_academic/issues/1
	```
	（P.S. 程序运行时会优先检查是否存在名为`config_private.py`的私密配置文件，并用其中的配置覆盖`config.py`的同名配置。因此，如果您能理解我们的配置读取逻辑，我们强烈建议您在`config.py`旁边创建一个名为`config_private.py`的新配置文件，并把`config.py`中的配置转移（复制）到`config_private.py`中。`config_private.py`不受git管控，可以让您的隐私信息更加安全。）


	### 3. 安装依赖
	```sh
	# （选择一）推荐
	python -m pip install -r requirements.txt

	# （选择二）如果您使用anaconda，步骤也是类似的：
	# （选择二.1）conda create -n gptac_venv python=3.11
	# （选择二.2）conda activate gptac_venv
	# （选择二.3）python -m pip install -r requirements.txt

	# 备注：使用官方pip源或者阿里pip源，其他pip源（如清华pip）有可能出问题，临时换源方法：
	# python -m pip install -r requirements.txt -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
	```

	### 4. 运行
	```sh
	python main.py
	```

	### 5. 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回答历史上的今天发生了什么），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)

	``` sh
	# 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回答历史上的今天发生了什么），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）"

	```

	## 其他部署方式
	- 使用WSL2（Windows Subsystem for Linux 子系统）
	请访问[部署wiki-1](https://github.com/binary-husky/chatgpt_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)

	- nginx远程部署
	请访问[部署wiki-2](https://github.com/binary-husky/chatgpt_academic/wiki/%E8%BF%9C%E7%A8%8B%E9%83%A8%E7%BD%B2%E7%9A%84%E6%8C%87%E5%AF%BC)


	## 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": "",

	},
	```
	<div align="center">
	<img src="https://user-images.githubusercontent.com/96192199/226899272-477c2134-ed71-4326-810c-29891fe4a508.png" width="500" >
	</div>


	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

	<div align="center">
	<img src="https://user-images.githubusercontent.com/96192199/226571294-37a47cd9-4d40-4c16-97a2-d360845406f7.png" width="500" >
	<img src="https://user-images.githubusercontent.com/96192199/226838985-e5c95956-69c2-4c23-a4dd-cd7944eeb451.png" width="500" >
	</div>

	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：

	<div align="center">
	<img src="https://user-images.githubusercontent.com/96192199/228737599-bf0a9d9c-1808-4f43-ae15-dfcc7af0f295.png" width="800" >
	</div>


	### 如果一个程序能够读懂并剖析自己：

	<div align="center">
	<img src="https://user-images.githubusercontent.com/96192199/226936850-c77d7183-0749-4c1c-9875-fd4891842d0c.png" width="800" >
	</div>

	<div align="center">
	<img src="https://user-images.githubusercontent.com/96192199/226936618-9b487e4b-ab5b-4b6e-84c6-16942102e917.png" width="800" >
	</div>

	### 其他任意Python/Cpp项目剖析：
	<div align="center">
	<img src="https://user-images.githubusercontent.com/96192199/226935232-6b6a73ce-8900-4aee-93f9-733c7e6fef53.png" width="800" >
	</div>

	<div align="center">
	<img src="https://user-images.githubusercontent.com/96192199/226969067-968a27c1-1b9c-486b-8b81-ab2de8d3f88a.png" width="800" >
	</div>

	### Latex论文一键阅读理解与摘要生成
	<div align="center">
	<img src="https://user-images.githubusercontent.com/96192199/227504406-86ab97cd-f208-41c3-8e4a-7000e51cf980.png" width="800" >
	</div>

	### 自动报告生成
	<div align="center">
	<img src="https://user-images.githubusercontent.com/96192199/227503770-fe29ce2c-53fd-47b0-b0ff-93805f0c2ff4.png" height="300" >
	<img src="https://user-images.githubusercontent.com/96192199/227504617-7a497bb3-0a2a-4b50-9a8a-95ae60ea7afd.png" height="300" >
	<img src="https://user-images.githubusercontent.com/96192199/227504005-efeaefe0-b687-49d0-bf95-2d7b7e66c348.png" height="300" >
	</div>

	### 模块化功能设计
	<div align="center">
	<img src="https://user-images.githubusercontent.com/96192199/227504981-4c6c39c0-ae79-47e6-bffe-0e6442d9da65.png" height="400" >
	<img src="https://user-images.githubusercontent.com/96192199/227504931-19955f78-45cd-4d1c-adac-e71e50957915.png" height="400" >
	</div>

	## Todo:

	- (Top Priority) 调用另一个开源项目text-generation-webui的web接口，使用其他llm模型
	- 总结大工程源代码时，文本过长、token溢出的问题（目前的方法是直接二分丢弃处理溢出，过于粗暴，有效信息大量丢失）
	- UI不够美观