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Chuanhu Chat: Chat-Webtool für die lokale Bereitstellung von multifunktionalen Plug-ins

Allgemeine Einführung

Chuanhu ChatGPT ist ein Open-Source-Projekt, das eine leichtgewichtige und einfach zu bedienende grafische Webschnittstelle für eine Vielzahl von großen Sprachmodellen (LLMs) bietet und eine Vielzahl von zusätzlichen Funktionen unterstützt. Es unterstützt Modelle wie GPT-4, ChatGLM, LLaMA usw. und bietet Funktionen wie Datei-Quiz, Feinabstimmung, Netzwerksuche, Agent Assistant usw. Benutzer können diese leistungsstarken Sprachmodelle mit einfacher Konfiguration und Installation schnell für eine Vielzahl von Aufgaben der Verarbeitung natürlicher Sprache einsetzen.

Chuanhu Chat: Chat-Webtool für die lokale Bereitstellung von multifunktionalen Plug-ins


 

Funktionsliste

  • Unterstützung mehrerer ModelleUnterstützt mehrere Sprachmodelle wie GPT-4, ChatGLM, LLaMA und so weiter.
  • Fragen und Antworten zu DokumentenQ&A auf der Grundlage des Dokumenteninhalts, um die Verarbeitung von Dokumenteninformationen zu erleichtern.
  • FeinabstimmungsfunktionGPT-3.5: Unterstützt die Feinabstimmung von GPT-3.5 für stärker personalisierte Modelle.
  • lokaler EinsatzUnterstützung des lokalen Einsatzes von Modellen zum Schutz des Datenschutzes.
  • Suche im InternetEchtzeit-Suchfunktion für Modelle im Internet.
  • AssistentinÄhnlich wie bei AutoGPT, vollautomatische Lösung von Benutzerproblemen.
  • Verwaltung der GeschichteUnterstützt das Suchen, Löschen und Umbenennen von Verlaufsdatensätzen mit automatischer Namensvergabe.
  • PWA-AnwendungKann als PWA-App installiert werden, um ein natives Erlebnis zu bieten.
  • Multiplattform-AdaptionAdaption von Windows, macOS, Linux, iOS, Android und anderen Plattformen.

 

Hilfe verwenden

Ablauf der Installation

  1. KlonprojektFühren Sie den folgenden Befehl im Terminal aus:
    git clone https://github.com/GaiZhenbiao/ChuanhuChatGPT.git
    cd ChuanhuChatGPT
    
  2. Installation von Abhängigkeiten: Führen Sie den folgenden Befehl aus, um die erforderlichen Abhängigkeiten zu installieren:
    pip install -r anforderungen.txt
    

    Wenn Sie die Funktion des lokalen großen Modells verwenden müssen, führen Sie sie bitte aus:

    pip install -r requirements_advanced.txt
    
  3. KonfigurationsdateiVervielfältigungconfig_example.jsonund benennen Sie es umconfig.jsongeben Sie den API-Schlüssel und andere Einstellungen ein.
  4. Initiierung von ProjektenFühren Sie den folgenden Befehl im Terminal aus, um das Projekt zu starten:
    python ChuanhuChatbot.py
    

    Der Browser wird sich automatisch öffnen und Sie können Chuanhu ChatGPT benutzen.

  5. Bieten Sie ein Windows-Installationsprogramm mit einem Klick an, laden Sie die .bat-Datei herunter und führen Sie sie aus.

Verwendungsfunktionen

  1. Modell auswählenWählen Sie das Sprachmodell aus, das Sie auf der Schnittstelle verwenden möchten, z.B. GPT-4, ChatGLM, etc.
  2. Fragen und Antworten zu DokumentenLaden Sie das zu bearbeitende Dokument hoch, geben Sie eine Frage ein und das Modell antwortet auf der Grundlage des Inhalts des Dokuments.
  3. Feinabstimmung des ModellsFeinabstimmung: Rufen Sie das Feinabstimmungsfunktionsmodul auf, um Trainingsdaten hochzuladen und die Modellparameter für die Feinabstimmung anzupassen.
  4. Suche im InternetGeben Sie eine Frage in das Dialogfeld ein, wählen Sie "Netzwerksuche", und das Modell greift in Echtzeit auf Internetinformationen zu, um die Frage zu beantworten.
  5. Agent Assistant verwendenGeben Sie eine Beschreibung der Aufgabe ein, und der Agent Assistant wird die Aufgabe automatisch ausführen und die Ergebnisse zurückgeben.
  6. Geschichte verwaltenSuchen, Löschen oder Umbenennen von Datensätzen in der linken Spalte, um sie später leichter wiederzufinden.

Erweiterte Einstellungen

  • Benutzerdefinierter Proxy: inconfig.jsonRichten Sie einen Proxy-Server ein, um die Geschwindigkeit des Netzzugangs zu gewährleisten.
  • Multi-API-Schlüssel-LastausgleichKonfigurieren Sie mehrere API-Schlüssel, um einen Lastausgleich zu erreichen und die Effizienz der Anfrageverarbeitung zu verbessern.
  • Lokales BereitstellungsmodellBereitstellung von Modellen auf lokalen Servern, um Datenschutz und Sicherheit zu gewährleisten.
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