TreeGPT: interfaz de chat para visualizar conversaciones basadas en árboles

Introducción general

TreeGPT es una aplicación de chat de código abierto basada en Next.js, centrada en la visualización de conversaciones con Large Language Models (LLMs, como GPT) a través de estructuras de grafos en árbol (Directed acyclic graphs, DAGs), sustituyendo el tradicional enfoque lineal del chat para mejorar la velocidad y la facilidad de uso. El proyecto está alojado en https://github.com/jamesmoore24/treegptLa aplicación puede ejecutarse localmente clonando el código fuente y configurando una clave de API de OpenAI (http://localhost:3000) o visite treegpt.app TreeGPT soluciona la interfaz de chat tradicional, en la que las conversaciones ramificadas son difíciles de gestionar, la búsqueda es incómoda y ficha El problema de la opacidad de uso es adecuado para desarrolladores, investigadores o usuarios que necesiten una interacción eficaz.

Lista de funciones

• Visualización del diálogo en el árbol: Presentación de los chats en una vista de árbol interactiva con soporte para la navegación por ramas.
• búsqueda en lenguaje natural: Optimización de resultados mediante metadatos incrustados describiendo transcripciones de diálogos de búsqueda.
• Gestión de fichas en tiempo realSeguimiento del uso de fichas, estimación de costes y control de la producción.
• Compatibilidad con varios modelosConéctese a proveedores de LLM como OpenAI, Anthropic, etc. para la selección inteligente de modelos.
• operación abreviada: Proporciona botones similares a los de Vim para cambiar rápidamente de modo y editar nodos.

Utilizar la ayuda

TreeGPT es una aplicación Next.js que necesita ser construida y ejecutada localmente. A continuación se muestra una guía detallada de instalación y uso para ayudar a los usuarios a desplegarla desde cero y dominar sus características principales.

Proceso de instalación

1. Preparación medioambiental
   • Instalación de Node.js: Acceso nodejs.orgPara instalar v18, descargue e instale v18 o posterior. Tras la instalación, escriba node -v Confirme la versión.
   • Instalar npm o yarnNode.js viene con npm, pero si prefieres yarn, puedes ejecutar el comando npm install -g yarn Instalación.
2. almacén de clones
   • Abra un terminal y ejecute el siguiente comando:

     git clone https://github.com/jamesmoore24/treegpt.git
     cd treegpt
     

   • Esto descargará el código fuente de TreeGPT e irá al directorio del proyecto.
3. Instalación de dependencias
   • Introdúcelo en el terminal:

     npm install
     

     o utilizar hilo:

     yarn install
     

   • Espere a que finalice la instalación de la dependencia (puede tardar unos minutos, dependiendo de la red).
4. Configuración de las claves de la API de OpenAI
   • En el directorio raíz del proyecto, cree el archivo .env introduzca lo siguiente:

     OPENAI_API_KEY=你的_api_密钥
     

   • Obtener la llave: Vaya al sitio web de OpenAI (platform.openai.com), genere una nueva clave en la página Claves de API, copie y sustituya el archivo 你的_api_密钥.
   • Guarde el archivo para asegurarse de que la clave no se vea comprometida.

Ejecutar la aplicación

1. Iniciar el servidor de desarrollo
   • Se ejecuta en el terminal:

     npm run dev
     

     O:

     yarn dev
     

   • Tras el arranque, el terminal muestra algo como http://localhost:3000 La dirección del
2. Acceso a las aplicaciones
   • Abra su navegador y escriba http://localhost:3000(o la dirección que aparece en el terminal).
   • Una vez cargada la página, verás la pantalla de chat de TreeGPT.

Función principal Operación

• Visualización del diálogo en el árbol
  • Empieza a chatear.Escriba una pregunta en el cuadro de entrada (por ejemplo, "Cómo optimizar el código"), introduzca y la respuesta se mostrará como un nodo en el árbol.
  • Crear una sucursalHaga clic en cualquier nodo e introduzca una nueva pregunta (por ejemplo, "Herramienta específica") para generar un nodo hijo.
  • árbol de navegaciónUtilice el ratón para hacer clic en un nodo, o pulse la tecla de acceso directo [j] Ascendiendo.[1-9] Seleccione la sucursal.[r] Devuelve el nodo raíz.
  • Vista generalLa interfaz ofrece un minimapa que muestra la estructura completa del árbol de diálogos, con nodos que se desplazan al pasar el ratón para previsualizar el contenido.
• búsqueda en lenguaje natural
  • pulse [/] Acceda al modo de búsqueda e introduzca una descripción (por ejemplo, "algoritmo discutido ayer").
  • El sistema devuelve nodos de diálogo coincidentes basándose en los metadatos incrustados.
• Gestión de fichas en tiempo real
  • La interfaz muestra el uso de fichas y el coste estimado de la conversación actual.
  • La longitud de la salida o el tamaño de la ventana contextual pueden ajustarse mediante la configuración.
• Compatibilidad con varios modelos
  • OpenAI se utiliza por defecto, si necesitas cambiar de modelo (por ejemplo, Anthropic), necesitas configurar otras claves API en el código (consulta la documentación del proyecto).
  • El sistema selecciona de forma inteligente el modelo óptimo basándose en reglas incorporadas.
• operación abreviada
  • [``]: Cambia entre modo chat y modo vista.
  • [e]: Edita el contenido del nodo actual.
  • [dd]: Borra el nodo actual y sus subárboles.
  • Estos comandos imitan las operaciones de Vim y mejoran la eficacia.

operación de muestreo

Supongamos que quieres hablar de "Formas de aprender Python":

1. Escribe "Cómo aprender Python" y obtén una respuesta.
2. Haz clic en el nodo Respuesta e introduce "Cuáles son los recursos libres" para generar una rama.
3. pulse [j] Muévete hacia arriba para ver el nodo padre, luego introduce "how long does it take to master" para formar una nueva rama.
4. Aparece el árbol de diálogo:

如何学习 Python
├── 有哪些免费资源
└── 需要多久掌握

5. pulse [/] Busque "recursos gratuitos" para localizar rápidamente los nodos pertinentes.

advertencia

• requisitos de la red: Se requiere una conexión a Internet en tiempo de ejecución para acceder a la API LLM.
• clave de seguridad::.env Los archivos no deben subirse al repositorio público.
• optimización del rendimiento: Cuando el árbol de diálogo es demasiado grande, se recomienda limpiar periódicamente los nodos inútiles ([dd]).

Con los pasos anteriores, los usuarios pueden construir fácilmente TreeGPT y experimentar localmente sus potentes diálogos de árbol.