Tangent：交互式AI对话画布工具，创建多个对话分支，支持合并、对比和删除分支

综合介绍

Tangent是一个创新的AI对话画布工具，它将Excalidraw的可视化交互与ComfyUI的灵活性相结合，专注于为LLM（大语言模型）对话创造全新的探索体验。不同于传统的聊天界面，Tangent将AI对话转化为可视化实验，让用户能够自由地分支、合并和比较不同的对话路径。它支持离线优先的本地部署模式，完全依赖本地模型运行，目前主要通过Ollama实现，并计划扩展支持更多后端。该项目采用Apache 2.0许可证开源，鼓励社区贡献，为AI对话探索提供了一个全新的实验平台。

功能列表

• 对话复苏与延续：突破上下文限制，无缝恢复之前的对话
• 分支探索系统：在任意对话节点创建分支，测试多种对话方向
• 离线本地部署：完全基于本地模型运行，保护隐私数据安全
• 话题动态聚类：自动推断对话主题并组织分类，优化导航体验
• 导出数据兼容：支持Claude和ChatGPT的数据导出格式
• 可视化对话树：以树状结构展示对话分支和实验过程
• API接口支持：提供完整的REST API用于处理和管理对话数据
• 实时状态追踪：监控对话处理进度和任务状态

使用帮助

1. 环境准备

1.1 安装必要的依赖：

• Whisper.cpp：用于语音处理

  git clone https://github.com/ggerganov/whisper.cpp
  cd whisper.cpp
  sh ./models/download-ggml-model.sh base.en
  make

• Ollama：本地模型运行环境
  • 访问 https://ollama.com/ 下载适合你系统的版本
  • 验证安装：ollama --version
  • 下载必要模型：

    ollama pull all-minilm
    ollama pull qwen2.5-coder:7b
    

1.2 启动Ollama服务：

ollama serve

2. 后端设置

2.1 初始化Python环境：

cd tangent-api
source my_env/bin/activate
pip install -r requirements.txt

2.2 配置本地模型：

cd src
python3 app.py --embedding-model "custom-embedding-model" --generation-model "custom-generation-model"

后端服务将在 http://localhost:5001/api 启动

3. 前端设置

cd simplified-ui
npm i
npm start

访问 http://localhost:3000 使用界面

4. 主要功能使用说明

4.1 对话管理：

• 创建新对话：点击界面右上角"+"按钮
• 分支对话：在任意对话节点右键选择"创建分支"
• 合并对话：将不同分支的对话拖拽到目标节点进行合并

4.2 话题组织：

• 自动聚类：系统自动分析对话内容生成话题标签
• 话题筛选：通过左侧话题列表快速定位相关对话
• 手动标记：支持自定义话题标签和分类

4.3 数据导入导出：

• 支持导入Claude和ChatGPT的对话记录
• 可将对话记录导出为多种格式
• 提供API接口实现自动化处理

5. API使用指南

主要端点：

• POST /api/process：处理上传的对话数据
• GET /api/process/status/<task_id>：查询处理状态
• POST /api/chats/save：保存对话数据
• GET /api/chats/load/<chat_id>：加载特定对话
• GET /api/topics：获取生成的话题列表