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+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与[函数插件]，插件支持[热更新](https://github.com/binary-husky/chatgpt_academic/wiki/%E5%87%BD%E6%95%B0%E6%8F%92%E4%BB%B6%E6%8C%87%E5%8D%97)
+自我程序剖析 | [函数插件] 一键读懂本项目的源代码
+程序剖析 | [函数插件] 一键可以剖析其他Python/C/C++/Java项目树
+读论文 | [函数插件] 一键解读latex论文全文并生成摘要
+批量注释生成 | [函数插件] 一键批量生成函数注释
+chat分析报告生成 | [函数插件] 运行后自动生成总结汇报
+arxiv小助手 | [函数插件] 输入arxiv文章url即可一键翻译摘要+下载PDF
+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
+多线程函数插件支持 | 支持多线调用chatgpt，一键处理海量文本或程序
+支持GPT输出的markdown表格 | 可以输出支持GPT的markdown表格
+…… | ……
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+- 新界面
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+- 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
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+- 润色/纠错
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+- 支持GPT输出的markdown表格
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+- 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
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+- 懒得看项目代码？整个工程直接给chatgpt炫嘴里
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+## 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
+用任意文本编辑器编辑 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": "",
+
+},
+```
+
+
+
+
+
+
+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
+### 方法一：常规方法
+在```config.py```中修改端口与代理软件对应
+
+
+
+
+
+
+
+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
+```
+### 方法二：纯新手教程
+[纯新手教程](https://github.com/binary-husky/chatgpt_academic/wiki/%E4%BB%A3%E7%90%86%E8%BD%AF%E4%BB%B6%E9%97%AE%E9%A2%98%E7%9A%84%E6%96%B0%E6%89%8B%E8%A7%A3%E5%86%B3%E6%96%B9%E6%B3%95%EF%BC%88%E6%96%B9%E6%B3%95%E5%8F%AA%E9%80%82%E7%94%A8%E4%BA%8E%E6%96%B0%E6%89%8B%EF%BC%89)
+
+## 兼容性测试
+
+### 图片显示：
+
+
+
+
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+
+### 如果一个程序能够读懂并剖析自己：
+
+
+
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+### 其他任意Python/Cpp项目剖析：
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+
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+
+### Latex论文一键阅读理解与摘要生成
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+
+### 自动报告生成
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+### 模块化功能设计
+
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+
+## 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）
+
+
diff --git a/app.py b/app.py
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..7a4054b024f28c855a57c520e33ec63090f16c8e
--- /dev/null
+++ b/app.py
@@ -0,0 +1,175 @@
+import os; os.environ['no_proxy'] = '*' # 避免代理网络产生意外污染
+import gradio as gr
+from request_llm.bridge_chatgpt import predict
+from toolbox import format_io, find_free_port, on_file_uploaded, on_report_generated, get_conf, ArgsGeneralWrapper, DummyWith
+
+# 建议您复制一个config_private.py放自己的秘密, 如API和代理网址, 避免不小心传github被别人看到
+proxies, WEB_PORT, LLM_MODEL, CONCURRENT_COUNT, AUTHENTICATION, CHATBOT_HEIGHT, LAYOUT, API_KEY = \
+ get_conf('proxies', 'WEB_PORT', 'LLM_MODEL', 'CONCURRENT_COUNT', 'AUTHENTICATION', 'CHATBOT_HEIGHT', 'LAYOUT', 'API_KEY')
+
+# 如果WEB_PORT是-1, 则随机选取WEB端口
+PORT = find_free_port() if WEB_PORT <= 0 else WEB_PORT
+if not AUTHENTICATION: AUTHENTICATION = None
+
+from check_proxy import get_current_version
+initial_prompt = "Serve me as a writing and programming assistant."
+title_html = f"
+
+ChatGPT 学术优化 {get_current_version()}
" +description = """代码开源和更新[地址🚀](https://github.com/binary-husky/chatgpt_academic)，感谢热情的[开发者们❤️](https://github.com/binary-husky/chatgpt_academic/graphs/contributors)""" + +# 问询记录, python 版本建议3.9+（越新越好） +import logging +os.makedirs("gpt_log", exist_ok=True) +try:logging.basicConfig(filename="gpt_log/chat_secrets.log", level=logging.INFO, encoding="utf-8") +except:logging.basicConfig(filename="gpt_log/chat_secrets.log", level=logging.INFO) +print("所有问询记录将自动保存在本地目录./gpt_log/chat_secrets.log, 请注意自我隐私保护哦！") + +# 一些普通功能模块 +from core_functional import get_core_functions +functional = get_core_functions() + +# 高级函数插件 +from crazy_functional import get_crazy_functions +crazy_fns = get_crazy_functions() + +# 处理markdown文本格式的转变 +gr.Chatbot.postprocess = format_io + +# 做一些外观色彩上的调整 +from theme import adjust_theme, advanced_css +set_theme = adjust_theme() + +# 代理与自动更新 +from check_proxy import check_proxy, auto_update +proxy_info = check_proxy(proxies) + +gr_L1 = lambda: gr.Row().style() +gr_L2 = lambda scale: gr.Column(scale=scale) +if LAYOUT == "TOP-DOWN": + gr_L1 = lambda: DummyWith() + gr_L2 = lambda scale: gr.Row() + CHATBOT_HEIGHT /= 2 + +cancel_handles = [] +with gr.Blocks(title="ChatGPT 学术优化", theme=set_theme, analytics_enabled=False, css=advanced_css) as demo: + gr.HTML(title_html) + gr.HTML('''切忌在“复制空间”（Duplicate Space）之前填入API_KEY或进行提问，否则您的API_KEY将极可能被空间所有者攫取！
', '.....').replace('$', '.')+"`... ]" + observe_win.append(print_something_really_funny) + stat_str = ''.join([f'`{mutable[thread_index][2]}`: {obs}\n\n' + if not done else f'`{mutable[thread_index][2]}`\n\n' + for thread_index, done, obs in zip(range(len(worker_done)), worker_done, observe_win)]) + chatbot[-1] = [chatbot[-1][0], f'多线程操作已经开始，完成情况: \n\n{stat_str}' + ''.join(['.']*(cnt % 10+1))] + msg = "正常" + yield from update_ui(chatbot=chatbot, history=[]) # 刷新界面 + # 异步任务结束 + gpt_response_collection = [] + for inputs_show_user, f in zip(inputs_show_user_array, futures): + gpt_res = f.result() + gpt_response_collection.extend([inputs_show_user, gpt_res]) + + if show_user_at_complete: + for inputs_show_user, f in zip(inputs_show_user_array, futures): + gpt_res = f.result() + chatbot.append([inputs_show_user, gpt_res]) + yield from update_ui(chatbot=chatbot, history=[]) # 刷新界面 + time.sleep(1) + return gpt_response_collection + + +def WithRetry(f): + """ + 装饰器函数，用于自动重试。 + """ + def decorated(retry, res_when_fail, *args, **kwargs): + assert retry >= 0 + while True: + try: + res = yield from f(*args, **kwargs) + return res + except: + retry -= 1 + if retry<0: + print("达到最大重试次数") + break + else: + print("重试中……") + continue + return res_when_fail + return decorated + + +def breakdown_txt_to_satisfy_token_limit(txt, get_token_fn, limit): + def cut(txt_tocut, must_break_at_empty_line): # 递归 + if get_token_fn(txt_tocut) <= limit: + return [txt_tocut] + else: + lines = txt_tocut.split('\n') + estimated_line_cut = limit / get_token_fn(txt_tocut) * len(lines) + estimated_line_cut = int(estimated_line_cut) + for cnt in reversed(range(estimated_line_cut)): + if must_break_at_empty_line: + if lines[cnt] != "": + continue + print(cnt) + prev = "\n".join(lines[:cnt]) + post = "\n".join(lines[cnt:]) + if get_token_fn(prev) < limit: + break + if cnt == 0: + print('what the fuck ?') + raise RuntimeError("存在一行极长的文本！") + # print(len(post)) + # 列表递归接龙 + result = [prev] + result.extend(cut(post, must_break_at_empty_line)) + return result + try: + return cut(txt, must_break_at_empty_line=True) + except RuntimeError: + return cut(txt, must_break_at_empty_line=False) + + +def breakdown_txt_to_satisfy_token_limit_for_pdf(txt, get_token_fn, limit): + def cut(txt_tocut, must_break_at_empty_line): # 递归 + if get_token_fn(txt_tocut) <= limit: + return [txt_tocut] + else: + lines = txt_tocut.split('\n') + estimated_line_cut = limit / get_token_fn(txt_tocut) * len(lines) + estimated_line_cut = int(estimated_line_cut) + cnt = 0 + for cnt in reversed(range(estimated_line_cut)): + if must_break_at_empty_line: + if lines[cnt] != "": + continue + print(cnt) + prev = "\n".join(lines[:cnt]) + post = "\n".join(lines[cnt:]) + if get_token_fn(prev) < limit: + break + if cnt == 0: + # print('what the fuck ? 存在一行极长的文本！') + raise RuntimeError("存在一行极长的文本！") + # print(len(post)) + # 列表递归接龙 + result = [prev] + result.extend(cut(post, must_break_at_empty_line)) + return result + try: + return cut(txt, must_break_at_empty_line=True) + except RuntimeError: + try: + return cut(txt, must_break_at_empty_line=False) + except RuntimeError: + # 这个中文的句号是故意的，作为一个标识而存在 + res = cut(txt.replace('.', '。\n'), must_break_at_empty_line=False) + return [r.replace('。\n', '.') for r in res] diff --git a/crazy_functions/test_project/cpp/cppipc/buffer.cpp b/crazy_functions/test_project/cpp/cppipc/buffer.cpp new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..084b8153e9401f4e9dc5a6a67cfb5f48b0183ccb --- /dev/null +++ b/crazy_functions/test_project/cpp/cppipc/buffer.cpp @@ -0,0 +1,87 @@ +#include "libipc/buffer.h" +#include "libipc/utility/pimpl.h" + +#include
(params)...);
+ });
+ }
+
+ template (params)...);
+ });
+ }
+
+ template (params)...);
+ }
+
+ template (params)...);
+ }
+
+ bool pop(T& item) {
+ return base_t::pop(item, [](bool) {});
+ }
+
+ template