chunzhi/chatgpt_academic
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505030475 2023-08-04 23:30:00 +08:00
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README.md
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@ -52,8 +52,8 @@ Latex论文一键校对 | [函数插件] 仿Grammarly对Latex文章进行语法
[多LLM模型](https://www.bilibili.com/video/BV1wT411p7yf)支持 | 同时被GPT3.5、GPT4、[清华ChatGLM2](https://github.com/THUDM/ChatGLM2-6B)、[复旦MOSS](https://github.com/OpenLMLab/MOSS)同时伺候的感觉一定会很不错吧？ [多LLM模型](https://www.bilibili.com/video/BV1wT411p7yf)支持 | 同时被GPT3.5、GPT4、[清华ChatGLM2](https://github.com/THUDM/ChatGLM2-6B)、[复旦MOSS](https://github.com/OpenLMLab/MOSS)同时伺候的感觉一定会很不错吧？
⭐ChatGLM2微调模型 | 支持加载ChatGLM2微调模型，提供ChatGLM2微调辅助插件 ⭐ChatGLM2微调模型 | 支持加载ChatGLM2微调模型，提供ChatGLM2微调辅助插件
更多LLM模型接入，支持[huggingface部署](https://huggingface.co/spaces/qingxu98/gpt-academic) | 加入Newbing接口(新必应)，引入清华[Jittorllms](https://github.com/Jittor/JittorLLMs)支持[LLaMA](https://github.com/facebookresearch/llama)和[盘古α](https://openi.org.cn/pangu/) 更多LLM模型接入，支持[huggingface部署](https://huggingface.co/spaces/qingxu98/gpt-academic) | 加入Newbing接口(新必应)，引入清华[Jittorllms](https://github.com/Jittor/JittorLLMs)支持[LLaMA](https://github.com/facebookresearch/llama)和[盘古α](https://openi.org.cn/pangu/)
⭐[虚空终端](https://github.com/binary-husky/void-terminal)pip包 | 脱离GUI，在Python中直接调用本项目的函数插件（开发中）
更多新功能展示 (图像生成等) …… | 见本文档结尾处 …… 更多新功能展示 (图像生成等) …… | 见本文档结尾处 ……
</div> </div>
@ -292,6 +292,10 @@ Tip：不指定文件直接点击 `载入对话历史存档` 可以查看历史h
<img src="https://github.com/binary-husky/gpt_academic/assets/96192199/476f66d9-7716-4537-b5c1-735372c25adb" height="200"> <img src="https://github.com/binary-husky/gpt_academic/assets/96192199/476f66d9-7716-4537-b5c1-735372c25adb" height="200">
</div> </div>
11. 语言、主题切换
<div align="center">
<img src="https://github.com/binary-husky/gpt_academic/assets/96192199/b6799499-b6fb-4f0c-9c8e-1b441872f4e8" width="500" >
</div>
### II：版本: ### II：版本:

14
check_proxy.py
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@ -3,15 +3,18 @@ def check_proxy(proxies):
import requests import requests
proxies_https = proxies['https'] if proxies is not None else '无' proxies_https = proxies['https'] if proxies is not None else '无'
try: try:
response = requests.get("https://ipapi.co/json/", response = requests.get("https://ipapi.co/json/", proxies=proxies, timeout=4)
proxies=proxies, timeout=4)
data = response.json() data = response.json()
print(f'查询代理的地理位置，返回的结果是{data}') print(f'查询代理的地理位置，返回的结果是{data}')
if 'country_name' in data: if 'country_name' in data:
country = data['country_name'] country = data['country_name']
result = f"代理配置 {proxies_https}, 代理所在地：{country}" result = f"代理配置 {proxies_https}, 代理所在地：{country}"
elif 'error' in data: elif 'error' in data:
result = f"代理配置 {proxies_https}, 代理所在地：未知，IP查询频率受限" alternative = _check_with_backup_source(proxies)
if alternative is None:
result = f"代理配置 {proxies_https}, 代理所在地：未知，IP查询频率受限"
else:
result = f"代理配置 {proxies_https}, 代理所在地：{alternative}"
else: else:
result = f"代理配置 {proxies_https}, 代理数据解析失败：{data}" result = f"代理配置 {proxies_https}, 代理数据解析失败：{data}"
print(result) print(result)
@ -21,6 +24,11 @@ def check_proxy(proxies):
print(result) print(result)
return result return result
def _check_with_backup_source(proxies):
import random, string, requests
random_string = ''.join(random.choices(string.ascii_letters + string.digits, k=32))
try: return requests.get(f"http://{random_string}.edns.ip-api.com/json", proxies=proxies, timeout=4).json()['dns']['geo']
except: return None
def backup_and_download(current_version, remote_version): def backup_and_download(current_version, remote_version):
""" """

11
core_functional.py
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@ -8,18 +8,18 @@ from toolbox import clear_line_break
def get_core_functions(): def get_core_functions():
return { return {
"英语学术润色": { "英语学术润色": {
# 前言 # 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": r"Below is a paragraph from an academic paper. Polish the writing to meet the academic style, " + "Prefix": r"Below is a paragraph from an academic paper. Polish the writing to meet the academic style, " +
r"improve the spelling, grammar, clarity, concision and overall readability. When necessary, rewrite the whole sentence. " + r"improve the spelling, grammar, clarity, concision and overall readability. When necessary, rewrite the whole sentence. " +
r"Furthermore, list all modification and explain the reasons to do so in markdown table." + "\n\n", r"Furthermore, list all modification and explain the reasons to do so in markdown table." + "\n\n",
# 后语 # 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": r"", "Suffix": r"",
# 按钮颜色 (默认 secondary) # 按钮颜色 (默认 secondary)
"Color": r"secondary", "Color": r"secondary",
# 按钮是否可见 (默认 True，即可见) # 按钮是否可见 (默认 True，即可见)
"Visible": True, "Visible": True,
# 是否在触发时清除历史 (默认 False，即不处理之前的对话历史) # 是否在触发时清除历史 (默认 False，即不处理之前的对话历史)
"AutoClearHistory": True "AutoClearHistory": False
}, },
"中文学术润色": { "中文学术润色": {
"Prefix": r"作为一名中文学术论文写作改进助理，你的任务是改进所提供文本的拼写、语法、清晰、简洁和整体可读性，" + "Prefix": r"作为一名中文学术论文写作改进助理，你的任务是改进所提供文本的拼写、语法、清晰、简洁和整体可读性，" +
@ -83,11 +83,12 @@ def get_core_functions():
} }
def handle_core_functionality(additional_fn, inputs, history): def handle_core_functionality(additional_fn, inputs, history, chatbot):
import core_functional import core_functional
importlib.reload(core_functional) # 热更新prompt importlib.reload(core_functional) # 热更新prompt
core_functional = core_functional.get_core_functions() core_functional = core_functional.get_core_functions()
if "PreProcess" in core_functional[additional_fn]: inputs = core_functional[additional_fn]["PreProcess"](inputs) # 获取预处理函数（如果有的话） if "PreProcess" in core_functional[additional_fn]: inputs = core_functional[additional_fn]["PreProcess"](inputs) # 获取预处理函数（如果有的话）
inputs = core_functional[additional_fn]["Prefix"] + inputs + core_functional[additional_fn]["Suffix"] inputs = core_functional[additional_fn]["Prefix"] + inputs + core_functional[additional_fn]["Suffix"]
history = [] if core_functional[additional_fn].get("AutoClearHistory", False) else history if core_functional[additional_fn].get("AutoClearHistory", False):
history = []
return inputs, history return inputs, history

2
crazy_functions/图片生成.py
View File

@ -55,7 +55,7 @@ def 图片生成(prompt, llm_kwargs, plugin_kwargs, chatbot, history, system_pro
web_port 当前软件运行的端口号 web_port 当前软件运行的端口号
""" """
history = [] # 清空历史，以免输入溢出 history = [] # 清空历史，以免输入溢出
chatbot.append(("这是什么功能？", "[Local Message] 生成图像, 请先把模型切换至gpt-xxxx或者api2d-xxxx。如果中文效果不理想, 尝试Prompt。正在处理中 .....")) chatbot.append(("这是什么功能？", "[Local Message] 生成图像, 请先把模型切换至gpt-*或者api2d-*。如果中文效果不理想, 请尝试英文Prompt。正在处理中 ....."))
yield from update_ui(chatbot=chatbot, history=history) # 刷新界面 # 由于请求gpt需要一段时间，我们先及时地做一次界面更新 yield from update_ui(chatbot=chatbot, history=history) # 刷新界面 # 由于请求gpt需要一段时间，我们先及时地做一次界面更新
if ("advanced_arg" in plugin_kwargs) and (plugin_kwargs["advanced_arg"] == ""): plugin_kwargs.pop("advanced_arg") if ("advanced_arg" in plugin_kwargs) and (plugin_kwargs["advanced_arg"] == ""): plugin_kwargs.pop("advanced_arg")
resolution = plugin_kwargs.get("advanced_arg", '256x256') resolution = plugin_kwargs.get("advanced_arg", '256x256')

52
crazy_functions/批量Markdown翻译.py
View File

@ -1,5 +1,7 @@
from toolbox import update_ui, trimmed_format_exc, gen_time_str import glob, time, os, re
from toolbox import CatchException, report_execption, write_results_to_file from toolbox import update_ui, trimmed_format_exc, gen_time_str, disable_auto_promotion
from toolbox import CatchException, report_execption, write_history_to_file
from toolbox import promote_file_to_downloadzone, get_log_folder
fast_debug = False fast_debug = False
class PaperFileGroup(): class PaperFileGroup():
@ -42,13 +44,13 @@ class PaperFileGroup():
def write_result(self, language): def write_result(self, language):
manifest = [] manifest = []
for path, res in zip(self.file_paths, self.file_result): for path, res in zip(self.file_paths, self.file_result):
with open(path + f'.{gen_time_str()}.{language}.md', 'w', encoding='utf8') as f: dst_file = os.path.join(get_log_folder(), f'{gen_time_str()}.md')
manifest.append(path + f'.{gen_time_str()}.{language}.md') with open(dst_file, 'w', encoding='utf8') as f:
manifest.append(dst_file)
f.write(res) f.write(res)
return manifest return manifest
def 多文件翻译(file_manifest, project_folder, llm_kwargs, plugin_kwargs, chatbot, history, system_prompt, language='en'): def 多文件翻译(file_manifest, project_folder, llm_kwargs, plugin_kwargs, chatbot, history, system_prompt, language='en'):
import time, os, re
from .crazy_utils import request_gpt_model_multi_threads_with_very_awesome_ui_and_high_efficiency from .crazy_utils import request_gpt_model_multi_threads_with_very_awesome_ui_and_high_efficiency
# <-------- 读取Markdown文件，删除其中的所有注释 ----------> # <-------- 读取Markdown文件，删除其中的所有注释 ---------->
@ -102,28 +104,38 @@ def 多文件翻译(file_manifest, project_folder, llm_kwargs, plugin_kwargs, ch
print(trimmed_format_exc()) print(trimmed_format_exc())
# <-------- 整理结果，退出 ----------> # <-------- 整理结果，退出 ---------->
create_report_file_name = time.strftime("%Y-%m-%d-%H-%M-%S", time.localtime()) + f"-chatgpt.polish.md" create_report_file_name = gen_time_str() + f"-chatgpt.md"
res = write_results_to_file(gpt_response_collection, file_name=create_report_file_name) res = write_history_to_file(gpt_response_collection, file_basename=create_report_file_name)
promote_file_to_downloadzone(res, chatbot=chatbot)
history = gpt_response_collection history = gpt_response_collection
chatbot.append((f"{fp}完成了吗？", res)) chatbot.append((f"{fp}完成了吗？", res))
yield from update_ui(chatbot=chatbot, history=history) # 刷新界面 yield from update_ui(chatbot=chatbot, history=history) # 刷新界面
def get_files_from_everything(txt): def get_files_from_everything(txt, preference=''):
import glob, os if txt == "": return False, None, None
success = True success = True
if txt.startswith('http'): if txt.startswith('http'):
# 网络的远程文件
txt = txt.replace("https://github.com/", "https://raw.githubusercontent.com/")
txt = txt.replace("/blob/", "/")
import requests import requests
from toolbox import get_conf from toolbox import get_conf
proxies, = get_conf('proxies') proxies, = get_conf('proxies')
# 网络的远程文件
if preference == 'Github':
print('正在从github下载资源 ...')
if not txt.endswith('.md'):
# Make a request to the GitHub API to retrieve the repository information
url = txt.replace("https://github.com/", "https://api.github.com/repos/") + '/readme'
response = requests.get(url, proxies=proxies)
txt = response.json()['download_url']
else:
txt = txt.replace("https://github.com/", "https://raw.githubusercontent.com/")
txt = txt.replace("/blob/", "/")
r = requests.get(txt, proxies=proxies) r = requests.get(txt, proxies=proxies)
with open('./gpt_log/temp.md', 'wb+') as f: f.write(r.content) download_local = f'{get_log_folder(plugin_name="批量Markdown翻译")}/raw-readme-{gen_time_str()}.md'
project_folder = './gpt_log/' project_folder = f'{get_log_folder(plugin_name="批量Markdown翻译")}'
file_manifest = ['./gpt_log/temp.md'] with open(download_local, 'wb+') as f: f.write(r.content)
file_manifest = [download_local]
elif txt.endswith('.md'): elif txt.endswith('.md'):
# 直接给定文件 # 直接给定文件
file_manifest = [txt] file_manifest = [txt]
@ -145,11 +157,11 @@ def Markdown英译中(txt, llm_kwargs, plugin_kwargs, chatbot, history, system_p
"函数插件功能？", "函数插件功能？",
"对整个Markdown项目进行翻译。函数插件贡献者: Binary-Husky"]) "对整个Markdown项目进行翻译。函数插件贡献者: Binary-Husky"])
yield from update_ui(chatbot=chatbot, history=history) # 刷新界面 yield from update_ui(chatbot=chatbot, history=history) # 刷新界面
disable_auto_promotion(chatbot)
# 尝试导入依赖，如果缺少依赖，则给出安装建议 # 尝试导入依赖，如果缺少依赖，则给出安装建议
try: try:
import tiktoken import tiktoken
import glob, os
except: except:
report_execption(chatbot, history, report_execption(chatbot, history,
a=f"解析项目: {txt}", a=f"解析项目: {txt}",
@ -158,7 +170,7 @@ def Markdown英译中(txt, llm_kwargs, plugin_kwargs, chatbot, history, system_p
return return
history = [] # 清空历史，以免输入溢出 history = [] # 清空历史，以免输入溢出
success, file_manifest, project_folder = get_files_from_everything(txt) success, file_manifest, project_folder = get_files_from_everything(txt, preference="Github")
if not success: if not success:
# 什么都没有 # 什么都没有
@ -185,11 +197,11 @@ def Markdown中译英(txt, llm_kwargs, plugin_kwargs, chatbot, history, system_p
"函数插件功能？", "函数插件功能？",
"对整个Markdown项目进行翻译。函数插件贡献者: Binary-Husky"]) "对整个Markdown项目进行翻译。函数插件贡献者: Binary-Husky"])
yield from update_ui(chatbot=chatbot, history=history) # 刷新界面 yield from update_ui(chatbot=chatbot, history=history) # 刷新界面
disable_auto_promotion(chatbot)
# 尝试导入依赖，如果缺少依赖，则给出安装建议 # 尝试导入依赖，如果缺少依赖，则给出安装建议
try: try:
import tiktoken import tiktoken
import glob, os
except: except:
report_execption(chatbot, history, report_execption(chatbot, history,
a=f"解析项目: {txt}", a=f"解析项目: {txt}",
@ -218,11 +230,11 @@ def Markdown翻译指定语言(txt, llm_kwargs, plugin_kwargs, chatbot, history,
"函数插件功能？", "函数插件功能？",
"对整个Markdown项目进行翻译。函数插件贡献者: Binary-Husky"]) "对整个Markdown项目进行翻译。函数插件贡献者: Binary-Husky"])
yield from update_ui(chatbot=chatbot, history=history) # 刷新界面 yield from update_ui(chatbot=chatbot, history=history) # 刷新界面
disable_auto_promotion(chatbot)
# 尝试导入依赖，如果缺少依赖，则给出安装建议 # 尝试导入依赖，如果缺少依赖，则给出安装建议
try: try:
import tiktoken import tiktoken
import glob, os
except: except:
report_execption(chatbot, history, report_execption(chatbot, history,
a=f"解析项目: {txt}", a=f"解析项目: {txt}",

2
crazy_functions/语音助手.py
View File

@ -97,7 +97,7 @@ class InterviewAssistant(AliyunASR):
# 初始化音频采集线程 # 初始化音频采集线程
self.captured_audio = np.array([]) self.captured_audio = np.array([])
self.keep_latest_n_second = 10 self.keep_latest_n_second = 10
self.commit_after_pause_n_second = 1.5 self.commit_after_pause_n_second = 2.0
self.ready_audio_flagment = None self.ready_audio_flagment = None
self.stop = False self.stop = False
self.plugin_wd = WatchDog(timeout=5, bark_fn=self.__del__, msg="程序终止") self.plugin_wd = WatchDog(timeout=5, bark_fn=self.__del__, msg="程序终止")

63
docs/translate_english.json
View File

@ -2085,5 +2085,66 @@
"欢迎使用 MOSS 人工智能助手！输入内容即可进行对话": "Welcome to use MOSS AI assistant! Enter the content to start the conversation.", "欢迎使用 MOSS 人工智能助手！输入内容即可进行对话": "Welcome to use MOSS AI assistant! Enter the content to start the conversation.",
"记住当前的label": "Remember the current label.", "记住当前的label": "Remember the current label.",
"不能正常加载ChatGLMFT的参数！": "Cannot load ChatGLMFT parameters normally!", "不能正常加载ChatGLMFT的参数！": "Cannot load ChatGLMFT parameters normally!",
"建议直接在API_KEY处填写": "It is recommended to fill in directly at API_KEY." "建议直接在API_KEY处填写": "It is recommended to fill in directly at API_KEY.",
"创建request": "Create request",
"默认 secondary": "Default secondary",
"会被加在你的输入之前": "Will be added before your input",
"缺少": "Missing",
"前者是API2D的结束条件": "The former is the termination condition of API2D",
"无需填写": "No need to fill in",
"后缀": "Suffix",
"扭转的范围": "Range of twisting",
"是否在触发时清除历史": "Whether to clear history when triggered",
"⭐多线程方法": "⭐Multi-threaded method",
"消耗大量的内存": "Consumes a large amount of memory",
"重组": "Reorganize",
"高危设置! 常规情况下不要修改! 通过修改此设置": "High-risk setting! Do not modify under normal circumstances! Modify this setting",
"检查USE_PROXY": "Check USE_PROXY",
"标注节点的行数范围": "Range of line numbers for annotated nodes",
"即不处理之前的对话历史": "That is, do not process previous conversation history",
"即将编译PDF": "Compiling PDF",
"没有设置ANTHROPIC_API_KEY选项": "ANTHROPIC_API_KEY option is not set",
"非Openai官方接口返回了错误": "Non-Openai official interface returned an error",
"您的 API_KEY 不满足任何一种已知的密钥格式": "Your API_KEY does not meet any known key format",
"格式": "Format",
"不能正常加载": "Cannot load properly",
"🏃‍♂️🏃‍♂️🏃‍♂️ 子进程执行": "🏃‍♂️🏃‍♂️🏃‍♂️ Subprocess execution",
"前缀": "Prefix",
"创建AcsClient实例": "Create AcsClient instance",
"⭐主进程执行": "⭐Main process execution",
"增强稳健性": "Enhance robustness",
"用来描述你的要求": "Used to describe your requirements",
"举例": "For example",
"⭐单线程方法": "⭐Single-threaded method",
"后者是OPENAI的结束条件": "The latter is the termination condition of OPENAI",
"防止proxies单独起作用": "Prevent proxies from working alone",
"将两个PDF拼接": "Concatenate two PDFs",
"最后一步处理": "The last step processing",
"正在从github下载资源": "Downloading resources from github",
"失败时": "When failed",
"尚未加载": "Not loaded yet",
"配合前缀可以把你的输入内容用引号圈起来": "With the prefix, you can enclose your input content in quotation marks",
"我好！": "I'm good!",
"默认 False": "Default False",
"的依赖": "Dependencies of",
"并设置参数": "and set parameters",
"会被加在你的输入之后": "Will be added after your input",
"安装": "Installation",
"一个单实例装饰器": "Single instance decorator",
"自定义API KEY格式": "Customize API KEY format",
"的参数": "Parameters of",
"api2d等请求源": "api2d and other request sources",
"逆转出错的段落": "Reverse the wrong paragraph",
"没有设置ANTHROPIC_API_KEY": "ANTHROPIC_API_KEY is not set",
"默认 True": "Default True",
"本项目现已支持OpenAI和Azure的api-key": "This project now supports OpenAI and Azure's api-key",
"即可见": "Visible immediately",
"请问什么是质子": "What is a proton?",
"按钮是否可见": "Is the button visible?",
"调用": "Call",
"如果要使用": "If you want to use",
"的参数！": "parameters!",
"例如翻译、解释代码、润色等等": "such as translation, code interpretation, polishing, etc.",
"响应异常": "Response exception",
"响应中": "Responding"
} }

630
docs/translate_japanese.json
View File

@ -939,7 +939,6 @@
"以下は学術論文の基本情報です": "以下は学術論文の基本情報です", "以下は学術論文の基本情報です": "以下は学術論文の基本情報です",
"出力が不完全になる原因となる": "出力が不完全になる原因となる", "出力が不完全になる原因となる": "出力が不完全になる原因となる",
"ハイフンを使って": "ハイフンを使って", "ハイフンを使って": "ハイフンを使って",
"シングルスレッド": "シングルスレッド",
"请先把模型切换至gpt-xxxx或者api2d-xxxx": "Please switch the model to gpt-xxxx or api2d-xxxx first.", "请先把模型切换至gpt-xxxx或者api2d-xxxx": "Please switch the model to gpt-xxxx or api2d-xxxx first.",
"路径或网址": "Path or URL", "路径或网址": "Path or URL",
"*代表通配符": "* represents a wildcard", "*代表通配符": "* represents a wildcard",
@ -1484,5 +1483,632 @@
"请提交新问题": "新しい問題を提出してください", "请提交新问题": "新しい問題を提出してください",
"您正在调用一个": "あなたは呼び出しています", "您正在调用一个": "あなたは呼び出しています",
"请编辑以下文本": "以下のテキストを編集してください", "请编辑以下文本": "以下のテキストを編集してください",
"常见协议无非socks5h/http": "一般的なプロトコルはsocks5h/http以外ありません" "常见协议无非socks5h/http": "一般的なプロトコルはsocks5h/http以外ありません",
"Latex英文纠错": "LatexEnglishErrorCorrection",
"连接bing搜索回答问题": "ConnectBingSearchAnswerQuestion",
"联网的ChatGPT_bing版": "OnlineChatGPT_BingVersion",
"总结音视频": "SummarizeAudioVideo",
"动画生成": "GenerateAnimation",
"数学动画生成manim": "GenerateMathematicalAnimationManim",
"Markdown翻译指定语言": "TranslateMarkdownSpecifiedLanguage",
"知识库问答": "KnowledgeBaseQuestionAnswer",
"Langchain知识库": "LangchainKnowledgeBase",
"读取知识库作答": "ReadKnowledgeBaseAnswer",
"交互功能模板函数": "InteractiveFunctionTemplateFunction",
"交互功能函数模板": "InteractiveFunctionFunctionTemplate",
"Latex英文纠错加PDF对比": "LatexEnglishErrorCorrectionWithPDFComparison",
"Latex输出PDF结果": "LatexOutputPDFResult",
"Latex翻译中文并重新编译PDF": "TranslateChineseAndRecompilePDF",
"语音助手": "VoiceAssistant",
"微调数据集生成": "FineTuneDatasetGeneration",
"chatglm微调工具": "ChatGLMFineTuningTool",
"启动微调": "StartFineTuning",
"sprint亮靛": "SprintAzureIndigo",
"专业词汇声明": "ProfessionalVocabularyDeclaration",
"Latex精细分解与转化": "LatexDetailedDecompositionAndConversion",
"编译Latex": "CompileLatex",
"将代码转为动画": "コードをアニメーションに変換する",
"解析arxiv网址失败": "arxivのURLの解析に失敗しました",
"其他模型转化效果未知": "他のモデルの変換効果は不明です",
"把文件复制过去": "ファイルをコピーする",
"！！！如果需要运行量化版本": "！！！量子化バージョンを実行する必要がある場合",
"报错信息如下. 如果是与网络相关的问题": "エラーメッセージは次のとおりです。ネットワークに関連する問題の場合",
"请检查ALIYUN_TOKEN和ALIYUN_APPKEY是否过期": "ALIYUN_TOKENとALIYUN_APPKEYの有効期限を確認してください",
"编译结束": "コンパイル終了",
"只读": "読み取り専用",
"模型选择是": "モデルの選択は",
"正在从github下载资源": "GitHubからリソースをダウンロードしています",
"同时分解长句": "同時に長い文を分解する",
"寻找主tex文件": "メインのtexファイルを検索する",
"例如您可以将以下命令复制到下方": "たとえば、以下のコマンドを下にコピーできます",
"使用中文总结音频“": "中国語で音声を要約する",
"此处填API密钥": "ここにAPIキーを入力してください",
"裁剪输入": "入力をトリミングする",
"当前语言模型温度设定": "現在の言語モデルの温度設定",
"history 是之前的对话列表": "historyは以前の対話リストです",
"对输入的word文档进行摘要生成": "入力されたWord文書の要約を生成する",
"输入问题后点击该插件": "質問を入力した後、このプラグインをクリックします",
"仅在Windows系统进行了测试": "Windowsシステムでのみテストされています",
"reverse 操作必须放在最后": "reverse操作は最後に配置する必要があります",
"即将编译PDF": "PDFをコンパイルする予定です",
"执行错误": "エラーが発生しました",
"段音频完成了吗": "セグメントのオーディオは完了しましたか",
"然后重启程序": "それからプログラムを再起動してください",
"是所有LLM的通用接口": "これはすべてのLLMの共通インターフェースです",
"当前报错的latex代码处于第": "現在のエラーのあるLaTeXコードは第",
"🏃‍♂️🏃‍♂️🏃‍♂️ 子进程执行": "🏃‍♂️🏃‍♂️🏃‍♂️ サブプロセスの実行",
"用来描述你的要求": "要求を説明するために使用されます",
"原始PDF编译是否成功": "元のPDFのコンパイルは成功しましたか",
"本地Latex论文精细翻译": "ローカルのLaTeX論文の詳細な翻訳",
"设置OpenAI密钥和模型": "OpenAIキーとモデルの設定",
"如果使用ChatGLM2微调模型": "ChatGLM2ファインチューニングモデルを使用する場合",
"项目Github地址 \\url{https": "プロジェクトのGithubアドレス \\url{https",
"将前后断行符脱离": "前後の改行文字を削除します",
"该项目的Latex主文件是": "このプロジェクトのLaTeXメインファイルは",
"编译已经开始": "コンパイルが開始されました",
"*{\\scriptsize\\textbf{警告": "*{\\scriptsize\\textbf{警告",
"从一批文件": "一連のファイルから",
"等待用户的再次调用": "ユーザーの再呼び出しを待っています",
"目前仅支持GPT3.5/GPT4": "現在、GPT3.5/GPT4のみをサポートしています",
"如果一句话小于7个字": "1つの文が7文字未満の場合",
"目前对机器学习类文献转化效果最好": "現在、機械学習の文献変換効果が最も良いです",
"寻找主文件": "メインファイルを検索中",
"解除插件状态": "プラグインの状態を解除します",
"默认为Chinese": "デフォルトはChineseです",
"依赖不足": "不足の依存関係",
"编译文献交叉引用": "文献の相互参照をコンパイルする",
"对不同latex源文件扣分": "異なるLaTeXソースファイルに罰則を課す",
"再列出用户可能提出的三个问题": "ユーザーが提出する可能性のある3つの問題を再リスト化する",
"建议排查": "トラブルシューティングの提案",
"生成时间戳": "タイムスタンプの生成",
"检查config中的AVAIL_LLM_MODELS选项": "configのAVAIL_LLM_MODELSオプションを確認する",
"chatglmft 没有 sys_prompt 接口": "chatglmftにはsys_promptインターフェースがありません",
"在一个异步线程中采集音频": "非同期スレッドでオーディオを収集する",
"初始化插件状态": "プラグインの状態を初期化する",
"内含已经翻译的Tex文档": "翻訳済みのTexドキュメントが含まれています",
"请注意自我隐私保护哦！": "プライバシー保護に注意してください！",
"使用正则表达式查找半行注释": "正規表現を使用して半行コメントを検索する",
"不能正常加载ChatGLMFT的参数！": "ChatGLMFTのパラメータを正常にロードできません！",
"首先你在中文语境下通读整篇论文": "まず、中国語の文脈で論文全体を読んでください",
"如 绿帽子*深蓝色衬衫*黑色运动裤": "例えば、緑の帽子*濃い青のシャツ*黒のスポーツパンツ",
"默认为default": "デフォルトはdefaultです",
"将": "置き換える",
"使用 Unsplash API": "Unsplash APIを使用する",
"会被加在你的输入之前": "あなたの入力の前に追加されます",
"还需要填写组织": "組織を入力する必要があります",
"test_LangchainKnowledgeBase读取": "test_LangchainKnowledgeBaseの読み込み",
"目前不支持历史消息查询": "現在、過去のメッセージのクエリはサポートされていません",
"临时存储用于调试": "デバッグ用の一時的なストレージ",
"提取总结": "テキストの翻訳",
"每秒采样数量": "テキストの翻訳",
"但通常不会出现在正文": "テキストの翻訳",
"通过调用conversations_open方法打开一个频道": "テキストの翻訳",
"导致输出不完整": "テキストの翻訳",
"获取已打开频道的最新消息并返回消息列表": "テキストの翻訳",
"Tex源文件缺失！": "テキストの翻訳",
"如果需要使用Slack Claude": "テキストの翻訳",
"扭转的范围": "テキストの翻訳",
"使用latexdiff生成论文转化前后对比": "テキストの翻訳",
"--读取文件": "テキストの翻訳",
"调用openai api 使用whisper-1模型": "テキストの翻訳",
"避免遗忘导致死锁": "テキストの翻訳",
"在多Tex文档中": "テキストの翻訳",
"失败时": "テキストの翻訳",
"然后转移到指定的另一个路径中": "テキストの翻訳",
"使用Newbing": "テキストの翻訳",
"的参数": "テキストの翻訳",
"后者是OPENAI的结束条件": "テキストの翻訳",
"构建知识库": "テキストの翻訳",
"吸收匿名公式": "テキストの翻訳",
"前缀": "テキストの翻訳",
"会直接转到该函数": "テキストの翻訳",
"Claude失败": "テキストの翻訳",
"P.S. 但愿没人把latex模板放在里面传进来": "P.S. 但愿没人把latex模板放在里面传进来",
"临时地启动代理网络": "临时地启动代理网络",
"读取文件内容到内存": "読み込んだファイルの内容をメモリに保存する",
"总结音频": "音声をまとめる",
"没有找到任何可读取文件": "読み込み可能なファイルが見つかりません",
"获取Slack消息失败": "Slackメッセージの取得に失敗しました",
"用黑色标注转换区": "黒い注釈で変換エリアをマークする",
"此插件处于开发阶段": "このプラグインは開発中です",
"其他操作系统表现未知": "他のオペレーティングシステムの動作は不明です",
"返回找到的第一个": "最初に見つかったものを返す",
"发现已经存在翻译好的PDF文档": "翻訳済みのPDFドキュメントが既に存在することがわかりました",
"不包含任何可用于": "使用できるものは含まれていません",
"发送到openai音频解析终端": "openai音声解析端に送信する",
"========================================= 插件主程序2 =====================================================": "========================================= プラグインメインプログラム2 =====================================================",
"正在重试": "再試行中",
"从而更全面地理解项目的整体功能": "プロジェクトの全体的な機能をより理解するために",
"正在等您说完问题": "質問が完了するのをお待ちしています",
"使用教程详情见 request_llm/README.md": "使用方法の詳細については、request_llm/README.mdを参照してください",
"6.25 加入判定latex模板的代码": "6.25 テンプレートの判定コードを追加",
"找不到任何音频或视频文件": "音声またはビデオファイルが見つかりません",
"请求GPT模型的": "GPTモデルのリクエスト",
"行": "行",
"分析上述回答": "上記の回答を分析する",
"如果要使用ChatGLMFT": "ChatGLMFTを使用する場合",
"上传Latex项目": "Latexプロジェクトをアップロードする",
"如参考文献、脚注、图注等": "参考文献、脚注、図のキャプションなど",
"未配置": "設定されていません",
"请在此处给出自定义翻译命令": "カスタム翻訳コマンドをここに入力してください",
"第二部分": "第2部分",
"解压失败! 需要安装pip install py7zr来解压7z文件": "解凍に失敗しました！7zファイルを解凍するにはpip install py7zrをインストールする必要があります",
"吸收在42行以内的begin-end组合": "42行以内のbegin-endの組み合わせを取り込む",
"Latex文件融合完成": "Latexファイルの統合が完了しました",
"输出html调试文件": "HTMLデバッグファイルの出力",
"论文概况": "論文の概要",
"修复括号": "括弧の修復",
"赋予插件状态": "プラグインの状態を付与する",
"标注节点的行数范围": "ノードの行数範囲を注釈する",
"MOSS can understand and communicate fluently in the language chosen by the user such as English and 中文. MOSS can perform any language-based tasks.": "MOSSは、ユーザーが選択した言語（英語や中文など）でスムーズに理解し、コミュニケーションすることができます。MOSSは、言語に基づくさまざまなタスクを実行できます。",
"LLM_MODEL是默认选中的模型": "LLM_MODELはデフォルトで選択されたモデルです",
"配合前缀可以把你的输入内容用引号圈起来": "接頭辞と組み合わせて、入力内容を引用符で囲むことができます",
"获取关键词": "キーワードの取得",
"本项目现已支持OpenAI和Azure的api-key": "このプロジェクトは、OpenAIおよびAzureのAPIキーをサポートしています",
"欢迎使用 MOSS 人工智能助手！": "MOSS AIアシスタントをご利用いただきありがとうございます！",
"在执行完成之后": "実行が完了した後",
"正在听您讲话": "お話をお聞きしています",
"Claude回复的片段": "Claudeの返信の一部",
"返回": "戻る",
"期望格式例如": "期待される形式の例",
"gpt 多线程请求": "GPTマルチスレッドリクエスト",
"当前工作路径为": "現在の作業パスは",
"该PDF由GPT-Academic开源项目调用大语言模型+Latex翻译插件一键生成": "このPDFはGPT-Academicオープンソースプロジェクトによって大規模言語モデル+Latex翻訳プラグインを使用して一括生成されました",
"解决插件锁定时的界面显示问题": "プラグインのロック時のインターフェース表示の問題を解決する",
"默认 secondary": "デフォルトのセカンダリ",
"会把列表拆解": "リストを分解します",
"暂时不支持历史消息": "一時的に歴史メッセージはサポートされていません",
"或者重启之后再度尝试": "または再起動後に再試行してください",
"吸收其他杂项": "他の雑項を吸収する",
"双手离开鼠标键盘吧": "両手をマウスとキーボードから離してください",
"建议更换代理协议": "プロキシプロトコルの変更をお勧めします",
"音频助手": "オーディオアシスタント",
"请耐心等待": "お待ちください",
"翻译结果": "翻訳結果",
"请在此处追加更细致的矫错指令": "ここにより詳細なエラー修正命令を追加してください",
"编译原始PDF": "元のPDFをコンパイルする",
"-构建知识库": "-ナレッジベースの構築",
"删除中间文件夹": "中間フォルダを削除する",
"这段代码定义了一个名为TempProxy的空上下文管理器": "このコードはTempProxyという名前の空のコンテキストマネージャを定義しています",
"参数说明": "パラメータの説明",
"正在预热文本向量化模组": "テキストベクトル化モジュールのプリヒート中",
"函数插件": "関数プラグイン",
"右下角更换模型菜单中可切换openai": "右下のモデルメニューでopenaiを切り替えることができます",
"先上传数据集": "まずデータセットをアップロードしてください",
"LatexEnglishErrorCorrection+高亮修正位置": "テキストの翻訳",
"正在构建知识库": "テキストの翻訳",
"用红色标注处保留区": "テキストの翻訳",
"安装Claude的依赖": "テキストの翻訳",
"已禁用": "テキストの翻訳",
"是否在提交时自动清空输入框": "テキストの翻訳",
"GPT 学术优化": "テキストの翻訳",
"需要特殊依赖": "テキストの翻訳",
"test_联网回答问题": "テキストの翻訳",
"除非您是论文的原作者": "テキストの翻訳",
"即可见": "テキストの翻訳",
"解析为简体中文": "テキストの翻訳",
"解析整个Python项目": "テキストの翻訳",
"========================================= 插件主程序1 =====================================================": "テキストの翻訳",
"当前参数": "テキストの翻訳",
"处理个别特殊插件的锁定状态": "テキストの翻訳",
"已知某些代码的局部作用是": "テキストの翻訳",
"请务必用 pip install -r requirements.txt 指令安装依赖": "テキストの翻訳",
"安装": "テキストの翻訳",
"请登录OpenAI查看详情 https": "テキストの翻訳",
"必须包含documentclass": "テキストの翻訳",
"极少数情况下": "テキストの翻訳",
"并将返回的频道ID保存在属性CHANNEL_ID中": "テキストの翻訳",
"您的 API_KEY 不满足任何一种已知的密钥格式": "テキストの翻訳",
"-预热文本向量化模组": "テキストの翻訳",
"什么都没有": "テキストの翻訳",
"等待GPT响应": "テキストの翻訳",
"请尝试把以下指令复制到高级参数区": "テキストの翻訳",
"模型参数": "テキストの翻訳",
"先删除": "テキストの翻訳",
"响应中": "テキストの翻訳",
"开始接收chatglmft的回复": "テキストの翻訳",
"手动指定语言": "テキストの翻訳",
"获取线程锁": "テキストの翻訳",
"当前大语言模型": "テキストの翻訳",
"段音频的第": "テキストの翻訳",
"正在编译对比PDF": "テキストの翻訳",
"根据需要切换prompt": "テキストの翻訳",
"取评分最高者返回": "テキストの翻訳",
"如果您是论文原作者": "テキストの翻訳",
"段音频的主要内容": "テキストの翻訳",
"为啥chatgpt会把cite里面的逗号换成中文逗号呀": "テキストの翻訳",
"为每一位访问的用户赋予一个独一无二的uuid编码": "テキストの翻訳",
"将每次对话记录写入Markdown格式的文件中": "テキストの翻訳",
"ChatGLMFT尚未加载": "テキストの翻訳",
"切割音频文件": "テキストの翻訳",
"例如 f37f30e0f9934c34a992f6f64f7eba4f": "テキストの翻訳",
"work_folder = Latex预处理": "テキストの翻訳",
"出问题了": "問題が発生しました",
"等待Claude响应中": "Claudeの応答を待っています",
"增强稳健性": "信頼性を向上させる",
"赋予插件锁定 锁定插件回调路径": "プラグインにコールバックパスをロックする",
"将多文件tex工程融合为一个巨型tex": "複数のファイルのtexプロジェクトを1つの巨大なtexに統合する",
"参考文献转Bib": "参考文献をBibに変換する",
"由于提问含不合规内容被Azure过滤": "質問が規則に違反しているため、Azureによってフィルタリングされました",
"读取优先级": "優先度を読み取る",
"格式如org-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx": "形式はorg-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxのようです",
"辅助gpt生成代码": "GPTのコード生成を補助する",
"读取音频文件": "音声ファイルを読み取る",
"输入arxivID": "arxivIDを入力する",
"转化PDF编译是否成功": "PDFのコンパイルが成功したかどうかを変換する",
"Call ChatGLMFT fail 不能正常加载ChatGLMFT的参数": "ChatGLMFTのパラメータを正常にロードできませんでした",
"创建AcsClient实例": "AcsClientのインスタンスを作成する",
"将 chatglm 直接对齐到 chatglm2": "chatglmをchatglm2に直接整列させる",
"要求": "要求",
"子任务失败时的重试次数": "サブタスクが失敗した場合のリトライ回数",
"请求子进程": "サブプロセスを要求する",
"按钮是否可见": "ボタンが表示可能かどうか",
"将 \\include 命令转换为 \\input 命令": "\\includeコマンドを\\inputコマンドに変換する",
"用户填3": "ユーザーが3を入力する",
"后面是英文逗号": "後ろに英語のカンマがあります",
"吸收iffalse注释": "iffalseコメントを吸収する",
"请稍候": "お待ちください",
"摘要生成后的文档路径": "要約生成後のドキュメントのパス",
"主程序即将开始": "メインプログラムがすぐに開始されます",
"处理历史信息": "履歴情報の処理",
"根据给定的切割时长将音频文件切割成多个片段": "指定された分割時間に基づいてオーディオファイルを複数のセグメントに分割する",
"解决部分词汇翻译不准确的问题": "一部の用語の翻訳の不正確さを解決する",
"即将退出": "すぐに終了します",
"用于给一小段代码上代理": "一部のコードにプロキシを適用するために使用されます",
"提取文件扩展名": "ファイルの拡張子を抽出する",
"目前支持的格式": "現在サポートされている形式",
"第一次调用": "最初の呼び出し",
"异步方法": "非同期メソッド",
"P.S. 顺便把Latex的注释去除": "P.S. LaTeXのコメントを削除する",
"构建完成": "ビルドが完了しました",
"缺少": "不足しています",
"建议暂时不要使用": "一時的に使用しないことをお勧めします",
"对比PDF编译是否成功": "PDFのコンパイルが成功したかどうかを比較する",
"填入azure openai api的密钥": "Azure OpenAI APIのキーを入力してください",
"功能尚不稳定": "機能はまだ安定していません",
"则跳过GPT请求环节": "GPTリクエストのスキップ",
"即不处理之前的对话历史": "以前の対話履歴を処理しない",
"非Openai官方接口返回了错误": "非公式のOpenAI APIがエラーを返しました",
"其他类型文献转化效果未知": "他のタイプの文献の変換効果は不明です",
"给出一些判定模板文档的词作为扣分项": "テンプレートドキュメントの単語を減点項目として提供する",
"找 API_ORG 设置项": "API_ORGの設定項目を検索します",
"调用函数": "関数を呼び出します",
"需要手动安装新增的依赖库": "新しい依存ライブラリを手動でインストールする必要があります",
"或者使用此插件继续上传更多文件": "または、このプラグインを使用してさらにファイルをアップロードします",
"640个字节为一组": "640バイトごとにグループ化します",
"逆转出错的段落": "エラーのあるパラグラフを逆転させます",
"对话助手函数插件": "対話アシスタント関数プラグイン",
"前者是API2D的结束条件": "前者はAPI2Dの終了条件です",
"终端": "ターミナル",
"仅调试": "デバッグのみ",
"论文": "論文",
"想象一个穿着者": "着用者を想像してください",
"音频内容是": "音声の内容は",
"如果需要使用AZURE 详情请见额外文档 docs\\use_azure.md": "AZUREを使用する必要がある場合は、詳細については別のドキュメント docs\\use_azure.md を参照してください",
"请先将.doc文档转换为.docx文档": ".docドキュメントを.docxドキュメントに変換してください",
"请查看终端的输出或耐心等待": "ターミナルの出力を確認するか、お待ちください",
"初始化音频采集线程": "オーディオキャプチャスレッドを初期化します",
"用该压缩包+ConversationHistoryArchive进行反馈": "この圧縮ファイル+ConversationHistoryArchiveを使用してフィードバックします",
"阿里云实时语音识别 配置难度较高 仅建议高手用户使用 参考 https": "阿里云リアルタイム音声認識の設定は難しいため、上級ユーザーのみに推奨されます 参考 https",
"多线程翻译开始": "マルチスレッド翻訳が開始されました",
"只有GenerateImage和生成图像相关": "GenerateImageと関連する画像の生成のみ",
"代理数据解析失败": "プロキシデータの解析に失敗しました",
"建议使用英文单词": "英単語の使用をお勧めします",
"功能描述": "機能の説明",
"读 docs\\use_azure.md": "ドキュメントを読む",
"将消耗较长时间下载中文向量化模型": "中国語のベクトル化モデルをダウンロードするのに時間がかかります",
"表示频道ID": "チャネルIDを表示する",
"未知指令": "不明なコマンド",
"包含documentclass关键字": "documentclassキーワードを含む",
"中读取数据构建知识库": "データを読み取って知識ベースを構築する",
"远程云服务器部署": "リモートクラウドサーバーにデプロイする",
"输入部分太自由": "入力が自由すぎる",
"读取pdf文件": "PDFファイルを読み込む",
"将两个PDF拼接": "2つのPDFを結合する",
"默认值为1000": "デフォルト値は1000です",
"写出文件": "ファイルに書き出す",
"生成的视频文件路径": "生成されたビデオファイルのパス",
"Arixv论文精细翻译": "Arixv論文の詳細な翻訳",
"用latex编译为PDF对修正处做高亮": "LaTeXでコンパイルしてPDFに修正をハイライトする",
"点击“停止”键可终止程序": "「停止」ボタンをクリックしてプログラムを終了できます",
"否则将导致每个人的Claude问询历史互相渗透": "さもないと、各人のClaudeの問い合わせ履歴が相互に侵入します",
"音频文件名": "オーディオファイル名",
"的参数！": "のパラメータ！",
"对话历史": "対話履歴",
"当下一次用户提交时": "次のユーザーの提出時に",
"数学GenerateAnimation": "数学GenerateAnimation",
"如果要使用Claude": "Claudeを使用する場合は",
"请向下翻": "下にスクロールしてください",
"报告已经添加到右侧“文件上传区”": "報告は右側の「ファイルアップロードエリア」に追加されました",
"删除整行的空注释": "空のコメントを含む行を削除する",
"建议直接在API_KEY处填写": "API_KEYの場所に直接入力することをお勧めします",
"暗色模式 / 亮色模式": "ダークモード/ライトモード",
"做一些外观色彩上的调整": "外観の色調整を行う",
"请切换至“KnowledgeBaseQuestionAnswer”插件进行知识库访问": "ナレッジベースのアクセスには「KnowledgeBaseQuestionAnswer」プラグインに切り替えてください",
"它*必须*被包含在AVAIL_LLM_MODELS列表中": "それはAVAIL_LLM_MODELSリストに含まれている必要があります",
"并设置参数": "パラメータを設定する",
"待处理的word文档路径": "処理待ちのWord文書のパス",
"调用缓存": "キャッシュを呼び出す",
"片段": "フラグメント",
"否则结束循环": "それ以外の場合はループを終了する",
"请对下面的音频片段做概述": "以下のオーディオフラグメントについて概要を作成してください",
"高危设置! 常规情况下不要修改! 通过修改此设置": "高リスクの設定！通常は変更しないでください！この設定を変更することで",
"插件锁定中": "プラグインがロックされています",
"开始": "開始",
"但请查收结果": "結果を確認してください",
"刷新Gradio前端界面": "Gradioフロントエンドインターフェースをリフレッシュする",
"批量SummarizeAudioVideo": "オーディオビデオを一括要約する",
"一个单实例装饰器": "単一のインスタンスデコレータ",
"Claude响应异常": "Claudeの応答が異常です",
"但内部用stream的方法避免中途网线被掐": "ただし、途中でネットワーク接続が切断されることを避けるために、内部ではストリームを使用しています",
"检查USE_PROXY": "USE_PROXYを確認する",
"永远给定None": "常にNoneを指定する",
"报告如何远程获取": "報告のリモート取得方法",
"您可以到Github Issue区": "GithubのIssueエリアにアクセスできます",
"如果只询问1个大语言模型": "1つの大規模言語モデルにのみ質問する場合",
"为了防止大语言模型的意外谬误产生扩散影响": "大規模言語モデルの誤った結果が広がるのを防ぐために",
"编译BibTex": "BibTexのコンパイル",
"⭐多线程方法": "マルチスレッドの方法",
"推荐http": "httpをおすすめします",
"如果要使用": "使用する場合",
"的单词": "の単語",
"如果本地使用不建议加这个": "ローカルで使用する場合はお勧めしません",
"避免线程阻塞": "スレッドのブロックを回避する",
"吸收title与作者以上的部分": "タイトルと著者以上の部分を吸収する",
"作者": "著者",
"5刀": "5ドル",
"ChatGLMFT响应异常": "ChatGLMFTの応答異常",
"才能继续下面的步骤": "次の手順に進むために",
"对这个人外貌、身处的环境、内心世界、过去经历进行描写": "この人の外見、環境、内面世界、過去の経験について描写する",
"找不到微调模型检查点": "ファインチューニングモデルのチェックポイントが見つかりません",
"请仔细鉴别并以原文为准": "注意深く確認し、元のテキストを参照してください",
"计算文件总时长和切割点": "ファイルの総時間とカットポイントを計算する",
"我将为您查找相关壁纸": "関連する壁紙を検索します",
"此插件Windows支持最佳": "このプラグインはWindowsに最適です",
"请输入关键词": "キーワードを入力してください",
"以下所有配置也都支持利用环境变量覆写": "以下のすべての設定は環境変数を使用して上書きすることもサポートしています",
"尝试第": "第#",
"开始生成动画": "アニメーションの生成を開始します",
"免费": "無料",
"我好！": "私は元気です！",
"str类型": "strタイプ",
"生成数学动画": "数学アニメーションの生成",
"GPT结果已输出": "GPTの結果が出力されました",
"PDF文件所在的路径": "PDFファイルのパス",
"源码自译解": "ソースコードの自動翻訳解析",
"格式如org-123456789abcdefghijklmno的": "org-123456789abcdefghijklmnoの形式",
"请对这部分内容进行语法矫正": "この部分の内容に文法修正を行ってください",
"调用whisper模型音频转文字": "whisperモデルを使用して音声をテキストに変換する",
"编译转化后的PDF": "変換されたPDFをコンパイルする",
"将音频解析为简体中文": "音声を簡体字中国語に解析する",
"删除或修改歧义文件": "曖昧なファイルを削除または修正する",
"ChatGLMFT消耗大量的内存": "ChatGLMFTは大量のメモリを消費します",
"图像生成所用到的提示文本": "画像生成に使用されるヒントテキスト",
"如果已经存在": "既に存在する場合",
"以下是一篇学术论文的基础信息": "以下は学術論文の基本情報です",
"解压失败! 需要安装pip install rarfile来解压rar文件": "解凍に失敗しました！rarファイルを解凍するにはpip install rarfileをインストールする必要があります",
"一般是文本过长": "通常、テキストが長すぎます",
"单线程": "シングルスレッド",
"Linux下必须使用Docker安装": "LinuxではDockerを使用してインストールする必要があります",
"请先上传文件素材": "まずファイル素材をアップロードしてください",
"如果分析错误": "もし解析エラーがある場合",
"快捷的调试函数": "便利なデバッグ関数",
"欢迎使用 MOSS 人工智能助手！输入内容即可进行对话": "MOSS AIアシスタントをご利用いただきありがとうございます！入力内容を入力すると、対話ができます",
"json等": "jsonなど",
"--读取参数": "--パラメータの読み込み",
"⭐单线程方法": "⭐シングルスレッドメソッド",
"请用一句话概括这些文件的整体功能": "これらのファイルの全体的な機能を一文で要約してください",
"用于灵活调整复杂功能的各种参数": "複雑な機能を柔軟に調整するためのさまざまなパラメータ",
"默认 False": "デフォルトはFalseです",
"生成中文PDF": "中国語のPDFを生成する",
"正在处理": "処理中",
"需要被切割的音频文件名": "分割する必要のある音声ファイル名",
"根据文本使用GPT模型生成相应的图像": "テキストに基づいてGPTモデルを使用して対応する画像を生成する",
"可选": "オプション",
"Aliyun音频服务异常": "Aliyunオーディオサービスの異常",
"尝试下载": "ダウンロードを試みる",
"需Latex": "LaTeXが必要です",
"拆分过长的Markdown文件": "長すぎるMarkdownファイルを分割する",
"当前支持的格式包括": "現在サポートされている形式には",
"=================================== 工具函数 ===============================================": "=================================== ユーティリティ関数 ===============================================",
"所有音频都总结完成了吗": "すべてのオーディオが要約されましたか",
"没有设置ANTHROPIC_API_KEY": "ANTHROPIC_API_KEYが設定されていません",
"详见项目主README.md": "詳細はプロジェクトのメインREADME.mdを参照してください",
"使用": "使用する",
"P.S. 其他可用的模型还包括": "P.S. 其他可用的模型还包括",
"保证括号正确": "保证括号正确",
"或代理节点": "或代理节点",
"整理结果为压缩包": "整理结果为压缩包",
"实时音频采集": "实时音频采集",
"获取回复": "获取回复",
"插件可读取“输入区”文本/路径作为参数": "插件可读取“输入区”文本/路径作为参数",
"请讲话": "请讲话",
"将文件复制一份到下载区": "将文件复制一份到下载区",
"from crazy_functions.虚空终端 import 终端": "from crazy_functions.虚空终端 import 终端",
"这个paper有个input命令文件名大小写错误！": "这个paper有个input命令文件名大小写错误！",
"解除插件锁定": "解除插件锁定",
"不能加载Claude组件": "不能加载Claude组件",
"如果有必要": "如果有必要",
"禁止移除或修改此警告": "禁止移除或修改此警告",
"然后进行问答": "然后进行问答",
"响应异常": "响应异常",
"使用英文": "使用英文",
"add gpt task 创建子线程请求gpt": "add gpt task 创建子线程请求gpt",
"实际得到格式": "实际得到格式",
"请继续分析其他源代码": "请继续分析其他源代码",
"”的主要内容": "”的主要内容",
"防止proxies单独起作用": "防止proxies单独起作用",
"临时地激活代理网络": "临时地激活代理网络",
"屏蔽空行和太短的句子": "屏蔽空行和太短的句子",
"把某个路径下所有文件压缩": "把某个路径下所有文件压缩",
"您需要首先调用构建知识库": "您需要首先调用构建知识库",
"翻译-": "翻译-",
"Newbing 请求失败": "Newbing 请求失败",
"次编译": "次编译",
"后缀": "后缀",
"文本碎片重组为完整的tex片段": "文本碎片重组为完整的tex片段",
"待注入的知识库名称id": "待注入的知识库名称id",
"消耗时间的函数": "消耗时间的函数",
"You are associated with a deactivated account. OpenAI以账户失效为由": "You are associated with a deactivated account. OpenAI以账户失效为由",
"成功啦": "成功啦",
"音频文件的路径": "音频文件的路径",
"英文Latex项目全文纠错": "英文Latex项目全文纠错",
"将子线程的gpt结果写入chatbot": "将子线程的gpt结果写入chatbot",
"开始最终总结": "开始最终总结",
"调用": "调用",
"正在锁定插件": "正在锁定插件",
"记住当前的label": "记住当前的label",
"根据自然语言执行插件命令": "根据自然语言执行插件命令",
"response中会携带traceback报错信息": "response中会携带traceback报错信息",
"避免多用户干扰": "避免多用户干扰",
"顺利完成": "顺利完成",
"详情见https": "详情见https",
"清空label": "ラベルをクリアする",
"这需要一段时间计算": "これには時間がかかります",
"找不到": "見つかりません",
"消耗大量的内存": "大量のメモリを消費する",
"安装方法https": "インストール方法https",
"为发送请求做准备": "リクエストの準備をする",
"第1次尝试": "1回目の試み",
"检查结果": "結果をチェックする",
"精细切分latex文件": "LaTeXファイルを細かく分割する",
"api2d等请求源": "api2dなどのリクエストソース",
"填入你亲手写的部署名": "あなたが手書きしたデプロイ名を入力してください",
"给出指令": "指示を与える",
"请问什么是质子": "プロトンとは何ですか",
"请直接去该路径下取回翻译结果": "直接そのパスに移動して翻訳結果を取得してください",
"等待Claude回复的片段": "Claudeの返信を待っているフラグメント",
"Latex没有安装": "LaTeXがインストールされていません",
"文档越长耗时越长": "ドキュメントが長いほど時間がかかります",
"没有阿里云语音识别APPKEY和TOKEN": "阿里雲の音声認識のAPPKEYとTOKENがありません",
"分析结果": "結果を分析する",
"请立即终止程序": "プログラムを即座に終了してください",
"正在尝试自动安装": "自動インストールを試みています",
"请直接提交即可": "直接提出してください",
"将指定目录下的PDF文件从英文翻译成中文": "指定されたディレクトリ内のPDFファイルを英語から中国語に翻訳する",
"请查收结果": "結果を確認してください",
"上下布局": "上下布局",
"此处可以输入解析提示": "此处可以输入解析提示",
"前面是中文逗号": "前面是中文逗号",
"的依赖": "的依赖",
"材料如下": "材料如下",
"欢迎加REAME中的QQ联系开发者": "欢迎加REAME中的QQ联系开发者",
"开始下载": "開始ダウンロード",
"100字以内": "100文字以内",
"创建request": "リクエストの作成",
"创建存储切割音频的文件夹": "切り取られた音声を保存するフォルダの作成",
"⭐主进程执行": "⭐メインプロセスの実行",
"音频解析结果": "音声解析結果",
"Your account is not active. OpenAI以账户失效为由": "アカウントがアクティブではありません。OpenAIはアカウントの無効化を理由にしています",
"虽然PDF生成失败了": "PDFの生成に失敗しました",
"如果这里报错": "ここでエラーが発生した場合",
"前面是中文冒号": "前面は中国語のコロンです",
"SummarizeAudioVideo内容": "SummarizeAudioVideoの内容",
"openai的官方KEY需要伴随组织编码": "openaiの公式KEYは組織コードと一緒に必要です",
"是本次输入": "これは今回の入力です",
"色彩主体": "色彩の主体",
"Markdown翻译": "Markdownの翻訳",
"会被加在你的输入之后": "あなたの入力の後に追加されます",
"失败啦": "失敗しました",
"每个切割音频片段的时长": "各切り取り音声の長さ",
"拆分过长的latex片段": "原始文本",
"待提取的知识库名称id": "原始文本",
"在这里放一些网上搜集的demo": "原始文本",
"环境变量配置格式见docker-compose.yml": "原始文本",
"Claude组件初始化成功": "原始文本",
"尚未加载": "原始文本",
"等待Claude响应": "原始文本",
"重组": "原始文本",
"将文件添加到chatbot cookie中": "原始文本",
"回答完问题后": "原始文本",
"将根据报错信息修正tex源文件并重试": "原始文本",
"是否在触发时清除历史": "原始文本",
"尝试执行Latex指令失败": "原始文本",
"默认 True": "原始文本",
"文本碎片重组为完整的tex文件": "原始文本",
"注意事项": "原始文本",
"您接下来不能再使用其他插件了": "原始文本",
"属性": "原始文本",
"正在编译PDF文档": "原始文本",
"提取视频中的音频": "原始文本",
"正在同时咨询ChatGPT和ChatGLM……": "原始文本",
"Chuanhu-Small-and-Beautiful主题": "原始文本",
"版权归原文作者所有": "原始文本",
"如果程序停顿5分钟以上": "原始文本",
"请输入要翻译成哪种语言": "日本語",
"以秒为单位": "秒単位で",
"请以以下方式load模型！！！": "以下の方法でモデルをロードしてください！！！",
"使用时": "使用時",
"对这个人外貌、身处的环境、内心世界、人设进行描写": "この人の外見、環境、内面世界、キャラクターを描写する",
"例如翻译、解释代码、润色等等": "例えば翻訳、コードの説明、修正など",
"多线程Demo": "マルチスレッドデモ",
"不能正常加载": "正常にロードできません",
"还原部分原文": "一部の元のテキストを復元する",
"可以将自身的状态存储到cookie中": "自身の状態をcookieに保存することができます",
"释放线程锁": "スレッドロックを解放する",
"当前知识库内的有效文件": "現在のナレッジベース内の有効なファイル",
"也是可读的": "読み取り可能です",
"等待ChatGLMFT响应中": "ChatGLMFTの応答を待っています",
"输入 stop 以终止对话": "stopを入力して対話を終了します",
"对整个Latex项目进行纠错": "全体のLatexプロジェクトを修正する",
"报错信息": "エラーメッセージ",
"下载pdf文件未成功": "PDFファイルのダウンロードに失敗しました",
"正在加载Claude组件": "Claudeコンポーネントを読み込んでいます",
"格式": "フォーマット",
"Claude响应缓慢": "Claudeの応答が遅い",
"该选项即将被弃用": "このオプションはまもなく廃止されます",
"正常状态": "正常な状態",
"中文Bing版": "中国語Bing版",
"代理网络配置": "プロキシネットワークの設定",
"Openai 限制免费用户每分钟20次请求": "Openaiは無料ユーザーに対して1分間に20回のリクエスト制限を設けています",
"gpt写的": "gptで書かれた",
"向已打开的频道发送一条文本消息": "既に開いているチャンネルにテキストメッセージを送信する",
"缺少ChatGLMFT的依赖": "ChatGLMFTの依存関係が不足しています",
"注意目前不能多人同时调用Claude接口": "現在、複数の人が同時にClaudeインターフェースを呼び出すことはできません",
"或者不在环境变量PATH中": "または環境変数PATHに存在しません",
"提问吧! 但注意": "質問してください！ただし注意してください",
"因此选择GenerateImage函数": "したがって、GenerateImage関数を選択します",
"无法找到一个主Tex文件": "メインのTexファイルが見つかりません",
"转化PDF编译已经成功": "PDF変換コンパイルが成功しました",
"因为在同一个频道里存在多人使用时历史消息渗透问题": "同じチャンネルで複数の人が使用する場合、過去のメッセージが漏洩する問題があります",
"SlackClient类用于与Slack API进行交互": "SlackClientクラスはSlack APIとのインタラクションに使用されます",
"如果存在调试缓存文件": "デバッグキャッシュファイルが存在する場合",
"举例": "例を挙げる",
"无需填写": "記入する必要はありません",
"配置教程&视频教程": "設定チュートリアル＆ビデオチュートリアル",
"最后一步处理": "最後のステップの処理",
"定位主Latex文件": "メインのLatexファイルを特定する",
"暂不提交": "一時的に提出しない",
"由于最为关键的转化PDF编译失败": "最も重要なPDF変換コンパイルが失敗したため",
"用第二人称": "第二人称を使用する",
"例如 RoPlZrM88DnAFkZK": "例えば RoPlZrM88DnAFkZK",
"没有设置ANTHROPIC_API_KEY选项": "ANTHROPIC_API_KEYオプションが設定されていません",
"找不到任何.tex文件": "テキストの翻訳",
"请您不要删除或修改这行警告": "テキストの翻訳",
"只有第二步成功": "テキストの翻訳",
"调用Claude时": "テキストの翻訳",
"输入 clear 以清空对话历史": "テキストの翻訳",
"= 2 通过一些Latex模板中常见": "テキストの翻訳",
"没给定指令": "テキストの翻訳",
"还原原文": "テキストの翻訳",
"自定义API KEY格式": "テキストの翻訳",
"防止丢失最后一条消息": "テキストの翻訳",
"方法": "テキストの翻訳",
"压缩包": "テキストの翻訳",
"对各个llm模型进行单元测试": "テキストの翻訳",
"导入依赖失败": "テキストの翻訳",
"详情信息见requirements.txt": "テキストの翻訳",
"翻译内容可靠性无保障": "テキストの翻訳",
"刷新页面即可以退出KnowledgeBaseQuestionAnswer模式": "テキストの翻訳",
"上传本地文件/压缩包供函数插件调用": "テキストの翻訳",
"循环监听已打开频道的消息": "テキストの翻訳",
"一个包含所有切割音频片段文件路径的列表": "テキストの翻訳",
"检测到arxiv文档连接": "テキストの翻訳",
"P.S. 顺便把CTEX塞进去以支持中文": "テキストの翻訳",
"后面是英文冒号": "テキストの翻訳",
"上传文件自动修正路径": "テキストの翻訳",
"实现消息发送、接收等功能": "メッセージの送受信などの機能を実現する",
"改变输入参数的顺序与结构": "入力パラメータの順序と構造を変更する",
"正在精细切分latex文件": "LaTeXファイルを細かく分割しています",
"读取文件": "ファイルを読み込んでいます"
} }

63
docs/translate_traditionalchinese.json
View File

@ -2213,5 +2213,66 @@
"“喂狗”": "“喂狗”", "“喂狗”": "“喂狗”",
"第4步": "第4步", "第4步": "第4步",
"退出": "退出", "退出": "退出",
"使用 Unsplash API": "使用 Unsplash API" "使用 Unsplash API": "使用 Unsplash API",
"非Openai官方接口返回了错误": "非Openai官方接口返回了错误",
"用来描述你的要求": "用來描述你的要求",
"自定义API KEY格式": "自定義API KEY格式",
"前缀": "前綴",
"会被加在你的输入之前": "會被加在你的輸入之前",
"api2d等请求源": "api2d等請求源",
"高危设置! 常规情况下不要修改! 通过修改此设置": "高危設置！常規情況下不要修改！通過修改此設置",
"即将编译PDF": "即將編譯PDF",
"默认 secondary": "默認 secondary",
"正在从github下载资源": "正在從github下載資源",
"响应异常": "響應異常",
"我好！": "我好！",
"无需填写": "無需填寫",
"缺少": "缺少",
"请问什么是质子": "請問什麼是質子",
"如果要使用": "如果要使用",
"重组": "重組",
"一个单实例装饰器": "一個單實例裝飾器",
"的参数！": "的參數！",
"🏃‍♂️🏃‍♂️🏃‍♂️ 子进程执行": "🏃‍♂️🏃‍♂️🏃‍♂️ 子進程執行",
"失败时": "失敗時",
"没有设置ANTHROPIC_API_KEY选项": "沒有設置ANTHROPIC_API_KEY選項",
"并设置参数": "並設置參數",
"格式": "格式",
"按钮是否可见": "按鈕是否可見",
"即可见": "即可見",
"创建request": "創建request",
"的依赖": "的依賴",
"⭐主进程执行": "⭐主進程執行",
"最后一步处理": "最後一步處理",
"没有设置ANTHROPIC_API_KEY": "沒有設置ANTHROPIC_API_KEY",
"的参数": "的參數",
"逆转出错的段落": "逆轉出錯的段落",
"本项目现已支持OpenAI和Azure的api-key": "本項目現已支持OpenAI和Azure的api-key",
"前者是API2D的结束条件": "前者是API2D的結束條件",
"增强稳健性": "增強穩健性",
"消耗大量的内存": "消耗大量的內存",
"您的 API_KEY 不满足任何一种已知的密钥格式": "您的API_KEY不滿足任何一種已知的密鑰格式",
"⭐单线程方法": "⭐單線程方法",
"是否在触发时清除历史": "是否在觸發時清除歷史",
"⭐多线程方法": "多線程方法",
"不能正常加载": "無法正常加載",
"举例": "舉例",
"即不处理之前的对话历史": "即不處理之前的對話歷史",
"尚未加载": "尚未加載",
"防止proxies单独起作用": "防止proxies單獨起作用",
"默认 False": "默認 False",
"检查USE_PROXY": "檢查USE_PROXY",
"响应中": "響應中",
"扭转的范围": "扭轉的範圍",
"后缀": "後綴",
"调用": "調用",
"创建AcsClient实例": "創建AcsClient實例",
"安装": "安裝",
"会被加在你的输入之后": "會被加在你的輸入之後",
"配合前缀可以把你的输入内容用引号圈起来": "配合前綴可以把你的輸入內容用引號圈起來",
"例如翻译、解释代码、润色等等": "例如翻譯、解釋代碼、潤色等等",
"后者是OPENAI的结束条件": "後者是OPENAI的結束條件",
"标注节点的行数范围": "標註節點的行數範圍",
"默认 True": "默認 True",
"将两个PDF拼接": "將兩個PDF拼接"
} }

10
multi_language.py
View File

@ -3,16 +3,18 @@
Usage: Usage:
1. modify LANG 1. modify config.py, set your LLM_MODEL and API_KEY(s) to provide access to OPENAI (or any other LLM model provider)
2. modify LANG (below ↓)
LANG = "English" LANG = "English"
2. modify TransPrompt 3. modify TransPrompt (below ↓)
TransPrompt = f"Replace each json value `#` with translated results in English, e.g., \"原始文本\":\"TranslatedText\". Keep Json format. Do not answer #." TransPrompt = f"Replace each json value `#` with translated results in English, e.g., \"原始文本\":\"TranslatedText\". Keep Json format. Do not answer #."
3. Run `python multi_language.py`. 4. Run `python multi_language.py`.
Note: You need to run it multiple times to increase translation coverage because GPT makes mistakes sometimes. Note: You need to run it multiple times to increase translation coverage because GPT makes mistakes sometimes.
4. Find the translated program in `multi-language\English\*` 5. Find the translated program in `multi-language\English\*`
P.S. P.S.

2
request_llm/bridge_chatglm.py
View File

@ -145,7 +145,7 @@ def predict(inputs, llm_kwargs, plugin_kwargs, chatbot, history=[], system_promp
if additional_fn is not None: if additional_fn is not None:
from core_functional import handle_core_functionality from core_functional import handle_core_functionality
inputs, history = handle_core_functionality(additional_fn, inputs, history) inputs, history = handle_core_functionality(additional_fn, inputs, history, chatbot)
# 处理历史信息 # 处理历史信息
history_feedin = [] history_feedin = []

2
request_llm/bridge_chatglmft.py
View File

@ -186,7 +186,7 @@ def predict(inputs, llm_kwargs, plugin_kwargs, chatbot, history=[], system_promp
if additional_fn is not None: if additional_fn is not None:
from core_functional import handle_core_functionality from core_functional import handle_core_functionality
inputs, history = handle_core_functionality(additional_fn, inputs, history) inputs, history = handle_core_functionality(additional_fn, inputs, history, chatbot)
# 处理历史信息 # 处理历史信息
history_feedin = [] history_feedin = []

2
request_llm/bridge_chatgpt.py
View File

@ -130,7 +130,7 @@ def predict(inputs, llm_kwargs, plugin_kwargs, chatbot, history=[], system_promp
if additional_fn is not None: if additional_fn is not None:
from core_functional import handle_core_functionality from core_functional import handle_core_functionality
inputs, history = handle_core_functionality(additional_fn, inputs, history) inputs, history = handle_core_functionality(additional_fn, inputs, history, chatbot)
raw_input = inputs raw_input = inputs
logging.info(f'[raw_input] {raw_input}') logging.info(f'[raw_input] {raw_input}')

2
request_llm/bridge_claude.py
View File

@ -117,7 +117,7 @@ def predict(inputs, llm_kwargs, plugin_kwargs, chatbot, history=[], system_promp
if additional_fn is not None: if additional_fn is not None:
from core_functional import handle_core_functionality from core_functional import handle_core_functionality
inputs, history = handle_core_functionality(additional_fn, inputs, history) inputs, history = handle_core_functionality(additional_fn, inputs, history, chatbot)
raw_input = inputs raw_input = inputs
logging.info(f'[raw_input] {raw_input}') logging.info(f'[raw_input] {raw_input}')

2
request_llm/bridge_internlm.py
View File

@ -291,7 +291,7 @@ def predict(inputs, llm_kwargs, plugin_kwargs, chatbot, history=[], system_promp
if additional_fn is not None: if additional_fn is not None:
from core_functional import handle_core_functionality from core_functional import handle_core_functionality
inputs, history = handle_core_functionality(additional_fn, inputs, history) inputs, history = handle_core_functionality(additional_fn, inputs, history, chatbot)
# 处理历史信息 # 处理历史信息
history_feedin = [] history_feedin = []

2
request_llm/bridge_jittorllms_llama.py
View File

@ -155,7 +155,7 @@ def predict(inputs, llm_kwargs, plugin_kwargs, chatbot, history=[], system_promp
if additional_fn is not None: if additional_fn is not None:
from core_functional import handle_core_functionality from core_functional import handle_core_functionality
inputs, history = handle_core_functionality(additional_fn, inputs, history) inputs, history = handle_core_functionality(additional_fn, inputs, history, chatbot)
# 处理历史信息 # 处理历史信息
history_feedin = [] history_feedin = []

2
request_llm/bridge_jittorllms_pangualpha.py
View File

@ -155,7 +155,7 @@ def predict(inputs, llm_kwargs, plugin_kwargs, chatbot, history=[], system_promp
if additional_fn is not None: if additional_fn is not None:
from core_functional import handle_core_functionality from core_functional import handle_core_functionality
inputs, history = handle_core_functionality(additional_fn, inputs, history) inputs, history = handle_core_functionality(additional_fn, inputs, history, chatbot)
# 处理历史信息 # 处理历史信息
history_feedin = [] history_feedin = []

2
request_llm/bridge_jittorllms_rwkv.py
View File

@ -155,7 +155,7 @@ def predict(inputs, llm_kwargs, plugin_kwargs, chatbot, history=[], system_promp
if additional_fn is not None: if additional_fn is not None:
from core_functional import handle_core_functionality from core_functional import handle_core_functionality
inputs, history = handle_core_functionality(additional_fn, inputs, history) inputs, history = handle_core_functionality(additional_fn, inputs, history, chatbot)
# 处理历史信息 # 处理历史信息
history_feedin = [] history_feedin = []

2
request_llm/bridge_moss.py
View File

@ -225,7 +225,7 @@ def predict(inputs, llm_kwargs, plugin_kwargs, chatbot, history=[], system_promp
if additional_fn is not None: if additional_fn is not None:
from core_functional import handle_core_functionality from core_functional import handle_core_functionality
inputs, history = handle_core_functionality(additional_fn, inputs, history) inputs, history = handle_core_functionality(additional_fn, inputs, history, chatbot)
# 处理历史信息 # 处理历史信息
history_feedin = [] history_feedin = []

2
request_llm/bridge_newbingfree.py
View File

@ -225,7 +225,7 @@ def predict(inputs, llm_kwargs, plugin_kwargs, chatbot, history=[], system_promp
if additional_fn is not None: if additional_fn is not None:
from core_functional import handle_core_functionality from core_functional import handle_core_functionality
inputs, history = handle_core_functionality(additional_fn, inputs, history) inputs, history = handle_core_functionality(additional_fn, inputs, history, chatbot)
history_feedin = [] history_feedin = []
for i in range(len(history)//2): for i in range(len(history)//2):

2
request_llm/bridge_stackclaude.py
View File

@ -249,7 +249,7 @@ def predict(inputs, llm_kwargs, plugin_kwargs, chatbot, history=[], system_promp
if additional_fn is not None: if additional_fn is not None:
from core_functional import handle_core_functionality from core_functional import handle_core_functionality
inputs, history = handle_core_functionality(additional_fn, inputs, history) inputs, history = handle_core_functionality(additional_fn, inputs, history, chatbot)
history_feedin = [] history_feedin = []
for i in range(len(history)//2): for i in range(len(history)//2):

2
request_llm/bridge_tgui.py
View File

@ -97,7 +97,7 @@ def predict(inputs, llm_kwargs, plugin_kwargs, chatbot, history=[], system_promp
""" """
if additional_fn is not None: if additional_fn is not None:
from core_functional import handle_core_functionality from core_functional import handle_core_functionality
inputs, history = handle_core_functionality(additional_fn, inputs, history) inputs, history = handle_core_functionality(additional_fn, inputs, history, chatbot)
raw_input = "What I would like to say is the following: " + inputs raw_input = "What I would like to say is the following: " + inputs
history.extend([inputs, ""]) history.extend([inputs, ""])

164
toolbox.py
View File

@ -117,20 +117,20 @@ def CatchException(f):
""" """
@wraps(f) @wraps(f)
def decorated(txt, top_p, temperature, chatbot, history, systemPromptTxt, WEB_PORT=-1): def decorated(main_input, llm_kwargs, plugin_kwargs, chatbot_with_cookie, history, *args, **kwargs):
try: try:
yield from f(txt, top_p, temperature, chatbot, history, systemPromptTxt, WEB_PORT) yield from f(main_input, llm_kwargs, plugin_kwargs, chatbot_with_cookie, history, *args, **kwargs)
except Exception as e: except Exception as e:
from check_proxy import check_proxy from check_proxy import check_proxy
from toolbox import get_conf from toolbox import get_conf
proxies, = get_conf('proxies') proxies, = get_conf('proxies')
tb_str = '```\n' + trimmed_format_exc() + '```' tb_str = '```\n' + trimmed_format_exc() + '```'
if len(chatbot) == 0: if len(chatbot_with_cookie) == 0:
chatbot.clear() chatbot_with_cookie.clear()
chatbot.append(["插件调度异常", "异常原因"]) chatbot_with_cookie.append(["插件调度异常", "异常原因"])
chatbot[-1] = (chatbot[-1][0], chatbot_with_cookie[-1] = (chatbot_with_cookie[-1][0],
f"[Local Message] 实验性函数调用出错: \n\n{tb_str} \n\n当前代理可用性: \n\n{check_proxy(proxies)}") f"[Local Message] 实验性函数调用出错: \n\n{tb_str} \n\n当前代理可用性: \n\n{check_proxy(proxies)}")
yield from update_ui(chatbot=chatbot, history=history, msg=f'异常 {e}') # 刷新界面 yield from update_ui(chatbot=chatbot_with_cookie, history=history, msg=f'异常 {e}') # 刷新界面
return decorated return decorated
@ -196,11 +196,10 @@ def write_results_to_file(history, file_name=None):
import time import time
if file_name is None: if file_name is None:
# file_name = time.strftime("chatGPT分析报告%Y-%m-%d-%H-%M-%S", time.localtime()) + '.md' # file_name = time.strftime("chatGPT分析报告%Y-%m-%d-%H-%M-%S", time.localtime()) + '.md'
file_name = 'chatGPT分析报告' + \ file_name = 'GPT-Report-' + gen_time_str() + '.md'
time.strftime("%Y-%m-%d-%H-%M-%S", time.localtime()) + '.md'
os.makedirs('./gpt_log/', exist_ok=True) os.makedirs('./gpt_log/', exist_ok=True)
with open(f'./gpt_log/{file_name}', 'w', encoding='utf8') as f: with open(f'./gpt_log/{file_name}', 'w', encoding='utf8') as f:
f.write('# chatGPT 分析报告\n') f.write('# GPT-Academic Report\n')
for i, content in enumerate(history): for i, content in enumerate(history):
try: try:
if type(content) != str: content = str(content) if type(content) != str: content = str(content)
@ -219,6 +218,37 @@ def write_results_to_file(history, file_name=None):
return res return res
def write_history_to_file(history, file_basename=None, file_fullname=None):
"""
将对话记录history以Markdown格式写入文件中。如果没有指定文件名，则使用当前时间生成文件名。
"""
import os
import time
if file_fullname is None:
if file_basename is not None:
file_fullname = os.path.join(get_log_folder(), file_basename)
else:
file_fullname = os.path.join(get_log_folder(), f'GPT-Academic-{gen_time_str()}.md')
os.makedirs(os.path.dirname(file_fullname), exist_ok=True)
with open(file_fullname, 'w', encoding='utf8') as f:
f.write('# GPT-Academic Report\n')
for i, content in enumerate(history):
try:
if type(content) != str: content = str(content)
except:
continue
if i % 2 == 0:
f.write('## ')
try:
f.write(content)
except:
# remove everything that cannot be handled by utf8
f.write(content.encode('utf-8', 'ignore').decode())
f.write('\n\n')
res = os.path.abspath(file_fullname)
return res
def regular_txt_to_markdown(text): def regular_txt_to_markdown(text):
""" """
将普通文本转换为Markdown格式的文本。 将普通文本转换为Markdown格式的文本。
@ -466,7 +496,7 @@ def promote_file_to_downloadzone(file, rename_file=None, chatbot=None):
# 将文件复制一份到下载区 # 将文件复制一份到下载区
import shutil import shutil
if rename_file is None: rename_file = f'{gen_time_str()}-{os.path.basename(file)}' if rename_file is None: rename_file = f'{gen_time_str()}-{os.path.basename(file)}'
new_path = os.path.join(f'./gpt_log/', rename_file) new_path = os.path.join(get_log_folder(), rename_file)
# 如果已经存在，先删除 # 如果已经存在，先删除
if os.path.exists(new_path) and not os.path.samefile(new_path, file): os.remove(new_path) if os.path.exists(new_path) and not os.path.samefile(new_path, file): os.remove(new_path)
# 把文件复制过去 # 把文件复制过去
@ -477,6 +507,10 @@ def promote_file_to_downloadzone(file, rename_file=None, chatbot=None):
else: current = [] else: current = []
chatbot._cookies.update({'file_to_promote': [new_path] + current}) chatbot._cookies.update({'file_to_promote': [new_path] + current})
def disable_auto_promotion(chatbot):
chatbot._cookies.update({'file_to_promote': []})
return
def on_file_uploaded(files, chatbot, txt, txt2, checkboxes): def on_file_uploaded(files, chatbot, txt, txt2, checkboxes):
""" """
当文件被上传时的回调函数 当文件被上传时的回调函数
@ -492,7 +526,7 @@ def on_file_uploaded(files, chatbot, txt, txt2, checkboxes):
shutil.rmtree('./private_upload/') shutil.rmtree('./private_upload/')
except: except:
pass pass
time_tag = time.strftime("%Y-%m-%d-%H-%M-%S", time.localtime()) time_tag = gen_time_str()
os.makedirs(f'private_upload/{time_tag}', exist_ok=True) os.makedirs(f'private_upload/{time_tag}', exist_ok=True)
err_msg = '' err_msg = ''
for file in files: for file in files:
@ -849,8 +883,7 @@ def zip_folder(source_folder, dest_folder, zip_name):
print(f"Zip file created at {zip_file}") print(f"Zip file created at {zip_file}")
def zip_result(folder): def zip_result(folder):
import time t = gen_time_str()
t = time.strftime("%Y-%m-%d-%H-%M-%S", time.localtime())
zip_folder(folder, './gpt_log/', f'{t}-result.zip') zip_folder(folder, './gpt_log/', f'{t}-result.zip')
return pj('./gpt_log/', f'{t}-result.zip') return pj('./gpt_log/', f'{t}-result.zip')
@ -858,6 +891,11 @@ def gen_time_str():
import time import time
return time.strftime("%Y-%m-%d-%H-%M-%S", time.localtime()) return time.strftime("%Y-%m-%d-%H-%M-%S", time.localtime())
def get_log_folder(user='default', plugin_name='shared'):
_dir = os.path.join(os.path.dirname(__file__), 'gpt_log', user, plugin_name)
if not os.path.exists(_dir): os.makedirs(_dir)
return _dir
class ProxyNetworkActivate(): class ProxyNetworkActivate():
""" """
这段代码定义了一个名为TempProxy的空上下文管理器, 用于给一小段代码上代理 这段代码定义了一个名为TempProxy的空上下文管理器, 用于给一小段代码上代理
@ -902,3 +940,101 @@ def Singleton(cls):
return _instance[cls] return _instance[cls]
return _singleton return _singleton
"""
========================================================================
第四部分
接驳虚空终端:
- set_conf: 在运行过程中动态地修改配置
- set_multi_conf: 在运行过程中动态地修改多个配置
- get_plugin_handle: 获取插件的句柄
- get_plugin_default_kwargs: 获取插件的默认参数
- get_chat_handle: 获取简单聊天的句柄
- get_chat_default_kwargs: 获取简单聊天的默认参数
========================================================================
"""
def set_conf(key, value):
from toolbox import read_single_conf_with_lru_cache, get_conf
read_single_conf_with_lru_cache.cache_clear()
get_conf.cache_clear()
os.environ[key] = str(value)
altered, = get_conf(key)
return altered
def set_multi_conf(dic):
for k, v in dic.items(): set_conf(k, v)
return
def get_plugin_handle(plugin_name):
"""
e.g. plugin_name = 'crazy_functions.批量Markdown翻译->Markdown翻译指定语言'
"""
import importlib
assert '->' in plugin_name, \
"Example of plugin_name: crazy_functions.批量Markdown翻译->Markdown翻译指定语言"
module, fn_name = plugin_name.split('->')
f_hot_reload = getattr(importlib.import_module(module, fn_name), fn_name)
return f_hot_reload
def get_chat_handle():
"""
"""
from request_llm.bridge_all import predict_no_ui_long_connection
return predict_no_ui_long_connection
def get_plugin_default_kwargs():
"""
"""
from toolbox import get_conf, ChatBotWithCookies
WEB_PORT, LLM_MODEL, API_KEY = \
get_conf('WEB_PORT', 'LLM_MODEL', 'API_KEY')
llm_kwargs = {
'api_key': API_KEY,
'llm_model': LLM_MODEL,
'top_p':1.0,
'max_length': None,
'temperature':1.0,
}
chatbot = ChatBotWithCookies(llm_kwargs)
# txt, llm_kwargs, plugin_kwargs, chatbot, history, system_prompt, web_port
default_plugin_kwargs = {
"main_input": "./README.md",
"llm_kwargs": llm_kwargs,
"plugin_kwargs": {},
"chatbot_with_cookie": chatbot,
"history": [],
"system_prompt": "You are a good AI.",
"web_port": WEB_PORT
}
return default_plugin_kwargs
def get_chat_default_kwargs():
"""
"""
from toolbox import get_conf
LLM_MODEL, API_KEY = get_conf('LLM_MODEL', 'API_KEY')
llm_kwargs = {
'api_key': API_KEY,
'llm_model': LLM_MODEL,
'top_p':1.0,
'max_length': None,
'temperature':1.0,
}
default_chat_kwargs = {
"inputs": "Hello there, are you ready?",
"llm_kwargs": llm_kwargs,
"history": [],
"sys_prompt": "You are AI assistant",
"observe_window": None,
"console_slience": False,
}
return default_chat_kwargs