Merge branch 'master' of github.com:binary-husky/chatgpt_academic

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505030475 2023-08-04 23:30:00 +08:00
commit 1721edc990
23 changed files with 976 additions and 65 deletions

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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?
⭐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/)
⭐[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 ……
</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">
</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:

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@ -3,15 +3,18 @@ def check_proxy(proxies):
import requests
proxies_https = proxies['https'] if proxies is not None else ''
try:
response = requests.get("https://ipapi.co/json/",
proxies=proxies, timeout=4)
response = requests.get("https://ipapi.co/json/", proxies=proxies, timeout=4)
data = response.json()
print(f'查询代理的地理位置,返回的结果是{data}')
if 'country_name' in data:
country = data['country_name']
result = f"代理配置 {proxies_https}, 代理所在地:{country}"
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:
result = f"代理配置 {proxies_https}, 代理数据解析失败:{data}"
print(result)
@ -21,6 +24,11 @@ def check_proxy(proxies):
print(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):
"""

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@ -8,18 +8,18 @@ from toolbox import clear_line_break
def get_core_functions():
return {
"英语学术润色": {
# 前
# 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, " +
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",
# 后
# 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"",
# 按钮颜色 (默认 secondary)
"Color": r"secondary",
# 按钮是否可见 (默认 True即可见)
"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)
"AutoClearHistory": True
"AutoClearHistory": False
},
"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," +
@ -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
importlib.reload(core_functional) # 热更新prompt
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)
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

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@ -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
"""
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
if ("advanced_arg" in plugin_kwargs) and (plugin_kwargs["advanced_arg"] == ""): plugin_kwargs.pop("advanced_arg")
resolution = plugin_kwargs.get("advanced_arg", '256x256')

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@ -1,5 +1,7 @@
from toolbox import update_ui, trimmed_format_exc, gen_time_str
from toolbox import CatchException, report_execption, write_results_to_file
import glob, time, os, re
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
class PaperFileGroup():
@ -42,13 +44,13 @@ class PaperFileGroup():
def write_result(self, language):
manifest = []
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:
manifest.append(path + f'.{gen_time_str()}.{language}.md')
dst_file = os.path.join(get_log_folder(), f'{gen_time_str()}.md')
with open(dst_file, 'w', encoding='utf8') as f:
manifest.append(dst_file)
f.write(res)
return manifest
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
# <-------- 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())
# <-------- 整理结果,退出 ---------->
create_report_file_name = time.strftime("%Y-%m-%d-%H-%M-%S", time.localtime()) + f"-chatgpt.polish.md"
res = write_results_to_file(gpt_response_collection, file_name=create_report_file_name)
create_report_file_name = gen_time_str() + f"-chatgpt.md"
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
chatbot.append((f"{fp}完成了吗?", res))
yield from update_ui(chatbot=chatbot, history=history) # 刷新界面
def get_files_from_everything(txt):
import glob, os
def get_files_from_everything(txt, preference=''):
if txt == "": return False, None, None
success = True
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
from toolbox import get_conf
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)
with open('./gpt_log/temp.md', 'wb+') as f: f.write(r.content)
project_folder = './gpt_log/'
file_manifest = ['./gpt_log/temp.md']
download_local = f'{get_log_folder(plugin_name="批量Markdown翻译")}/raw-readme-{gen_time_str()}.md'
project_folder = f'{get_log_folder(plugin_name="批量Markdown翻译")}'
with open(download_local, 'wb+') as f: f.write(r.content)
file_manifest = [download_local]
elif txt.endswith('.md'):
# 直接给定文件
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?",
"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
disable_auto_promotion(chatbot)
# 尝试导入依赖,如果缺少依赖,则给出安装建议
try:
import tiktoken
import glob, os
except:
report_execption(chatbot, history,
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
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:
# 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?",
"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
disable_auto_promotion(chatbot)
# 尝试导入依赖,如果缺少依赖,则给出安装建议
try:
import tiktoken
import glob, os
except:
report_execption(chatbot, history,
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?",
"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
disable_auto_promotion(chatbot)
# 尝试导入依赖,如果缺少依赖,则给出安装建议
try:
import tiktoken
import glob, os
except:
report_execption(chatbot, history,
a=f"解析项目: {txt}",

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@ -97,7 +97,7 @@ class InterviewAssistant(AliyunASR):
# 初始化音频采集线程
self.captured_audio = np.array([])
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.stop = False
self.plugin_wd = WatchDog(timeout=5, bark_fn=self.__del__, msg="程序终止")

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@ -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.",
"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!",
"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"
}

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@ -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",
"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",
"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.",
"路径或网址": "Path or URL",
"*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",
"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",
"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"
}

View File

@ -2213,5 +2213,66 @@
"“喂狗”": "“喂狗”",
"第4步": "第4步",
"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"
}

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@ -3,16 +3,18 @@
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"
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 #."
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.
4. Find the translated program in `multi-language\English\*`
5. Find the translated program in `multi-language\English\*`
P.S.

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@ -145,7 +145,7 @@ def predict(inputs, llm_kwargs, plugin_kwargs, chatbot, history=[], system_promp
if additional_fn is not None:
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
history_feedin = []

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@ -186,7 +186,7 @@ def predict(inputs, llm_kwargs, plugin_kwargs, chatbot, history=[], system_promp
if additional_fn is not None:
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
history_feedin = []

View File

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

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

View File

@ -291,7 +291,7 @@ def predict(inputs, llm_kwargs, plugin_kwargs, chatbot, history=[], system_promp
if additional_fn is not None:
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
history_feedin = []

View File

@ -155,7 +155,7 @@ def predict(inputs, llm_kwargs, plugin_kwargs, chatbot, history=[], system_promp
if additional_fn is not None:
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
history_feedin = []

View File

@ -155,7 +155,7 @@ def predict(inputs, llm_kwargs, plugin_kwargs, chatbot, history=[], system_promp
if additional_fn is not None:
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
history_feedin = []

View File

@ -155,7 +155,7 @@ def predict(inputs, llm_kwargs, plugin_kwargs, chatbot, history=[], system_promp
if additional_fn is not None:
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
history_feedin = []

View File

@ -225,7 +225,7 @@ def predict(inputs, llm_kwargs, plugin_kwargs, chatbot, history=[], system_promp
if additional_fn is not None:
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
history_feedin = []

View File

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

View File

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

View File

@ -97,7 +97,7 @@ def predict(inputs, llm_kwargs, plugin_kwargs, chatbot, history=[], system_promp
"""
if additional_fn is not None:
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
history.extend([inputs, ""])

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@ -117,20 +117,20 @@ def CatchException(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:
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:
from check_proxy import check_proxy
from toolbox import get_conf
proxies, = get_conf('proxies')
tb_str = '```\n' + trimmed_format_exc() + '```'
if len(chatbot) == 0:
chatbot.clear()
chatbot.append(["插件调度异常", "异常原因"])
chatbot[-1] = (chatbot[-1][0],
if len(chatbot_with_cookie) == 0:
chatbot_with_cookie.clear()
chatbot_with_cookie.append(["插件调度异常", "异常原因"])
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)}")
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
@ -196,11 +196,10 @@ def write_results_to_file(history, file_name=None):
import time
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 = 'chatGPT分析报告' + \
time.strftime("%Y-%m-%d-%H-%M-%S", time.localtime()) + '.md'
file_name = 'GPT-Report-' + gen_time_str() + '.md'
os.makedirs('./gpt_log/', exist_ok=True)
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):
try:
if type(content) != str: content = str(content)
@ -219,6 +218,37 @@ def write_results_to_file(history, file_name=None):
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):
"""
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
import shutil
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
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
@ -477,6 +507,10 @@ def promote_file_to_downloadzone(file, rename_file=None, chatbot=None):
else: 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):
"""
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/')
except:
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)
err_msg = ''
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}")
def zip_result(folder):
import time
t = time.strftime("%Y-%m-%d-%H-%M-%S", time.localtime())
t = gen_time_str()
zip_folder(folder, './gpt_log/', f'{t}-result.zip')
return pj('./gpt_log/', f'{t}-result.zip')
@ -858,6 +891,11 @@ def gen_time_str():
import time
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():
"""
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 _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