Update main.py

fix: 🐛 修复react解析项目不显示在下拉列表的问题

.github/ISSUE_TEMPLATE/bug_report.md

@@ -0,0 +1,19 @@
+---
+name: Bug report
+about: Create a report to help us improve
+title: ''
+labels: ''
+assignees: ''
+
+---
+
+**Describe the bug 简述**
+
+**Screen Shot 截图**
+
+**Terminal Traceback 终端traceback（如果有）**
+
+
+Before submitting an issue 提交issue之前：
+- Please try to upgrade your code. 如果您的代码不是最新的，建议您先尝试更新代码
+- Please check project wiki for common problem solutions.项目[wiki](https://github.com/binary-husky/chatgpt_academic/wiki)有一些常见问题的解决方法

.github/ISSUE_TEMPLATE/feature_request.md

@@ -0,0 +1,10 @@
+---
+name: Feature request
+about: Suggest an idea for this project
+title: ''
+labels: ''
+assignees: ''
+
+---
+
+

.gitignore

@@ -139,4 +139,5 @@ config_private.py
 gpt_log
 private.md
 private_upload
-other_llms
+other_llms
+cradle.py

README.md

@@ -2,9 +2,9 @@
 
 # ChatGPT 学术优化
 
-**如果喜欢这个项目，请给它一个Star；如果你发明了更好用的学术快捷键，欢迎发issue或者pull requests（dev分支）**
+**如果喜欢这个项目，请给它一个Star；如果你发明了更好用的快捷键或函数插件，欢迎发issue或者pull requests（dev分支）**
 
-If you like this project, please give it a Star. If you've come up with more useful academic shortcuts, feel free to open an issue or pull request （to `dev` branch）.
+If you like this project, please give it a Star. If you've come up with more useful academic shortcuts or functional plugins, feel free to open an issue or pull request （to `dev` branch）.
 
 ```
 代码中参考了很多其他优秀项目中的设计，主要包括：
@@ -20,11 +20,11 @@ https://github.com/polarwinkel/mdtex2html
 
 > **Note**
 >
-> 1.请注意只有“红颜色”标识的函数插件（按钮）才支持读取文件。目前暂不能完善地支持pdf/word格式文献的翻译解读，相关函数函件正在测试中。
+> 1.请注意只有“红颜色”标识的函数插件（按钮）才支持读取文件。目前对pdf/word格式文件的支持插件正在逐步完善中，需要更多developer的帮助。
 >
-> 2.本项目中每个文件的功能都在自译解[`project_self_analysis.md`](https://github.com/binary-husky/chatgpt_academic/wiki/chatgpt-academic%E9%A1%B9%E7%9B%AE%E8%87%AA%E8%AF%91%E8%A7%A3%E6%8A%A5%E5%91%8A)详细说明。随着版本的迭代，您也可以随时自行点击相关函数插件，调用GPT重新生成项目的自我解析报告。常见问题汇总在[`wiki`](https://github.com/binary-husky/chatgpt_academic/wiki/%E5%B8%B8%E8%A7%81%E9%97%AE%E9%A2%98)当中。
+> 2.本项目中每个文件的功能都在自译解[`self_analysis.md`](https://github.com/binary-husky/chatgpt_academic/wiki/chatgpt-academic%E9%A1%B9%E7%9B%AE%E8%87%AA%E8%AF%91%E8%A7%A3%E6%8A%A5%E5%91%8A)详细说明。随着版本的迭代，您也可以随时自行点击相关函数插件，调用GPT重新生成项目的自我解析报告。常见问题汇总在[`wiki`](https://github.com/binary-husky/chatgpt_academic/wiki/%E5%B8%B8%E8%A7%81%E9%97%AE%E9%A2%98)当中。
 > 
-> 3.如果您不太习惯部分中文命名的函数，您可以随时点击相关函数插件，调用GPT一键生成纯英文的项目源代码。
+> 3.如果您不太习惯部分中文命名的函数、注释或者界面，您可以随时点击相关函数插件，调用ChatGPT一键生成纯英文的项目源代码。
 
 <div align="center">
     
@@ -35,15 +35,19 @@ https://github.com/polarwinkel/mdtex2html
 一键代码解释 | 可以正确显示代码、解释代码
 自定义快捷键 | 支持自定义快捷键
 配置代理服务器 | 支持配置代理服务器
-模块化设计 | 支持自定义高阶的实验性功能
-自我程序剖析 | [实验性功能] 一键读懂本项目的源代码
-程序剖析 | [实验性功能] 一键可以剖析其他Python/C++项目
-读论文 | [实验性功能] 一键解读latex论文全文并生成摘要
-批量注释生成 | [实验性功能] 一键批量生成函数注释
-chat分析报告生成 | [实验性功能] 运行后自动生成总结汇报
+模块化设计 | 支持自定义高阶的实验性功能与[函数插件]，插件支持[热更新](https://github.com/binary-husky/chatgpt_academic/wiki/%E5%87%BD%E6%95%B0%E6%8F%92%E4%BB%B6%E6%8C%87%E5%8D%97)
+自我程序剖析 | [函数插件] 一键读懂本项目的源代码
+程序剖析 | [函数插件] 一键可以剖析其他Python/C/C++/Java项目树
+读论文 | [函数插件] 一键解读latex论文全文并生成摘要
+批量注释生成 | [函数插件] 一键批量生成函数注释
+chat分析报告生成 | [函数插件] 运行后自动生成总结汇报
+arxiv小助手 | [函数插件] 输入arxiv文章url即可一键翻译摘要+下载PDF
 公式显示 | 可以同时显示公式的tex形式和渲染形式
 图片显示 | 可以在markdown中显示图片
+多线程函数插件支持 | 支持多线调用chatgpt，一键处理海量文本或程序
 支持GPT输出的markdown表格 | 可以输出支持GPT的markdown表格
+启动暗色gradio[主题](https://github.com/binary-husky/chatgpt_academic/issues/173) | 在浏览器url后面添加```/?__dark-theme=true```可以切换dark主题
+huggingface免科学上网[在线体验](https://huggingface.co/spaces/qingxu98/gpt-academic) | 登陆huggingface后复制[此空间](https://huggingface.co/spaces/qingxu98/gpt-academic)
 …… | ……
 
 </div>
@@ -111,7 +115,7 @@ python -m pip install -r requirements.txt
 # （选择二.2）conda activate gptac_venv
 # （选择二.3）python -m pip install -r requirements.txt
 
-# 备注：使用官方pip源或者阿里pip源，其他pip源（如清华pip）有可能出问题，临时换源方法： 
+# 备注：使用官方pip源或者阿里pip源，其他pip源（如一些大学的pip）有可能出问题，临时换源方法： 
 # python -m pip install -r requirements.txt -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
 ```
 
@@ -192,7 +196,7 @@ input区域 输入 ./crazy_functions/test_project/python/dqn ， 然后点击 "[
 如果你发明了更好用的学术快捷键，欢迎发issue或者pull requests！
 
 ## 配置代理
-
+### 方法一：常规方法
 在```config.py```中修改端口与代理软件对应
 
 <div align="center">
@@ -204,6 +208,8 @@ input区域 输入 ./crazy_functions/test_project/python/dqn ， 然后点击 "[
 ```
 python check_proxy.py
 ```
+### 方法二：纯新手教程
+[纯新手教程](https://github.com/binary-husky/chatgpt_academic/wiki/%E4%BB%A3%E7%90%86%E8%BD%AF%E4%BB%B6%E9%97%AE%E9%A2%98%E7%9A%84%E6%96%B0%E6%89%8B%E8%A7%A3%E5%86%B3%E6%96%B9%E6%B3%95%EF%BC%88%E6%96%B9%E6%B3%95%E5%8F%AA%E9%80%82%E7%94%A8%E4%BA%8E%E6%96%B0%E6%89%8B%EF%BC%89)
 
 ## 兼容性测试
 
@@ -247,13 +253,28 @@ python check_proxy.py
 
 ### 模块化功能设计
 <div align="center">
-<img src="https://user-images.githubusercontent.com/96192199/227504981-4c6c39c0-ae79-47e6-bffe-0e6442d9da65.png" height="400" >
+<img src="https://user-images.githubusercontent.com/96192199/229288270-093643c1-0018-487a-81e6-1d7809b6e90f.png" height="400" >
 <img src="https://user-images.githubusercontent.com/96192199/227504931-19955f78-45cd-4d1c-adac-e71e50957915.png" height="400" >
 </div>
 
-## Todo:
 
-- (Top Priority) 调用另一个开源项目text-generation-webui的web接口，使用其他llm模型
-- 总结大工程源代码时，文本过长、token溢出的问题（目前的方法是直接二分丢弃处理溢出，过于粗暴，有效信息大量丢失）
-- UI不够美观
+### 源代码转译英文
 
+<div align="center">
+<img src="https://user-images.githubusercontent.com/96192199/229720562-fe6c3508-6142-4635-a83d-21eb3669baee.png" height="400" >
+</div>
+
+## Todo 与 版本规划:
+
+- version 3 (Todo): 
+- - 支持gpt4和其他更多llm
+- version 2.3+ (Todo): 
+- - 总结大工程源代码时文本过长、token溢出的问题
+- - 实现项目打包部署
+- - 函数插件参数接口优化
+- - 自更新
+- version 2.3: 增强多线程交互性
+- version 2.2: 函数插件支持热重载
+- version 2.1: 可折叠式布局
+- version 2.0: 引入模块化函数插件
+- version 1.0: 基础功能

config.py

@@ -22,7 +22,7 @@ else:
 
 # [step 3]>> 以下配置可以优化体验，但大部分场合下并不需要修改
 # 对话窗的高度
-CHATBOT_HEIGHT = 1116
+CHATBOT_HEIGHT = 1115
 
 # 发送请求到OpenAI后，等待多久判定为超时
 TIMEOUT_SECONDS = 25
@@ -42,5 +42,5 @@ API_URL = "https://api.openai.com/v1/chat/completions"
 # 设置并行使用的线程数
 CONCURRENT_COUNT = 100
 
-# 设置用户名和密码
+# 设置用户名和密码（相关功能不稳定，与gradio版本和网络都相关，如果本地使用不建议加这个）
 AUTHENTICATION = [] # [("username", "password"), ("username2", "password2"), ...]

crazy_functions/下载arxiv论文翻译摘要.py

@@ -0,0 +1,186 @@
+from predict import predict_no_ui
+from toolbox import CatchException, report_execption, write_results_to_file, predict_no_ui_but_counting_down, get_conf
+import re, requests, unicodedata, os
+
+def download_arxiv_(url_pdf):
+    if 'arxiv.org' not in url_pdf:
+        if ('.' in url_pdf) and ('/' not in url_pdf):
+            new_url = 'https://arxiv.org/abs/'+url_pdf
+            print('下载编号：', url_pdf, '自动定位：', new_url)
+            # download_arxiv_(new_url)
+            return download_arxiv_(new_url)
+        else:
+            print('不能识别的URL！')
+            return None
+    if 'abs' in url_pdf:
+        url_pdf = url_pdf.replace('abs', 'pdf')
+        url_pdf = url_pdf + '.pdf'
+
+    url_abs = url_pdf.replace('.pdf', '').replace('pdf', 'abs')
+    title, other_info = get_name(_url_=url_abs)
+
+    paper_id = title.split()[0]  # '[1712.00559]'
+    if '2' in other_info['year']:
+        title = other_info['year'] + ' ' + title
+
+    known_conf = ['NeurIPS', 'NIPS', 'Nature', 'Science', 'ICLR', 'AAAI']
+    for k in known_conf:
+        if k in other_info['comment']:
+            title = k + ' ' + title
+
+    download_dir = './gpt_log/arxiv/'
+    os.makedirs(download_dir, exist_ok=True)
+
+    title_str = title.replace('?', '？')\
+        .replace(':', '：')\
+        .replace('\"', '“')\
+        .replace('\n', '')\
+        .replace('  ', ' ')\
+        .replace('  ', ' ')
+
+    requests_pdf_url = url_pdf
+    file_path = download_dir+title_str
+    # if os.path.exists(file_path):
+    #     print('返回缓存文件')
+    #     return './gpt_log/arxiv/'+title_str
+
+    print('下载中')
+    proxies, = get_conf('proxies')
+    r = requests.get(requests_pdf_url, proxies=proxies)
+    with open(file_path, 'wb+') as f:
+        f.write(r.content)
+    print('下载完成')
+
+    # print('输出下载命令：','aria2c -o \"%s\" %s'%(title_str,url_pdf))
+    # subprocess.call('aria2c --all-proxy=\"172.18.116.150:11084\" -o \"%s\" %s'%(download_dir+title_str,url_pdf), shell=True)
+
+    x = "%s  %s %s.bib" % (paper_id, other_info['year'], other_info['authors'])
+    x = x.replace('?', '？')\
+        .replace(':', '：')\
+        .replace('\"', '“')\
+        .replace('\n', '')\
+        .replace('  ', ' ')\
+        .replace('  ', ' ')
+    return './gpt_log/arxiv/'+title_str, other_info
+
+
+def get_name(_url_):
+    import os
+    from bs4 import BeautifulSoup
+    print('正在获取文献名！')
+    print(_url_)
+
+    # arxiv_recall = {}
+    # if os.path.exists('./arxiv_recall.pkl'):
+    #     with open('./arxiv_recall.pkl', 'rb') as f:
+    #         arxiv_recall = pickle.load(f)
+
+    # if _url_ in arxiv_recall:
+    #     print('在缓存中')
+    #     return arxiv_recall[_url_]
+
+    proxies, = get_conf('proxies')
+    res = requests.get(_url_, proxies=proxies)
+
+    bs = BeautifulSoup(res.text, 'html.parser')
+    other_details = {}
+
+    # get year
+    try:
+        year = bs.find_all(class_='dateline')[0].text
+        year = re.search(r'(\d{4})', year, re.M | re.I).group(1)
+        other_details['year'] = year
+        abstract = bs.find_all(class_='abstract mathjax')[0].text
+        other_details['abstract'] = abstract
+    except:
+        other_details['year'] = ''
+        print('年份获取失败')
+
+    # get author
+    try:
+        authors = bs.find_all(class_='authors')[0].text
+        authors = authors.split('Authors:')[1]
+        other_details['authors'] = authors
+    except:
+        other_details['authors'] = ''
+        print('authors获取失败')
+
+    # get comment
+    try:
+        comment = bs.find_all(class_='metatable')[0].text
+        real_comment = None
+        for item in comment.replace('\n', ' ').split('   '):
+            if 'Comments' in item:
+                real_comment = item
+        if real_comment is not None:
+            other_details['comment'] = real_comment
+        else:
+            other_details['comment'] = ''
+    except:
+        other_details['comment'] = ''
+        print('年份获取失败')
+
+    title_str = BeautifulSoup(
+        res.text, 'html.parser').find('title').contents[0]
+    print('获取成功：', title_str)
+    # arxiv_recall[_url_] = (title_str+'.pdf', other_details)
+    # with open('./arxiv_recall.pkl', 'wb') as f:
+    #     pickle.dump(arxiv_recall, f)
+
+    return title_str+'.pdf', other_details
+
+
+
+@CatchException
+def 下载arxiv论文并翻译摘要(txt, top_p, temperature, chatbot, history, systemPromptTxt, WEB_PORT):
+
+    CRAZY_FUNCTION_INFO = "下载arxiv论文并翻译摘要，函数插件作者[binary-husky]。正在提取摘要并下载PDF文档……"
+    import glob
+    import os
+
+    # 基本信息：功能、贡献者
+    chatbot.append(["函数插件功能？", CRAZY_FUNCTION_INFO])
+    yield chatbot, history, '正常'
+
+    # 尝试导入依赖，如果缺少依赖，则给出安装建议
+    try:
+        import pdfminer, bs4
+    except:
+        report_execption(chatbot, history, 
+            a = f"解析项目: {txt}", 
+            b = f"导入软件依赖失败。使用该模块需要额外依赖，安装方法```pip install --upgrade pdfminer beautifulsoup4```。")
+        yield chatbot, history, '正常'
+        return
+
+    # 清空历史，以免输入溢出
+    history = []
+
+    # 提取摘要，下载PDF文档
+    try:
+        pdf_path, info = download_arxiv_(txt)
+    except:
+        report_execption(chatbot, history, 
+            a = f"解析项目: {txt}", 
+            b = f"下载pdf文件未成功")
+        yield chatbot, history, '正常'
+        return
+    
+    # 翻译摘要等
+    i_say =            f"请你阅读以下学术论文相关的材料，提取摘要，翻译为中文。材料如下：{str(info)}"
+    i_say_show_user =  f'请你阅读以下学术论文相关的材料，提取摘要，翻译为中文。论文：{pdf_path}'
+    chatbot.append((i_say_show_user, "[Local Message] waiting gpt response."))
+    yield chatbot, history, '正常'
+    msg = '正常'
+    # ** gpt request **
+    gpt_say = yield from predict_no_ui_but_counting_down(i_say, i_say_show_user, chatbot, top_p, temperature, history=[])   # 带超时倒计时
+    chatbot[-1] = (i_say_show_user, gpt_say)
+    history.append(i_say_show_user); history.append(gpt_say)
+    yield chatbot, history, msg
+    # 写入文件
+    import shutil
+    # 重置文件的创建时间
+    shutil.copyfile(pdf_path, f'./gpt_log/{os.path.basename(pdf_path)}'); os.remove(pdf_path)
+    res = write_results_to_file(history)
+    chatbot.append(("完成了吗？", res + "\n\nPDF文件也已经下载"))
+    yield chatbot, history, msg
+

crazy_functions/代码重写为全英文_多线程.py

@@ -1,41 +1,126 @@
 import threading
 from predict import predict_no_ui_long_connection
-from toolbox import CatchException, write_results_to_file
+from toolbox import CatchException, write_results_to_file, report_execption
 
+def extract_code_block_carefully(txt):
+    splitted = txt.split('```')
+    n_code_block_seg = len(splitted) - 1
+    if n_code_block_seg <= 1: return txt
+    # 剩下的情况都开头除去 ``` 结尾除去一次 ```
+    txt_out = '```'.join(splitted[1:-1])
+    return txt_out
+
+def breakdown_txt_to_satisfy_token_limit(txt, limit, must_break_at_empty_line=True):
+    from transformers import GPT2TokenizerFast
+    tokenizer = GPT2TokenizerFast.from_pretrained("gpt2")
+    get_token_cnt = lambda txt: len(tokenizer(txt)["input_ids"])
+    def cut(txt_tocut, must_break_at_empty_line): # 递归
+        if get_token_cnt(txt_tocut) <= limit:
+            return [txt_tocut]
+        else:
+            lines = txt_tocut.split('\n')
+            estimated_line_cut = limit / get_token_cnt(txt_tocut)  * len(lines)
+            estimated_line_cut = int(estimated_line_cut)
+            for cnt in reversed(range(estimated_line_cut)):
+                if must_break_at_empty_line: 
+                    if lines[cnt] != "": continue
+                print(cnt)
+                prev = "\n".join(lines[:cnt])
+                post = "\n".join(lines[cnt:])
+                if get_token_cnt(prev) < limit: break
+            if cnt == 0:
+                print('what the f?')
+                raise RuntimeError("存在一行极长的文本！")
+            print(len(post))
+            # 列表递归接龙
+            result = [prev]
+            result.extend(cut(post, must_break_at_empty_line))
+            return result
+    try:
+        return cut(txt, must_break_at_empty_line=True)
+    except RuntimeError:
+        return cut(txt, must_break_at_empty_line=False)
+
+
+def break_txt_into_half_at_some_linebreak(txt):
+    lines = txt.split('\n')
+    n_lines = len(lines)
+    pre = lines[:(n_lines//2)]
+    post = lines[(n_lines//2):]
+    return "\n".join(pre), "\n".join(post)
 
 
 @CatchException
 def 全项目切换英文(txt, top_p, temperature, chatbot, history, sys_prompt, WEB_PORT):
-    history = []    # 清空历史，以免输入溢出
-    # 集合文件
-    import time, glob, os
+    # 第1步：清空历史，以免输入溢出
+    history = []
+
+    # 第2步：尝试导入依赖，如果缺少依赖，则给出安装建议
+    try:
+        import openai, transformers
+    except:
+        report_execption(chatbot, history, 
+            a = f"解析项目: {txt}", 
+            b = f"导入软件依赖失败。使用该模块需要额外依赖，安装方法```pip install --upgrade openai transformers```。")
+        yield chatbot, history, '正常'
+        return
+
+    # 第3步：集合文件
+    import time, glob, os, shutil, re, openai
     os.makedirs('gpt_log/generated_english_version', exist_ok=True)
     os.makedirs('gpt_log/generated_english_version/crazy_functions', exist_ok=True)
     file_manifest = [f for f in glob.glob('./*.py') if ('test_project' not in f) and ('gpt_log' not in f)] + \
                     [f for f in glob.glob('./crazy_functions/*.py') if ('test_project' not in f) and ('gpt_log' not in f)]
+    # file_manifest = ['./toolbox.py']
     i_say_show_user_buffer = []
 
-    # 随便显示点什么防止卡顿的感觉
+    # 第4步：随便显示点什么防止卡顿的感觉
     for index, fp in enumerate(file_manifest):
         # if 'test_project' in fp: continue
         with open(fp, 'r', encoding='utf-8') as f:
             file_content = f.read()
-        i_say_show_user =f'[{index}/{len(file_manifest)}] 接下来请将以下代码中包含的所有中文转化为英文，只输出代码: {os.path.abspath(fp)}'
+        i_say_show_user =f'[{index}/{len(file_manifest)}] 接下来请将以下代码中包含的所有中文转化为英文，只输出转化后的英文代码，请用代码块输出代码: {os.path.abspath(fp)}'
         i_say_show_user_buffer.append(i_say_show_user)
         chatbot.append((i_say_show_user, "[Local Message] 等待多线程操作，中间过程不予显示."))
         yield chatbot, history, '正常'
 
-    # 任务函数
+
+    # 第5步：Token限制下的截断与处理
+    MAX_TOKEN = 2500
+    # from transformers import GPT2TokenizerFast
+    # print('加载tokenizer中')
+    # tokenizer = GPT2TokenizerFast.from_pretrained("gpt2")
+    # get_token_cnt = lambda txt: len(tokenizer(txt)["input_ids"])
+    # print('加载tokenizer结束')
+
+
+    # 第6步：任务函数
     mutable_return = [None for _ in file_manifest]
+    observe_window = [[""] for _ in file_manifest]
     def thread_worker(fp,index):
+        if index > 10: 
+            time.sleep(60)
+            print('Openai 限制免费用户每分钟20次请求，降低请求频率中。')
         with open(fp, 'r', encoding='utf-8') as f:
             file_content = f.read()
-        i_say = f'接下来请将以下代码中包含的所有中文转化为英文，只输出代码，文件名是{fp}，文件代码是 ```{file_content}```'
-        # ** gpt request **
-        gpt_say = predict_no_ui_long_connection(inputs=i_say, top_p=top_p, temperature=temperature, history=history, sys_prompt=sys_prompt)
-        mutable_return[index] = gpt_say
+        i_say_template = lambda fp, file_content: f'接下来请将以下代码中包含的所有中文转化为英文，只输出代码，文件名是{fp}，文件代码是 ```{file_content}```'
+        try:
+            gpt_say = ""
+            # 分解代码文件
+            file_content_breakdown = breakdown_txt_to_satisfy_token_limit(file_content, MAX_TOKEN)
+            for file_content_partial in file_content_breakdown:
+                i_say = i_say_template(fp, file_content_partial)
+                # # ** gpt request **
+                gpt_say_partial = predict_no_ui_long_connection(inputs=i_say, top_p=top_p, temperature=temperature, history=[], sys_prompt=sys_prompt, observe_window=observe_window[index])
+                gpt_say_partial = extract_code_block_carefully(gpt_say_partial)
+                gpt_say += gpt_say_partial
+            mutable_return[index] = gpt_say
+        except ConnectionAbortedError as token_exceed_err:
+            print('至少一个线程任务Token溢出而失败', e)
+        except Exception as e:
+            print('至少一个线程任务意外失败', e)
 
-    # 所有线程同时开始执行任务函数
+    # 第7步：所有线程同时开始执行任务函数
     handles = [threading.Thread(target=thread_worker, args=(fp,index)) for index, fp in enumerate(file_manifest)]
     for h in handles:
         h.daemon = True
@@ -43,19 +128,23 @@ def 全项目切换英文(txt, top_p, temperature, chatbot, history, sys_prompt,
     chatbot.append(('开始了吗？', f'多线程操作已经开始'))
     yield chatbot, history, '正常'
 
-    # 循环轮询各个线程是否执行完毕
+    # 第8步：循环轮询各个线程是否执行完毕
     cnt = 0
     while True:
-        time.sleep(1)
+        cnt += 1
+        time.sleep(0.2)
         th_alive = [h.is_alive() for h in handles]
         if not any(th_alive): break
-        stat = ['执行中' if alive else '已完成' for alive in th_alive]
-        stat_str = '|'.join(stat)
-        cnt += 1
-        chatbot[-1] = (chatbot[-1][0], f'多线程操作已经开始，完成情况: {stat_str}' + ''.join(['.']*(cnt%4)))
+        # 更好的UI视觉效果
+        observe_win = []
+        for thread_index, alive in enumerate(th_alive): 
+            observe_win.append("[ ..."+observe_window[thread_index][0][-60:].replace('\n','').replace('```','...').replace(' ','.').replace('<br/>','.....').replace('$','.')+"... ]")
+        stat = [f'执行中: {obs}\n\n' if alive else '已完成\n\n' for alive, obs in zip(th_alive, observe_win)]
+        stat_str = ''.join(stat)
+        chatbot[-1] = (chatbot[-1][0], f'多线程操作已经开始，完成情况: \n\n{stat_str}' + ''.join(['.']*(cnt%10+1)))
         yield chatbot, history, '正常'
 
-    # 把结果写入文件
+    # 第9步：把结果写入文件
     for index, h in enumerate(handles):
         h.join() # 这里其实不需要join了，肯定已经都结束了
         fp = file_manifest[index]
@@ -63,13 +152,17 @@ def 全项目切换英文(txt, top_p, temperature, chatbot, history, sys_prompt,
         i_say_show_user = i_say_show_user_buffer[index]
 
         where_to_relocate = f'gpt_log/generated_english_version/{fp}'
-        with open(where_to_relocate, 'w+', encoding='utf-8') as f: f.write(gpt_say.lstrip('```').rstrip('```'))
+        if gpt_say is not None:
+            with open(where_to_relocate, 'w+', encoding='utf-8') as f:  
+                f.write(gpt_say)
+        else:  # 失败
+            shutil.copyfile(file_manifest[index], where_to_relocate)
         chatbot.append((i_say_show_user, f'[Local Message] 已完成{os.path.abspath(fp)}的转化，\n\n存入{os.path.abspath(where_to_relocate)}'))
         history.append(i_say_show_user); history.append(gpt_say)
         yield chatbot, history, '正常'
         time.sleep(1)
 
-    # 备份一个文件
+    # 第10步：备份一个文件
     res = write_results_to_file(history)
     chatbot.append(("生成一份任务执行报告", res))
     yield chatbot, history, '正常'

crazy_functions/解析项目源代码.py

@@ -119,8 +119,8 @@ def 解析一个C项目的头文件(txt, top_p, temperature, chatbot, history, s
         report_execption(chatbot, history, a = f"解析项目: {txt}", b = f"找不到本地项目或无权访问: {txt}")
         yield chatbot, history, '正常'
         return
-    file_manifest = [f for f in glob.glob(f'{project_folder}/**/*.h', recursive=True)] # + \
-                    # [f for f in glob.glob(f'{project_folder}/**/*.cpp', recursive=True)] + \
+    file_manifest = [f for f in glob.glob(f'{project_folder}/**/*.h', recursive=True)]  + \
+                    [f for f in glob.glob(f'{project_folder}/**/*.hpp', recursive=True)] #+ \
                     # [f for f in glob.glob(f'{project_folder}/**/*.c', recursive=True)]
     if len(file_manifest) == 0:
         report_execption(chatbot, history, a = f"解析项目: {txt}", b = f"找不到任何.h头文件: {txt}")
@@ -141,6 +141,7 @@ def 解析一个C项目(txt, top_p, temperature, chatbot, history, systemPromptT
         return
     file_manifest = [f for f in glob.glob(f'{project_folder}/**/*.h', recursive=True)]  + \
                     [f for f in glob.glob(f'{project_folder}/**/*.cpp', recursive=True)] + \
+                    [f for f in glob.glob(f'{project_folder}/**/*.hpp', recursive=True)] + \
                     [f for f in glob.glob(f'{project_folder}/**/*.c', recursive=True)]
     if len(file_manifest) == 0:
         report_execption(chatbot, history, a = f"解析项目: {txt}", b = f"找不到任何.h头文件: {txt}")
@@ -148,3 +149,66 @@ def 解析一个C项目(txt, top_p, temperature, chatbot, history, systemPromptT
         return
     yield from 解析源代码(file_manifest, project_folder, top_p, temperature, chatbot, history, systemPromptTxt)
 
+
+@CatchException
+def 解析一个Java项目(txt, top_p, temperature, chatbot, history, systemPromptTxt, WEB_PORT):
+    history = []  # 清空历史，以免输入溢出
+    import glob, os
+    if os.path.exists(txt):
+        project_folder = txt
+    else:
+        if txt == "": txt = '空空如也的输入栏'
+        report_execption(chatbot, history, a=f"解析项目: {txt}", b=f"找不到本地项目或无权访问: {txt}")
+        yield chatbot, history, '正常'
+        return
+    file_manifest = [f for f in glob.glob(f'{project_folder}/**/*.java', recursive=True)] + \
+                    [f for f in glob.glob(f'{project_folder}/**/*.jar', recursive=True)] + \
+                    [f for f in glob.glob(f'{project_folder}/**/*.xml', recursive=True)] + \
+                    [f for f in glob.glob(f'{project_folder}/**/*.sh', recursive=True)]
+    if len(file_manifest) == 0:
+        report_execption(chatbot, history, a=f"解析项目: {txt}", b=f"找不到任何java文件: {txt}")
+        yield chatbot, history, '正常'
+        return
+    yield from 解析源代码(file_manifest, project_folder, top_p, temperature, chatbot, history, systemPromptTxt)
+
+
+@CatchException
+def 解析一个Rect项目(txt, top_p, temperature, chatbot, history, systemPromptTxt, WEB_PORT):
+    history = []  # 清空历史，以免输入溢出
+    import glob, os
+    if os.path.exists(txt):
+        project_folder = txt
+    else:
+        if txt == "": txt = '空空如也的输入栏'
+        report_execption(chatbot, history, a=f"解析项目: {txt}", b=f"找不到本地项目或无权访问: {txt}")
+        yield chatbot, history, '正常'
+        return
+    file_manifest = [f for f in glob.glob(f'{project_folder}/**/*.ts', recursive=True)] + \
+                    [f for f in glob.glob(f'{project_folder}/**/*.tsx', recursive=True)] + \
+                    [f for f in glob.glob(f'{project_folder}/**/*.json', recursive=True)] + \
+                    [f for f in glob.glob(f'{project_folder}/**/*.js', recursive=True)] + \
+                    [f for f in glob.glob(f'{project_folder}/**/*.jsx', recursive=True)]
+    if len(file_manifest) == 0:
+        report_execption(chatbot, history, a=f"解析项目: {txt}", b=f"找不到任何Rect文件: {txt}")
+        yield chatbot, history, '正常'
+        return
+    yield from 解析源代码(file_manifest, project_folder, top_p, temperature, chatbot, history, systemPromptTxt)
+
+
+@CatchException
+def 解析一个Golang项目(txt, top_p, temperature, chatbot, history, systemPromptTxt, WEB_PORT):
+    history = []  # 清空历史，以免输入溢出
+    import glob, os
+    if os.path.exists(txt):
+        project_folder = txt
+    else:
+        if txt == "": txt = '空空如也的输入栏'
+        report_execption(chatbot, history, a=f"解析项目: {txt}", b=f"找不到本地项目或无权访问: {txt}")
+        yield chatbot, history, '正常'
+        return
+    file_manifest = [f for f in glob.glob(f'{project_folder}/**/*.go', recursive=True)]
+    if len(file_manifest) == 0:
+        report_execption(chatbot, history, a=f"解析项目: {txt}", b=f"找不到任何golang文件: {txt}")
+        yield chatbot, history, '正常'
+        return
+    yield from 解析源代码(file_manifest, project_folder, top_p, temperature, chatbot, history, systemPromptTxt)

functional_crazy.py

@@ -1,19 +1,17 @@
 from toolbox import HotReload # HotReload 的意思是热更新，修改函数插件后，不需要重启程序，代码直接生效
 
-# UserVisibleLevel是过滤器参数。
-# 由于UI界面空间有限，所以通过这种方式决定UI界面中显示哪些插件
-# 默认函数插件 VisibleLevel 是 0
-# 当 UserVisibleLevel >= 函数插件的 VisibleLevel 时，该函数插件才会被显示出来
-UserVisibleLevel = 1
-
-
 def get_crazy_functionals():
+    ###################### 第一组插件 ###########################
+    # [第一组插件]: 最早期编写的项目插件和一些demo
     from crazy_functions.读文章写摘要 import 读文章写摘要
     from crazy_functions.生成函数注释 import 批量生成函数注释
     from crazy_functions.解析项目源代码 import 解析项目本身
     from crazy_functions.解析项目源代码 import 解析一个Python项目
     from crazy_functions.解析项目源代码 import 解析一个C项目的头文件
     from crazy_functions.解析项目源代码 import 解析一个C项目
+    from crazy_functions.解析项目源代码 import 解析一个Golang项目
+    from crazy_functions.解析项目源代码 import 解析一个Java项目
+    from crazy_functions.解析项目源代码 import 解析一个Rect项目
     from crazy_functions.高级功能函数模板 import 高阶功能模板函数
     from crazy_functions.代码重写为全英文_多线程 import 全项目切换英文
 
@@ -35,6 +33,21 @@ def get_crazy_functionals():
             "AsButton": False,  # 加入下拉菜单中
             "Function": 解析一个C项目
         },
+        "解析整个Go项目": {
+            "Color": "stop",    # 按钮颜色
+            "AsButton": False,  # 加入下拉菜单中
+            "Function": 解析一个Golang项目
+        },
+        "解析整个Java项目": {
+            "Color": "stop",  # 按钮颜色
+            "AsButton": False,  # 加入下拉菜单中
+            "Function": 解析一个Java项目
+        },
+        "解析整个React项目": {
+            "Color": "stop",  # 按钮颜色
+            "AsButton": False,  # 加入下拉菜单中
+            "Function": 解析一个Rect项目
+        },
         "读Tex论文写摘要": {
             "Color": "stop",    # 按钮颜色
             "Function": 读文章写摘要
@@ -52,33 +65,44 @@ def get_crazy_functionals():
             "Function": HotReload(高阶功能模板函数)
         },
     }
+    ###################### 第二组插件 ###########################
+    # [第二组插件]: 经过充分测试，但功能上距离达到完美状态还差一点点
+    from crazy_functions.批量总结PDF文档 import 批量总结PDF文档
+    from crazy_functions.批量总结PDF文档pdfminer import 批量总结PDF文档pdfminer
+    from crazy_functions.总结word文档 import 总结word文档
+    function_plugins.update({
+        "[仅供开发调试] 批量总结PDF文档": {
+            "Color": "stop",
+            "Function": HotReload(批量总结PDF文档) # HotReload 的意思是热更新，修改函数插件代码后，不需要重启程序，代码直接生效
+        },
+        "[仅供开发调试] 批量总结PDF文档pdfminer": {
+            "Color": "stop",
+            "AsButton": False,  # 加入下拉菜单中
+            "Function": HotReload(批量总结PDF文档pdfminer)
+        },
+        "[仅供开发调试] 批量总结Word文档": {
+            "Color": "stop",
+            "Function": HotReload(总结word文档)
+        },
+    })
 
-    # VisibleLevel=1 经过测试，但功能上距离达到完美状态还差一点点
-    if UserVisibleLevel >= 1:
-        from crazy_functions.批量总结PDF文档 import 批量总结PDF文档
-        from crazy_functions.批量总结PDF文档pdfminer import 批量总结PDF文档pdfminer
-        from crazy_functions.总结word文档 import 总结word文档
+    ###################### 第三组插件 ###########################
+    # [第三组插件]: 尚未充分测试的函数插件，放在这里
+    try:
+        from crazy_functions.下载arxiv论文翻译摘要 import 下载arxiv论文并翻译摘要
         function_plugins.update({
-            "[仅供开发调试] 批量总结PDF文档": {
-                "Color": "stop",
-                "Function": HotReload(批量总结PDF文档) # HotReload 的意思是热更新，修改函数插件代码后，不需要重启程序，代码直接生效
-            },
-            "[仅供开发调试] 批量总结PDF文档pdfminer": {
+            "一键下载arxiv论文并翻译摘要（先在input输入编号，如1812.10695）": {
                 "Color": "stop",
                 "AsButton": False,  # 加入下拉菜单中
-                "Function": HotReload(批量总结PDF文档pdfminer)
-            },
-            "[仅供开发调试] 批量总结Word文档": {
-                "Color": "stop",
-                "Function": HotReload(总结word文档)
-            },
+                "Function": HotReload(下载arxiv论文并翻译摘要)
+            }
         })
+    except Exception as err:
+        print(f'[下载arxiv论文并翻译摘要] 插件导入失败 {str(err)}')
 
-    # VisibleLevel=2 尚未充分测试的函数插件，放在这里
-    if UserVisibleLevel >= 2:
-        function_plugins.update({
-        })
 
+
+    ###################### 第n组插件 ###########################
     return function_plugins
 
 

main.py

@@ -12,7 +12,8 @@ PORT = find_free_port() if WEB_PORT <= 0 else WEB_PORT
 if not AUTHENTICATION: AUTHENTICATION = None
 
 initial_prompt = "Serve me as a writing and programming assistant."
-title_html = """<h1 align="center">ChatGPT 学术优化</h1>"""
+title_html = "<h1 align=\"center\">ChatGPT 学术优化</h1>"
+description =  """代码开源和更新[地址🚀](https://github.com/binary-husky/chatgpt_academic)，感谢热情的[开发者们❤️](https://github.com/binary-husky/chatgpt_academic/graphs/contributors)"""
 
 # 问询记录, python 版本建议3.9+（越新越好）
 import logging
@@ -78,12 +79,12 @@ with gr.Blocks(theme=set_theme, analytics_enabled=False, css=advanced_css) as de
                 with gr.Row():
                     with gr.Accordion("点击展开“文件上传区”。上传本地文件可供红色函数插件调用。", open=False) as area_file_up:
                         file_upload = gr.Files(label="任何文件, 但推荐上传压缩文件(zip, tar)", file_count="multiple")
-            with gr.Accordion("展开SysPrompt & GPT参数 & 交互界面布局", open=False):
+            with gr.Accordion("展开SysPrompt & 交互界面布局 & Github地址", open=False):
                 system_prompt = gr.Textbox(show_label=True, placeholder=f"System Prompt", label="System prompt", value=initial_prompt)
                 top_p = gr.Slider(minimum=-0, maximum=1.0, value=1.0, step=0.01,interactive=True, label="Top-p (nucleus sampling)",)
                 temperature = gr.Slider(minimum=-0, maximum=2.0, value=1.0, step=0.01, interactive=True, label="Temperature",)
                 checkboxes = gr.CheckboxGroup(["基础功能区", "函数插件区"], value=["基础功能区", "函数插件区"], label="显示/隐藏功能区")
-
+                gr.Markdown(description)
     # 功能区显示开关与功能区的互动
     def fn_area_visibility(a):
         ret = {}
@@ -119,7 +120,7 @@ with gr.Blocks(theme=set_theme, analytics_enabled=False, css=advanced_css) as de
     dropdown.select(on_dropdown_changed, [dropdown], [switchy_bt] )
     # 随变按钮的回调函数注册
     def route(k, *args, **kwargs):
-        if k in [r"打开插件列表", r"先从插件列表中选择"]: return 
+        if k in [r"打开插件列表", r"请先从插件列表中选择"]: return 
         yield from crazy_fns[k]["Function"](*args, **kwargs)
     click_handle = switchy_bt.click(route,[switchy_bt, *input_combo, gr.State(PORT)], output_combo)
     click_handle.then(on_report_generated, [file_upload, chatbot], [file_upload, chatbot])
@@ -133,12 +134,14 @@ with gr.Blocks(theme=set_theme, analytics_enabled=False, css=advanced_css) as de
 # gradio的inbrowser触发不太稳定，回滚代码到原始的浏览器打开函数
 def auto_opentab_delay():
     import threading, webbrowser, time
-    print(f"如果浏览器没有自动打开，请复制并转到以下URL: http://localhost:{PORT}")
+    print(f"如果浏览器没有自动打开，请复制并转到以下URL：")
+    print(f"\t（亮色主体）: http://localhost:{PORT}")
+    print(f"\t（暗色主体）: http://localhost:{PORT}/?__dark-theme=true")
     def open(): 
         time.sleep(2)
-        webbrowser.open_new_tab(f"http://localhost:{PORT}")
+        webbrowser.open_new_tab(f"http://localhost:{PORT}/?__dark-theme=true")
     threading.Thread(target=open, name="open-browser", daemon=True).start()
 
 auto_opentab_delay()
 demo.title = "ChatGPT 学术优化"
-demo.queue(concurrency_count=CONCURRENT_COUNT).launch(server_name="0.0.0.0", share=True, server_port=PORT, auth=AUTHENTICATION)
+demo.queue(concurrency_count=CONCURRENT_COUNT).launch(server_name="0.0.0.0", share=Flase, server_port=8080, auth=chunzhi233233)

predict.py

@@ -71,9 +71,10 @@ def predict_no_ui(inputs, top_p, temperature, history=[], sys_prompt=""):
         raise ConnectionAbortedError("Json解析不合常规，可能是文本过长" + response.text)
 
 
-def predict_no_ui_long_connection(inputs, top_p, temperature, history=[], sys_prompt=""):
+def predict_no_ui_long_connection(inputs, top_p, temperature, history=[], sys_prompt="", observe_window=None):
     """
         发送至chatGPT，等待回复，一次性完成，不显示中间过程。但内部用stream的方法避免有人中途掐网线。
+        observe_window：用于负责跨越线程传递已经输出的部分，大部分时候仅仅为了fancy的视觉效果，留空即可
     """
     headers, payload = generate_payload(inputs, top_p, temperature, history, system_prompt=sys_prompt, stream=True)
 
@@ -105,7 +106,10 @@ def predict_no_ui_long_connection(inputs, top_p, temperature, history=[], sys_pr
         delta = json_data["delta"]
         if len(delta) == 0: break
         if "role" in delta: continue
-        if "content" in delta: result += delta["content"]; print(delta["content"], end='')
+        if "content" in delta: 
+            result += delta["content"]
+            print(delta["content"], end='')
+            if observe_window is not None: observe_window[0] += delta["content"]
         else: raise RuntimeError("意外Json结构："+delta)
     if json_data['finish_reason'] == 'length':
         raise ConnectionAbortedError("正常结束，但显示Token不足。")
@@ -186,14 +190,16 @@ def predict(inputs, top_p, temperature, chatbot=[], history=[], system_prompt=''
                     error_msg = chunk.decode()
                     if "reduce the length" in error_msg:
                         chatbot[-1] = (chatbot[-1][0], "[Local Message] Input (or history) is too long, please reduce input or clear history by refreshing this page.")
-                        history = []
+                        history = []    # 清除历史
                     elif "Incorrect API key" in error_msg:
                         chatbot[-1] = (chatbot[-1][0], "[Local Message] Incorrect API key provided.")
+                    elif "exceeded your current quota" in error_msg:
+                        chatbot[-1] = (chatbot[-1][0], "[Local Message] You exceeded your current quota. OpenAI以账户额度不足为由，拒绝服务.")
                     else:
                         from toolbox import regular_txt_to_markdown
-                        tb_str = regular_txt_to_markdown(traceback.format_exc())
-                        chatbot[-1] = (chatbot[-1][0], f"[Local Message] Json Error \n\n {tb_str} \n\n {regular_txt_to_markdown(chunk.decode()[4:])}")
-                    yield chatbot, history, "Json解析不合常规" + error_msg
+                        tb_str = '```\n' + traceback.format_exc() + '```'
+                        chatbot[-1] = (chatbot[-1][0], f"[Local Message] 异常 \n\n{tb_str} \n\n{regular_txt_to_markdown(chunk.decode()[4:])}")
+                    yield chatbot, history, "Json异常" + error_msg
                     return
 
 def generate_payload(inputs, top_p, temperature, history, system_prompt, stream):

request_llm/README.md

@@ -0,0 +1,36 @@
+# 如何使用其他大语言模型（dev分支测试中）
+
+## 1. 先运行text-generation
+``` sh
+# 下载模型（ text-generation 这么牛的项目，别忘了给人家star ）
+git clone https://github.com/oobabooga/text-generation-webui.git
+
+# 安装text-generation的额外依赖
+pip install accelerate bitsandbytes flexgen gradio llamacpp markdown numpy peft requests rwkv safetensors sentencepiece tqdm datasets git+https://github.com/huggingface/transformers
+
+# 切换路径
+cd text-generation-webui
+
+# 下载模型
+python download-model.py facebook/galactica-1.3b
+# 其他可选如 facebook/opt-1.3b
+#           facebook/galactica-6.7b
+#           facebook/galactica-120b
+#           facebook/pygmalion-1.3b 等
+# 详情见 https://github.com/oobabooga/text-generation-webui
+
+# 启动text-generation，注意把模型的斜杠改成下划线
+python server.py --cpu --listen --listen-port 7860 --model facebook_galactica-1.3b
+```
+
+## 2. 修改config.py
+``` sh
+# LLM_MODEL格式较复杂   TGUI:[模型]@[ws地址]:[ws端口] ,   端口要和上面给定的端口一致
+LLM_MODEL = "TGUI:galactica-1.3b@localhost:7860"
+```
+
+## 3. 运行！
+``` sh
+cd chatgpt-academic
+python main.py
+```

request_llm/bridge_tgui.py

@@ -0,0 +1,167 @@
+'''
+Contributed by SagsMug. Modified by binary-husky
+https://github.com/oobabooga/text-generation-webui/pull/175
+'''
+
+import asyncio
+import json
+import random
+import string
+import websockets
+import logging
+import time
+import threading
+import importlib
+from toolbox import get_conf
+LLM_MODEL, = get_conf('LLM_MODEL')
+
+# "TGUI:galactica-1.3b@localhost:7860"
+model_name, addr_port = LLM_MODEL.split('@')
+assert ':' in addr_port, "LLM_MODEL 格式不正确！" + LLM_MODEL
+addr, port = addr_port.split(':')
+
+def random_hash():
+    letters = string.ascii_lowercase + string.digits
+    return ''.join(random.choice(letters) for i in range(9))
+
+async def run(context, max_token=512):
+    params = {
+        'max_new_tokens': max_token,
+        'do_sample': True,
+        'temperature': 0.5,
+        'top_p': 0.9,
+        'typical_p': 1,
+        'repetition_penalty': 1.05,
+        'encoder_repetition_penalty': 1.0,
+        'top_k': 0,
+        'min_length': 0,
+        'no_repeat_ngram_size': 0,
+        'num_beams': 1,
+        'penalty_alpha': 0,
+        'length_penalty': 1,
+        'early_stopping': True,
+        'seed': -1,
+    }
+    session = random_hash()
+
+    async with websockets.connect(f"ws://{addr}:{port}/queue/join") as websocket:
+        while content := json.loads(await websocket.recv()):
+            #Python3.10 syntax, replace with if elif on older
+            if content["msg"] ==  "send_hash":
+                await websocket.send(json.dumps({
+                    "session_hash": session,
+                    "fn_index": 12
+                }))
+            elif content["msg"] ==  "estimation":
+                pass
+            elif content["msg"] ==  "send_data":
+                await websocket.send(json.dumps({
+                    "session_hash": session,
+                    "fn_index": 12,
+                    "data": [
+                        context,
+                        params['max_new_tokens'],
+                        params['do_sample'],
+                        params['temperature'],
+                        params['top_p'],
+                        params['typical_p'],
+                        params['repetition_penalty'],
+                        params['encoder_repetition_penalty'],
+                        params['top_k'],
+                        params['min_length'],
+                        params['no_repeat_ngram_size'],
+                        params['num_beams'],
+                        params['penalty_alpha'],
+                        params['length_penalty'],
+                        params['early_stopping'],
+                        params['seed'],
+                    ]
+                }))
+            elif content["msg"] ==  "process_starts":
+                pass
+            elif content["msg"] in ["process_generating", "process_completed"]:
+                yield content["output"]["data"][0]
+                # You can search for your desired end indicator and 
+                #  stop generation by closing the websocket here
+                if (content["msg"] == "process_completed"):
+                    break
+
+
+
+
+
+def predict_tgui(inputs, top_p, temperature, chatbot=[], history=[], system_prompt='', stream = True, additional_fn=None):
+    """
+        发送至chatGPT，流式获取输出。
+        用于基础的对话功能。
+        inputs 是本次问询的输入
+        top_p, temperature是chatGPT的内部调优参数
+        history 是之前的对话列表（注意无论是inputs还是history，内容太长了都会触发token数量溢出的错误）
+        chatbot 为WebUI中显示的对话列表，修改它，然后yeild出去，可以直接修改对话界面内容
+        additional_fn代表点击的哪个按钮，按钮见functional.py
+    """
+    if additional_fn is not None:
+        import functional
+        importlib.reload(functional)    # 热更新prompt
+        functional = functional.get_functionals()
+        if "PreProcess" in functional[additional_fn]: inputs = functional[additional_fn]["PreProcess"](inputs)  # 获取预处理函数（如果有的话）
+        inputs = functional[additional_fn]["Prefix"] + inputs + functional[additional_fn]["Suffix"]
+
+    raw_input = "What I would like to say is the following: " + inputs
+    logging.info(f'[raw_input] {raw_input}')
+    history.extend([inputs, ""])
+    chatbot.append([inputs, ""])
+    yield chatbot, history, "等待响应"
+
+    prompt = inputs
+    tgui_say = ""
+
+    mutable = ["", time.time()]
+    def run_coorotine(mutable):
+        async def get_result(mutable):
+            async for response in run(prompt):
+                print(response[len(mutable[0]):])
+                mutable[0] = response
+                if (time.time() - mutable[1]) > 3: 
+                    print('exit when no listener')
+                    break
+        asyncio.run(get_result(mutable))
+
+    thread_listen = threading.Thread(target=run_coorotine, args=(mutable,), daemon=True)
+    thread_listen.start()
+
+    while thread_listen.is_alive():
+        time.sleep(1)
+        mutable[1] = time.time()
+        # Print intermediate steps
+        if tgui_say != mutable[0]:
+            tgui_say = mutable[0]
+            history[-1] = tgui_say
+            chatbot[-1] = (history[-2], history[-1])
+            yield chatbot, history, "status_text"
+
+    logging.info(f'[response] {tgui_say}')
+
+
+
+def predict_tgui_no_ui(inputs, top_p, temperature, history=[], sys_prompt=""):
+    raw_input = "What I would like to say is the following: " + inputs
+    prompt = inputs
+    tgui_say = ""
+    mutable = ["", time.time()]
+    def run_coorotine(mutable):
+        async def get_result(mutable):
+            async for response in run(prompt, max_token=20):
+                print(response[len(mutable[0]):])
+                mutable[0] = response
+                if (time.time() - mutable[1]) > 3: 
+                    print('exit when no listener')
+                    break
+        asyncio.run(get_result(mutable))
+    thread_listen = threading.Thread(target=run_coorotine, args=(mutable,))
+    thread_listen.start()
+    while thread_listen.is_alive():
+        time.sleep(1)
+        mutable[1] = time.time()
+    tgui_say = mutable[0]
+    return tgui_say

requirements.txt

@@ -3,3 +3,5 @@ requests[socks]
 mdtex2html
 Markdown
 latex2mathml
+openai
+transformers

theme.py

@@ -82,13 +82,71 @@ def adjust_theme():
     return set_theme
 
 advanced_css = """
+/* 设置表格的外边距为1em，内部单元格之间边框合并，空单元格显示. */
 .markdown-body table {
-    border: 1px solid #ddd; 
+    margin: 1em 0;
     border-collapse: collapse;
+    empty-cells: show;
 }
 
+/* 设置表格单元格的内边距为5px，边框粗细为1.2px，颜色为--border-color-primary. */
 .markdown-body th, .markdown-body td {
-    border: 1px solid #ddd; 
+    border: 1.2px solid var(--border-color-primary);
     padding: 5px;
 }
+
+/* 设置表头背景颜色为rgba(175,184,193,0.2)，透明度为0.2. */
+.markdown-body thead {
+    background-color: rgba(175,184,193,0.2);
+}
+
+/* 设置表头单元格的内边距为0.5em和0.2em. */
+.markdown-body thead th {
+    padding: .5em .2em;
+}
+
+/* 去掉列表前缀的默认间距，使其与文本线对齐. */
+.markdown-body ol, .markdown-body ul {
+    padding-inline-start: 2em !important;
+}
+
+/* 设定聊天气泡的样式，包括圆角、最大宽度和阴影等. */
+[class *= "message"] {
+    border-radius: var(--radius-xl) !important;
+    /* padding: var(--spacing-xl) !important; */
+    /* font-size: var(--text-md) !important; */
+    /* line-height: var(--line-md) !important; */
+    /* min-height: calc(var(--text-md)*var(--line-md) + 2*var(--spacing-xl)); */
+    /* min-width: calc(var(--text-md)*var(--line-md) + 2*var(--spacing-xl)); */
+}
+[data-testid = "bot"] {
+    max-width: 95%;
+    /* width: auto !important; */
+    border-bottom-left-radius: 0 !important;
+}
+[data-testid = "user"] {
+    max-width: 100%;
+    /* width: auto !important; */
+    border-bottom-right-radius: 0 !important;
+}
+
+/* 行内代码的背景设为淡灰色，设定圆角和间距. */
+.markdown-body code {
+    display: inline;
+    white-space: break-spaces;
+    border-radius: 6px;
+    margin: 0 2px 0 2px;
+    padding: .2em .4em .1em .4em;
+    background-color: rgba(175,184,193,0.2);
+}
+/* 设定代码块的样式，包括背景颜色、内、外边距、圆角。 */
+.markdown-body pre code {
+    display: block;
+    overflow: auto;
+    white-space: pre;
+    background-color: rgba(175,184,193,0.2);
+    border-radius: 10px;
+    padding: 1em;
+    margin: 1em 2em 1em 0.5em;
+}
 """

toolbox.py

@@ -115,8 +115,9 @@ def CatchException(f):
             from check_proxy import check_proxy
             from toolbox import get_conf
             proxies, = get_conf('proxies')
-            tb_str = regular_txt_to_markdown(traceback.format_exc())
-            chatbot[-1] = (chatbot[-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)}")
+            tb_str = '```\n' + traceback.format_exc() + '```'
+            if len(chatbot) == 0: chatbot.append(["插件调度异常","异常原因"])
+            chatbot[-1] = (chatbot[-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 chatbot, history, f'异常 {e}'
     return decorated
 
@@ -164,6 +165,23 @@ def markdown_convertion(txt):
     else:
         return pre + markdown.markdown(txt,extensions=['fenced_code','tables']) + suf
 
+def close_up_code_segment_during_stream(gpt_reply):
+    """
+        在gpt输出代码的中途（输出了前面的```，但还没输出完后面的```），补上后面的```
+    """
+    if '```' not in gpt_reply: return gpt_reply
+    if gpt_reply.endswith('```'): return gpt_reply
+
+    # 排除了以上两个情况，我们
+    segments = gpt_reply.split('```')
+    n_mark = len(segments) - 1
+    if n_mark % 2 == 1:
+        # print('输出代码片段中！')
+        return gpt_reply+'\n```'
+    else:
+        return gpt_reply
+ 
+
 
 def format_io(self, y):
     """
@@ -172,6 +190,7 @@ def format_io(self, y):
     if y is None or y == []: return []
     i_ask, gpt_reply = y[-1]
     i_ask = text_divide_paragraph(i_ask) # 输入部分太自由，预处理一波
+    gpt_reply = close_up_code_segment_during_stream(gpt_reply)  # 当代码输出半截的时候，试着补上后个```
     y[-1] = (
         None if i_ask is None else markdown.markdown(i_ask, extensions=['fenced_code','tables']),
         None if gpt_reply is None else markdown_convertion(gpt_reply)
@@ -284,7 +303,7 @@ def on_file_uploaded(files, chatbot, txt):
 def on_report_generated(files, chatbot):
     from toolbox import find_recent_files
     report_files = find_recent_files('gpt_log')
-    if len(report_files) == 0: return report_files, chatbot
+    if len(report_files) == 0: return None, chatbot
     # files.extend(report_files)
     chatbot.append(['汇总报告如何远程获取？', '汇总报告已经添加到右侧“文件上传区”（可能处于折叠状态），请查收。'])
     return report_files, chatbot

version

@@ -0,0 +1,5 @@
+{
+  "version": 2.3,
+  "show_feature": true,
+  "new_feature": "修复多线程插件Bug；加入版本检查功能。"
+}