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分享github上比较热门的ChatGPT项目,值得收藏

做一个柔情的程序猿

共 8557字，需浏览 18分钟

 ·

2023-07-15 18:26



ChatGPT自 3 月初 Open AI 开放以来持续处于火爆阶段， 国内的开发者依托openAI的接口，开发了许多
ChatGPT
的项目，并且在GitHub 上进行了开源，确实有很多实用的应用项目，今天就整理一下
github
上最热门的
ChatGPT
项目，跟大家分享。


1、ChatGPT Web 应用

川虎 ChatGPT 🐯 Chuanhu ChatGPT：为ChatGPT API提供了一个轻快好用的Web图形界面，已经star 7.9k了，非常火爆



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需要申请 ChatGPT API Key



功能说明



  • 支持实时显示回答。




  • 重试对话，让 ChatGPT 再回答一次。




  • 优化 Tokens，减少 Tokens 占用，以支持更长的对话。




  • 设置 System Prompt，有效地设定前置条件。




  • 保存 / 加载对话历史记录。




  • 在图形界面中添加 API key。




  • System Prompt 模板功能。




  • 实时显示 Tokens 用量。



本地部署方法



（1）下载本项目

git clone https://github.com/GaiZhenbiao/ChuanhuChatGPT.git


cd ChuanhuChatGPT




或者，点击网页右上角的 Download ZIP，下载并解压完成后进入文件夹，进入终端或命令提示符。



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如果你使用Windows，应该在文件夹里按住shift+右键，选择“在终端中打开”。如果没有这个选项，选择“在此处打开Powershell窗口”。如果你使用macOS，可以在Finder底部的路径栏中右键当前文件夹，选择服务-新建位于文件夹位置的终端标签页。 


（2）填写API密钥


在文件中设定默认密钥、用户名密码以及更多设置：



  • 在项目文件夹中复制一份 config_example.json，并将其重命名为 config.json，在其中填入 API-Key、用户名密码（可选）、API host（可选）、代理地址（可选）等设置。用户名密码支持多用户。示例：

{


"openai_api_key": "sk-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx",


"users": [


["用户1的用户名", "用户1的密码"],


["用户2的用户名", "用户2的密码"]


],


}





  • 如果不设置用户名与密码，可以直接将“users”字段整段删去，或留空为 "users": []




（3）安装依赖


在终端中输入下面的命令，然后回车。




    pip install -r requirements.txt


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前提是系统安装了python，如果没安装先下载安装



（4）启动


在终端输入以下命令进行启动：




    python ChuanhuChatbot.py

如果一切顺利，可以在浏览器地址栏中输入 http://localhost:7860 查看并使用 ChuanhuChatGPT 了。


2、ChatPaper全流程加速科研

为了能提高 arXiv 用户的论文阅读效率，GitHub 上有人开源了一款可利用 ChatGPT 总结 arXiv 论文的开源工具：ChatPaper。


ChatPaper全流程加速科研：论文阅读+润色+审稿+审稿回复



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功能说明


ChatPaper可以通过ChatGPT实现对论文进行总结，帮助科研人进行论文初筛。




它可以根据用户输入的关键词，自动在arxiv上下载最新的论文，再利用ChatGPT3.5的API接口强大的总结能力，将论文总结为固定的格式，以最少的文本，最低的阅读门槛，为大家提供最大信息量，以决定该精读哪些文章。也可以提供本地的PDF文档地址，直接处理。



使用步骤



以脚本方式运行，Windows, Mac和Linux系统应该都可以，python版本最好是3.9，其他版本应该也没啥问题。




  1. 在apikey.ini中填入你的openai key。





  2. 安装依赖：

    pip install -r requirements.txt




（1） Arxiv在线批量搜索+下载+总结： 运行chat_paper.py， 比如：




    python chat_paper.py --query "chatgpt robot" --filter_keys "chatgpt robot" --max_results 3


更准确的脚本是chat_arxiv.py，使用方案，命令行更加简洁：




    python chat_arxiv.py --query "chatgpt robot" --page_num 2 --max_results 3 --days 10


其中query仍然是关键词，page_num是搜索的页面，每页和官网一样，最大是50篇，max_results是最终总结前N篇的文章，days是选最近几天的论文，严格筛选！




注意：搜索词无法识别-，只能识别空格！所以原标题的连字符最好不要用！




（2）Arxiv在线批量搜索+下载+总结+高级搜索： 运行chat_paper.py， 比如：




    python chat_paper.py --query "all: reinforcement learning robot 2023" --filter_keys "reinforcement robot" --max_results 3





（3）Arxiv在线批量搜索+下载+总结+高级搜索+指定作者： 运行chat_paper.py， 比如：




    python chat_paper.py --query "ti: Sergey Levine" --filter_keys "reinforcement robot" --max_results 3


（4）本地pdf总结： 运行chat_paper.py， 比如：




    python chat_paper.py --pdf_path "demo.pdf"


（5）本地文件夹批量总结： 运行chat_paper.py， 比如：




    python chat_paper.py --pdf_path "your_absolute_path"


（6）谷歌学术论文整理： 运行google_scholar_spider.py， 比如：






    python google_scholar_spider.py --kw "deep learning" --nresults 30 --csvpath "./data" --sortby "cit/year" --plotresults 1


此命令在Google Scholar上搜索与“deep learning”相关的文章，检索30个结果，将结果保存到“./data”文件夹中的CSV文件中，按每年引用次数排序数据，并绘制结果。


3、ChatGPT_JCM 聚合OpenAI web 管理界面

项目地址：https://github.com/202252197/ChatGPT_JCM



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功能说明


OpenAI管理界面，聚合了OpenAI的所有接口进行界面操作(所有模型、图片、音频、微调、文件)等，支持Markdown格式(公式、图表，表格)等。



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本地部署


部署方式步骤：



  • 克隆项目到本地





    git clone  git@github.com:202252197/ChatGPT_JCM.git


  • 下载依赖包





    npm install


  • 运行





    npm run serve

4、OpenAI Translator：基于 ChatGPT API 的划词翻译浏览器插件和跨平台桌面端应用

项目地址：OpenAI Translator



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功能说明


基于 ChatGPT API 的划词翻译浏览器插件和跨平台桌面端应用。


该工具基于 ChatGPT API 构建，可应用于 Chrome 插件、Windows、macos、Linux 等平台，并支持以下特性：



  • 支持三种翻译模式：翻译、润色、总结；




  • 支持 55 种语言的相互翻译、润色和总结功能；




  • 支持实时翻译、润色和总结，以最快的速度响应用户；




  • 支持自定义翻译文本；




  • 支持一键复制、支持 TTS。




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下载安装


通过winget进行安装：




    winget install yetone.OpenAITranslator

手动安装：



  • 从 Latest Release下载以.msi结尾的安装包。




  • 双击下载的文件进行安装。




  • 如果提示不安全，您可以单击 More Info -> Run Anyway 继续安装。




  • 准备使用！



5、ChatGPT-web：用 Express 和 Vue3 搭建的 ChatGPT 演示网页

项目地址：ChatGPT-web



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功能说明


支持双模型，提供了两种非官方 ChatGPT API 方法














方式 免费？ 可靠性 质量

ChatGPTAPI(gpt-3.5-turbo-0301)
 否 可靠 相对较笨

ChatGPTUnofficialProxyAPI(网页 accessToken)
 是 相对不可靠 聪明

对比：



  1. ChatGPTAPI 使用 gpt-3.5-turbo 通过 OpenAI 官方 API 调用 ChatGPT




  2. ChatGPTUnofficialProxyAPI 使用非官方代理服务器访问 ChatGPT 的后端API，绕过Cloudflare（依赖于第三方服务器，并且有速率限制）



切换方式：



  1. 进入 service/.env.example 文件，复制内容到 service/.env 文件




  2. 使用 OpenAI API Key 请填写 OPENAI_API_KEY 字段 (获取 apiKey)




  3. 使用 Web API 请填写 OPENAI_ACCESS_TOKEN 字段 (获取 accessToken)




  4. 同时存在时以 OpenAI API Key 优先




 具体安装使用可以进项目里面查看，里面记录的非常详细，感谢大神，膜拜！！！




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6、chatgpt_academic：科研工作者的利器

项目地址：chatgpt_academic



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功能说明


科研工作专用ChatGPT/GLM拓展，特别优化学术Paper润色体验，模块化设计支持自定义快捷按钮&函数插件，支持代码块表格显示，Tex公式双显示，新增Python和C++项目剖析&自译解功能，PDF/LaTex论文翻译&总结功能，支持并行问询多种LLM模型，支持gpt-3.5/gpt-4/chatglm












































功能 描述
一键润色 支持一键润色、一键查找论文语法错误
一键中英互译 一键中英互译
一键代码解释 可以正确显示代码、解释代码
自定义快捷键 支持自定义快捷键
配置代理服务器 支持配置代理服务器
模块化设计 支持自定义高阶的函数插件与[函数插件]，插件支持热更新
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/Lua/...项目树
读论文 [函数插件] 一键解读latex论文全文并生成摘要
Latex全文翻译、润色 [函数插件] 一键翻译或润色latex论文
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
Markdown中英互译 [函数插件] 看到上面5种语言的README了吗？
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
PDF论文全文翻译功能 [函数插件] PDF论文提取题目&摘要+翻译全文（多线程）
谷歌学术统合小助手 [函数插件] 给定任意谷歌学术搜索页面URL，让gpt帮你选择有趣的文章
公式/图片/表格显示 可以同时显示公式的tex形式和渲染形式，支持公式、代码高亮
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
启动暗色gradio主题 在浏览器url后面添加/?__dark-theme=true可以切换dark主题
多LLM模型支持，API2D接口支持 同时被GPT3.5、GPT4和清华ChatGLM伺候的感觉一定会很不错吧？

本地安装


（1）下载项目

git clone https://github.com/binary-husky/chatgpt_academic.git


cd chatgpt_academic




（2）配置API_KEY和代理设置


在config.py中，配置 海外Proxy 和 OpenAI API KEY


（3）安装依赖


# （选择I: 如熟悉python）推荐


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/



# （选择II: 如不熟悉python）使用anaconda，步骤也是类似的：



# （II-1）conda create -n gptac_venv python=3.11



# （II-2）conda activate gptac_venv



# （II-3）python -m pip install -r requirements.txt




如果需要支持清华ChatGLM后端，需要额外安装更多依赖（前提条件：熟悉python + 电脑配置够强）：




    python -m pip install -r request_llm/requirements_chatglm.txt

（4）运行




    python main.py


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7、chatgpt-on-wechat：ChatGPT搭建微信聊天机器人

项目地址：chatgpt-on-wechat


ChatGPT搭建微信聊天机器人，基于GPT3.5 API和itchat实现



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功能说明


基于ChatGPT的微信聊天机器人，通过 ChatGPT 接口生成对话内容，使用 itchat 实现微信消息的接收和自动回复。已实现的特性如下：



  •  文本对话： 接收私聊及群组中的微信消息，使用ChatGPT生成回复内容，完成自动回复




  •  规则定制化： 支持私聊中按指定规则触发自动回复，支持对群组设置自动回复白名单




  •  图片生成： 支持根据描述生成图片，支持图片修复




  •  上下文记忆：支持多轮对话记忆，且为每个好友维护独立的上下会话




  •  语音识别： 支持接收和处理语音消息，通过文字或语音回复




  •  插件化： 支持个性化插件，提供角色扮演、文字冒险、与操作系统交互、访问网络数据等能力



本地安装



建议Python版本在 3.7.1~3.9.X 之间，推荐3.8版本，3.10及以上版本在 MacOS 可用，其他系统上不确定能否正常运行。




(1) 克隆项目代码：

git clone https://github.com/zhayujie/chatgpt-on-wechat


cd chatgpt-on-wechat/





(2) 安装核心依赖 (必选)：



能够使用itchat创建机器人，并具有文字交流功能所需的最小依赖集合。





    pip3 install -r requirements.txt


(3) 拓展依赖 (可选，建议安装)：




    pip3 install -r requirements-optional.txt

其中tiktoken要求python版本在3.8以上，它用于精确计算会话使用的tokens数量，强烈建议安装。








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