【源码】基于Python的GPT学术优化系统

项目简介

本项目是基于Python的GPT学术优化系统，鼓励使用国内中文大语言基座模型，像通义千问、智谱GLM等。它具备论文翻译、润色、代码解释等丰富功能，适用于学术研究和开发场景。项目采用模块化设计，支持自定义插件与热更新，有多种安装方式，方便不同用户使用。

项目的主要特性和功能

1. 多模型支持：可接入百度千帆与文心一言、通义千问、书生、讯飞星火、LLaMa2、智谱GLM4、DALLE3、DeepseekCoder等多种模型。
2. 特色功能：支持mermaid图像渲染、Arxiv论文精细翻译、实时语音对话输入、AutoGen多智能体插件、虚空终端插件等。
3. 文本处理：提供润色、翻译、代码解释、批量注释生成、Markdown中英互译等功能。
4. 论文处理：支持读论文、翻译论文、Latex全文翻译和润色、PDF论文全文翻译、Arxiv小助手、Latex论文一键校对等。
5. 信息聚合：将互联网信息聚合与GPT结合，让GPT从互联网获取信息回答问题。
6. 界面与显示：可同时显示公式的tex形式和渲染形式，支持公式、代码高亮，支持切换暗色主题，提供左右和上下布局切换。
7. 自定义功能：支持自定义快捷键、便捷按钮和函数插件。
8. 对话管理：支持对话保存和载入历史存档。

安装使用步骤

安装依赖

某些依赖包尚不兼容Python 3.12，推荐使用Python 3.11。安装依赖时，请选择requirements.txt中指定的版本，安装命令如下： sh pip install -r requirements.txt

安装方法

直接运行 (Windows, Linux or MacOS)

1. 下载项目 sh cd gpt_academic
2. 配置API_KEY等变量 在config.py中配置API KEY等变量，也可在同路径下创建config_private.py文件进行私密配置，还支持通过环境变量配置，优先级为：环境变量 > config_private.py > config.py。
3. 安装依赖 ```sh python -m pip install -r requirements.txt

conda create -n gptac_venv python=3.11 conda activate gptac_venv python -m pip install -r requirements.txt 4. 运行sh python main.py ```

使用Docker

根据需求选择不同的镜像方案，修改docker-compose.yml并运行： sh docker-compose up

其他部署方法

• 在其他平台部署&二级网址部署，如使用Sealos一键部署、WSL2等，具体见相关文档。

使用

使用方法可参考项目文档进一步了解。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】