分享github上比较热门的ChatGPT项目，值得收藏

news2024/11/24 5:27:53

🔗 运行环境：chatGPT

🚩 撰写作者：左手の明天

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#### 防伪水印——左手の明天 ####

💗 大家好🤗🤗🤗，我是左手の明天！好久不见，推荐热门的ChatGPT项目💗

📆  最近更新：2023 年 04 月 22 日，左手の明天的第 278 篇原创博客

📚 更新于专栏：高效学习

#### 防伪水印——左手の明天 ####

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。

目录

1、ChatGPT Web 应用

功能说明

本地部署方法

（1）下载本项目

（2）填写API密钥

（3）安装依赖

（4）启动

2、ChatPaper全流程加速科研

​编辑

功能说明

使用步骤

3、ChatGPT_JCM 聚合OpenAI web 管理界面

功能说明

本地部署

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

功能说明

下载安装

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

功能说明

6、chatgpt_academic：科研工作者的利器

功能说明

本地安装

7、chatgpt-on-wechat：ChatGPT搭建微信聊天机器人

功能说明

本地安装

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

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。

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

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

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

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。

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

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。

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

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！！！

6、chatgpt_academic：科研工作者的利器

项目地址：chatgpt_academic

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

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

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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