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分享github上比较热门的ChatGPT项目，值得收藏

🔗 运行环境：chatGPT

🚩 撰写作者：左手の明天

🥇 精选专栏：《python》

🔥 推荐专栏：《算法研究》

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。

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  [email protected]: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PDFPDF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。

防伪水印——左手の明天 ####

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

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标签： chatgpt github
本文转载自: https://blog.csdn.net/ywsydwsbn/article/details/129976261
版权归原作者 左手の明天 所有， 如有侵权，请联系我们删除。
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