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

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.

代码中参考了很多其他优秀项目中的设计，主要包括：

# 借鉴项目1：借鉴了ChuanhuChatGPT中读取OpenAI json的方法、记录历史问询记录的方法以及gradio queue的使用技巧
https://github.com/GaiZhenbiao/ChuanhuChatGPT

# 借鉴项目2：借鉴了mdtex2html中公式处理的方法
https://github.com/polarwinkel/mdtex2html

项目使用OpenAI的gpt-3.5-turbo模型，期待gpt-4早点放宽门槛😂

Note 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格式文献的翻译解读，尚不支持word格式文件的读取。

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
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
支持GPT输出的markdown表格	可以输出支持GPT的markdown表格

新界面
所有按钮都通过读取functional.py动态生成，可随意加自定义功能，解放粘贴板
润色/纠错
支持GPT输出的markdown表格
如果输出包含公式，会同时以tex形式和渲染形式显示，方便复制和阅读
懒得看项目代码？整个工程直接给chatgpt炫嘴里

直接运行 (Windows, Linux or MacOS)

下载项目

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

我们建议将config.py复制为config_private.py并将后者用作个性化配置文件以避免config.py中的变更影响你的使用或不小心将包含你的OpenAI API KEY的config.py提交至本项目。

cp config.py config_private.py

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

1. 如果你在国内，需要设置海外代理才能够使用 OpenAI API，你可以通过 config.py 文件来进行设置。
2. 配置 OpenAI API KEY。你需要在 OpenAI 官网上注册并获取 API KEY。一旦你拿到了 API KEY，在 config.py 文件里配置好即可。

安装依赖

python -m pip install -r requirements.txt

或者，如果你希望使用conda

conda create -n gptac 'gradio>=3.23' requests
conda activate gptac
python3 -m pip install mdtex2html

运行

python main.py

测试实验性功能

- 测试C++项目头文件分析
    input区域 输入 `./crazy_functions/test_project/cpp/libJPG` ， 然后点击 "[实验] 解析整个C++项目（input输入项目根路径）"
- 测试给Latex项目写摘要
    input区域 输入 `./crazy_functions/test_project/latex/attention` ， 然后点击 "[实验] 读tex论文写摘要（input输入项目根路径）"
- 测试Python项目分析
    input区域 输入 `./crazy_functions/test_project/python/dqn` ， 然后点击 "[实验] 解析整个py项目（input输入项目根路径）"
- 测试自我代码解读
    点击 "[实验] 请解析并解构此项目本身"
- 测试实验功能模板函数（要求gpt回答历史上的今天发生了什么），您可以根据此函数为模板，实现更复杂的功能
    点击 "[实验] 实验功能函数模板"

与代理网络有关的issue（网络超时、代理不起作用）汇总到 https://github.com/binary-husky/chatgpt_academic/issues/1

使用docker (Linux)

# 下载项目
git clone https://github.com/binary-husky/chatgpt_academic.git
cd chatgpt_academic
# 配置 海外Proxy 和 OpenAI API KEY
config.py
# 安装
docker build -t gpt-academic .
# 运行
docker run --rm -it --net=host gpt-academic

# 测试实验性功能
## 测试自我代码解读
点击 "[实验] 请解析并解构此项目本身"
## 测试实验功能模板函数（要求gpt回答历史上的今天发生了什么），您可以根据此函数为模板，实现更复杂的功能
点击 "[实验] 实验功能函数模板"
##（请注意在docker中运行时，需要额外注意程序的文件访问权限问题）
## 测试C++项目头文件分析
input区域 输入 ./crazy_functions/test_project/cpp/libJPG ， 然后点击 "[实验] 解析整个C++项目（input输入项目根路径）"
## 测试给Latex项目写摘要
input区域 输入 ./crazy_functions/test_project/latex/attention ， 然后点击 "[实验] 读tex论文写摘要（input输入项目根路径）"
## 测试Python项目分析
input区域 输入 ./crazy_functions/test_project/python/dqn ， 然后点击 "[实验] 解析整个py项目（input输入项目根路径）"

使用WSL2（Windows Subsystem for Linux 子系统）

选择这种方式默认您已经具备一定基本知识，因此不再赘述多余步骤。如果不是这样，您可以从这里或GPT处获取更多关于子系统的信息。

WSL2可以配置使用Windows侧的代理上网，前置步骤可以参考这里由于Windows相对WSL2的IP会发生变化，我们需要每次启动前先获取这个IP来保证顺利访问，将config.py中设置proxies的部分更改为如下代码：

import subprocess
cmd_get_ip = 'grep -oP  "(\d+\.)+(\d+)" /etc/resolv.conf'
ip_proxy = subprocess.run(
        cmd_get_ip, stdout=subprocess.PIPE, stderr=subprocess.PIPE, text=True, shell=True
        ).stdout.strip() # 获取windows的IP
proxies = { "http": ip_proxy + ":51837", "https": ip_proxy + ":51837", } # 请自行修改

在启动main.py后，可以在windows浏览器中访问服务。至此测试、使用与上面其他方法无异。

自定义新的便捷按钮（学术快捷键自定义）

打开functional.py，添加条目如下，然后重启程序即可。（如果按钮已经添加成功并可见，那么前缀、后缀都支持热修改，无需重启程序即可生效。）例如

"超级英译中": {

    # 前缀，会被加在你的输入之前。例如，用来描述你的要求，例如翻译、解释代码、润色等等
    "Prefix": "请翻译把下面一段内容成中文，然后用一个markdown表格逐一解释文中出现的专有名词：\n\n", 
    
    # 后缀，会被加在你的输入之后。例如，配合前缀可以把你的输入内容用引号圈起来。
    "Suffix": "",
    
},