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Samepage ist ein Komplett-KI-Assistent für große Modelle, der alle Ihre komplexen Fragen beantworten kann. Es kann Ihnen beim Lesen von Artikeln helfen und Ihre Anforderungen an die Zusammenfassung, Übersetzung und Erweiterung von Webtext erfüllen. Unterstützen Sie den Aufbau personalisierter Assistenten (basierend auf großen Modellfunktionen zur Lösung von Problemen wie Zusammenfassung und Datenanalyse in Geschäftsprozessen).
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Inhaltsverzeichnis

  • Funktionen auf einen Blick
  • Sofort einsatzbereit
    • Bereitstellen mit Docker Compose
    • Konfigurieren Sie ein großes Modell-Gateway
    • Fangen Sie an
  • Gemeinschaft und Support
  • Besonderer Dank
  • Open-Source-Vereinbarung


Funktionen auf einen Blick

Merkmal

1 Assistent

„My Assistant“ ist ein hochgradig maßgeschneiderter privater intelligenter Assistentendienst, der den Benutzern personalisierte und genaue Informationsverwaltungs- und -abrufdienste bietet. Der Assistent integriert Tools wie Online-Suche und privatisierte Wissensdatenbank, um den Bedürfnissen der Benutzer in verschiedenen Szenarien gerecht zu werden. Ganz gleich, ob es sich um die tägliche Informationsabfrage, eingehende Studien und Recherchen oder Datenunterstützung bei der Arbeit handelt, „My Assistant“ kann Benutzern schnell und effizient die benötigten Informationen bereitstellen. Mit „Mein Assistent“ können Benutzer Informationen effizienter verwalten und abrufen und erhalten durchdachte, intelligente Unterstützung, sei es bei der Arbeit, im Studium oder im Alltag.

2 PDF-Lesung

Helfen Sie Benutzern, die Kernthemen eines einzelnen Dokuments schnell zu lesen und zu verstehen. Benutzer können im Gespräch Fragen stellen, basierend auf dem Inhalt des Dokuments antworten und relevante Quellen angeben.

3 Schnelle Wortverwaltung

Es ist so konzipiert, dass Benutzer ihre eigenen Aufforderungswörter effizient und flexibel verwalten können. Über dieses Modul können Benutzer eine Reihe spezifischer Schlüsselwörter oder Phrasen definieren, die verwendet werden können, um schnell entsprechende Aktionen auszulösen oder Informationen während der Interaktion mit dem Assistenten abzurufen. Darüber hinaus unterstützt dieses Modul auch variable Einstellungen, sodass Aufforderungswörter dynamisch an unterschiedliche Kontexte angepasst werden können, was die Flexibilität und Genauigkeit des Dialogs weiter verbessert. Hauptfunktionen:

  1. Definition und Verwaltung von Aufforderungswörtern: Benutzer können Aufforderungswörter frei hinzufügen, ändern oder löschen. Dies bietet Benutzern ein hohes Maß an Personalisierung und die Möglichkeit, passende Aufforderungswörter entsprechend ihren eigenen Gewohnheiten und Bedürfnissen festzulegen.

  2. Variableneinstellungen: Beim Definieren von Eingabeaufforderungswörtern können Benutzer Eingabeaufforderungswörter festlegen, die Variablen enthalten. Dies bedeutet, dass der variable Teil im tatsächlichen Gebrauch entsprechend dem spezifischen Inhalt des Gesprächs dynamisch ersetzt werden kann, wodurch die Aufforderungswörter vielseitiger und anpassungsfähiger werden.

  3. Sofort einsatzbereit: Nach der Einrichtung werden diese Aufforderungswörter sofort wirksam und können jederzeit in nachfolgenden Gesprächsinteraktionen verwendet werden. Wann immer Sie eine Anfrage stellen oder eine Anweisung erteilen, können Sie den Assistenten schnell anleiten, diese wie erwartet auszuführen, indem Sie einfach vorgegebene Aufforderungswörter verwenden. Durch die „prompte Wortverwaltung“ können Benutzer nicht nur den Informationsabruf schneller und genauer gestalten, sondern auch das interaktive Erlebnis mit Assistenten effektiv optimieren und so den täglichen Betrieb komfortabler und effizienter gestalten.

4

Es ermittelt automatisch, ob für Ihre Frage eine Online-Suche erforderlich ist. Nach der Aktivierung der Online-Suche ruft Xiao Ming Echtzeit-Informationsdaten aus dem Internet ab, verbessert die Genauigkeit der Antworten und stellt Quellinformations-URLs als Referenz bereit.

Browser-Plug-in-Funktionen

1

Beim Durchsuchen fremdsprachiger Webseitentexte können Sie diese mit einem Klick in die angegebene Sprache übersetzen und mit dem Originaltext vergleichen, um den Inhalt besser kennenzulernen und zu verstehen.

2 den vollständigen Text

Wenn Benutzer im Internet surfen, kann dies dazu beitragen, dass Benutzer die Kernthemen der Webseite schnell lesen und verstehen. Benutzer können während der Konversation Fragen stellen, basierend auf Webinhalten antworten und relevante Quellen angeben.

Notiz

Dokumentation zur Installation und Verwendung des Chrome-Browser-Plug-ins

Dokumentation zur Installation und Verwendung des Edge-Browser-Plug-ins

Anpassung an mobile Geräte

Die mobile Plattform wurde umfassend optimiert und verbessert, um das Benutzererlebnis auf mobilen Geräten zu verbessern. Wir arbeiten derzeit an der Aktualisierung der mobilen Benutzeroberfläche, um ein reibungsloseres und benutzerfreundlicheres Bedienerlebnis zu gewährleisten. Wenn Sie Vorschläge oder Ideen für Verbesserungen haben, würden wir uns freuen, wenn Sie Ihr Feedback über GitHub Issues oder Pull Requests mit uns teilen.

Sofort einsatzbereit

Samepage stellt Docker-Images bereit. Sie müssen nur einige einfache Konfigurationsinformationen ändern und die Anwendung privat über die Datei docker-compose.yml bereitstellen. Stellen Sie vor der Ausführung sicher, dass Docker und Docker Compose auf dem Computer installiert sind.

Bereitstellen mit Docker Compose

  1. Geben Sie das deploy ein, öffnen Sie die Datei application.env und geben Sie grundlegende Konfigurationselemente wie邮箱SMTP ,机器人配置und Bing Search Key ein.

Konfigurationsbeispiel: 

 # #########################################
#         基础配置【必填】                  #
# #########################################
# ##### SMTP 配置  ######
SMTP_SEND_MAIL=
SMTP_HOST=
# ##### SMTP 的授权码  ######
SMTP_PASSWORD=
# ## 机器人的模型名字配置
# chat line 的模型配置
# CHAT_LITE_MODEL_NAME=gpt-3.5-turbo-16k-0613
CHAT_LITE_MODEL_NAME=
# 请求模型的最大token 数，非gpt的会使用cl100k_base编码进行token计算,如果最大的 token数少于6000 会也会自动关闭PDF阅读和阅读全文
# CHAT_LITE_REQUEST_TOKEN=12000
CHAT_LITE_REQUEST_TOKEN=
# chat pro 的模型配置
# CHAT_PRO_MODE_NAME=gpt-4-0613
CHAT_PRO_MODE_NAME=
# 请求模型的最大token 数，非gpt的会使用cl100k_base编码进行token计算,如果最大的 token数少于6000 会也会自动关闭PDF阅读和阅读全文
# CHAT_PRO_REQUEST_TOKEN=4000
CHAT_PRO_REQUEST_TOKEN=

# ## chat line 和 chat pro 的联网检索配置
# chat line的模型是否支持function call,这和BING_SUBSCRIPTION_KEY 共同决定是否开启联网检索（是否为true）
# true 和 BING_SUBSCRIPTION_KEY 不为空 则可以自动开通chat line  的联网检索
CHAT_LITE_FUNCTION_CALL=true
# chat pro的模型是否支持function call,这和BING_SUBSCRIPTION_KEY 共同决定是否开启联网检索（是否为true）
# true 和 BING_SUBSCRIPTION_KEY 不为空 则可以自动开通chat pro  的联网检索
CHAT_PRO_FUNCTION_CALL=true
# #####bing 检索的配置【非必填】######
BING_SUBSCRIPTION_KEY=
BING_SEARCH_URL=https://api.bing.microsoft.com/v7.0/search
# ## 阅读pdf 和插件的阅读全文

# emedding 配置，如果为空或者Chat line的CHAT_LITE_REQUEST_TOKEN 小于6000，不支持PDF阅读和阅读全文
EMBEDDING_MODEL_NAME=
  1. Starten Sie das Projekt mit Docker Compose 
docker compose up -d

Konfigurieren Sie ein großes Modell-Gateway

Derzeit wird für den Zugriff und die Verwaltung großer Modelle eine Lösung namens One-API verwendet. Dieses Projekt ermöglicht Benutzern den Zugriff auf alle großen Modelle über ein einheitliches und standardisiertes OpenAI-API-Format, das für Benutzer sofort einsatzbereit ist. Wenn Sie mehr über die spezifischen Informationen und Nutzungsanweisungen dieses Projekts erfahren möchten, wird dringend empfohlen, die offizielle Dokumentation des Projekts zu lesen, auf die Sie durch Klicken auf diesen Link one-api zugreifen können.

Für Benutzer, die One-API verwenden möchten, ist es sehr einfach. Die Zugangsadresse lautet zunächst: http://localhost:3000/. Wenn Sie es zum ersten Mal verwenden, müssen Sie sich mit dem ursprünglichen Kontonamen root und dem Passwort 123456 anmelden.

Nach der Anmeldung besteht ein wichtiger Schritt darin, eine API für den Zugriff auf die erforderlichen großen Modellkanäle zu konfigurieren. Dieser Schritt ist sehr wichtig, um sicherzustellen, dass Sie Samepage normal verwenden können.

Konfiguration der Modellprüfsumme

Überprüfungsschritte:

Überprüfen Sie, ob in der Datei conf.json ein Modell vorhanden ist, das dem Modell entspricht, das Sie in One-API konfiguriert haben.

Wenn das Modell nicht vorhanden ist, führen Sie die folgenden Schritte aus, um es hinzuzufügen:

  1. Öffnen Sie die Datei backend/management-service/src/main/resources/conf.json .
  2. Fügen Sie eine Modellliste im folgenden Format hinzu: 
  {
   "modelName" : " one-api 配置的模型名" ,
   "name" : "前端展示的名字" ,
   "maxRequestToken" : 4000 ,
   "functionCall" : false
}
  1. Speichern Sie die geänderte Datei.
  2. Führen Sie den folgenden Befehl im Projektverzeichnis aus, um ihn neu zu packen: 
docker build -t samepaage/samepage-api:main -f ./backend/management-service/Dockerfile .

Fangen Sie an

Web-Zugriffsadresse: http://localhost Mobile-Zugriffsadresse: http://localhost/m-chat

Konfiguration des Browser-Plugins

Die vom Browser-Plugin konfigurierte Schnittstellenadresse: http://localhost/api/ Die vom Browser-Plugin konfigurierte Webadresse: http://localhost/

Gemeinschaft und Support

  • Treten Sie der Samepage WeChat-Kommunikationsgruppe bei:

Besonderer Dank

Wir setzen auf folgende Projekte:

  • open-assistant-api: sofort einsatzbereite KI-API für intelligente Assistenten
  • Eine API: Multi-Modell-Management-Tool

Open-Source-Vereinbarung

Dieses Repository entspricht der Apache 2.0-Lizenzvereinbarung. Einzelheiten finden Sie in der LICENSE-Datei.

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