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Samepage es un asistente integral de IA de modelos grandes que puede responder todas sus preguntas complejas. Puede ayudarle a leer artículos y satisfacer sus necesidades de resumir, traducir y ampliar texto web. Apoyar la construcción de asistentes personalizados (basados en capacidades de modelos grandes para resolver problemas como resumen y análisis de datos en procesos de negocio).

árbol de directorios

Funciones de un vistazo

característica

`1` asistente

"My Assistant" es un servicio de asistente inteligente privado altamente personalizado diseñado para brindar a los usuarios servicios de recuperación y gestión de información personalizados y precisos. El asistente integra herramientas como búsqueda en línea y base de conocimientos privatizada para satisfacer las necesidades de los usuarios en diferentes escenarios. Ya sea que se trate de consultas diarias de información, estudios e investigaciones en profundidad o soporte de datos necesarios en el trabajo, "My Assistant" puede proporcionar a los usuarios de manera rápida y eficiente la información que necesitan. Al utilizar "Mi Asistente", los usuarios pueden administrar y recuperar información de manera más eficiente y recibir asistencia inteligente y reflexiva ya sea en el trabajo, el estudio o la vida diaria.

`2` lectura de PDF

Ayude a los usuarios a leer y comprender rápidamente los temas centrales de un solo documento. Los usuarios pueden hacer preguntas dentro de la conversación, responder según el contenido del documento y proporcionar fuentes relevantes.

`3` Gestión rápida de palabras

Está diseñado para permitir a los usuarios administrar sus propias palabras rápidas de manera eficiente y flexible. A través de este módulo, los usuarios pueden definir una serie de palabras clave o frases específicas que pueden usarse para activar rápidamente acciones relacionadas o recuperar información durante la interacción con el asistente. Además, este módulo también admite configuraciones variables, de modo que las palabras clave se pueden ajustar dinámicamente según diferentes contextos, mejorando aún más la flexibilidad y precisión del diálogo. Funciones principales:

Definición y gestión de palabras clave: los usuarios pueden agregar, modificar o eliminar palabras clave libremente. Esto proporciona a los usuarios un alto grado de personalización y la capacidad de establecer palabras clave adecuadas según sus propios hábitos y necesidades.
Configuración de variables: al definir palabras de aviso, los usuarios pueden configurar palabras de aviso que contengan variables. Esto significa que en el uso real, la parte variable se puede reemplazar dinámicamente de acuerdo con el contenido específico de la conversación, lo que hace que las palabras clave sean más versátiles y adaptables.
Listo para usar: una vez configuradas, estas palabras clave entrarán en vigencia de inmediato y se podrán usar en cualquier momento en interacciones de conversación posteriores. Cada vez que realiza una consulta o emite una instrucción, puede guiar rápidamente al asistente para que la ejecute como se espera simplemente usando palabras predeterminadas. A través de la "gestión rápida de palabras", los usuarios no solo pueden hacer que la recuperación de información sea más rápida y precisa, sino que también pueden optimizar de manera efectiva la experiencia interactiva con los asistentes, haciendo que las operaciones diarias sean más convenientes y eficientes.

4búsqueda `4`

Determinará automáticamente si su pregunta requiere una búsqueda en línea. Después de habilitar la búsqueda en línea, Xiao Ming obtendrá datos de información en tiempo real de Internet, mejorará la precisión de las respuestas y proporcionará URL de información de origen para su referencia.

Funciones del complemento del navegador

`1`

Al explorar el texto de una página web en un idioma extranjero, puede traducirlo al idioma especificado con un solo clic y compararlo con el texto original para ayudarle a aprender y comprender mejor el contenido.

`2` el texto completo

Cuando los usuarios navegan por la web, puede ayudarlos a leer y comprender rápidamente los temas centrales de la página web. Los usuarios pueden hacer preguntas dentro de la conversación, responder basándose en el contenido web y proporcionar fuentes relevantes.

Nota

Documentación de instalación y uso del complemento del navegador Chrome

Documentación de instalación y uso del complemento del navegador Edge

Adaptación de dispositivos móviles

La plataforma móvil ha sido profundamente ajustada y mejorada para mejorar la experiencia del usuario en dispositivos móviles. Actualmente estamos trabajando para actualizar la interfaz de usuario móvil para garantizar una experiencia operativa más fluida y fácil de usar. Si tiene alguna sugerencia o idea para mejorar, nos encantaría que compartiera sus comentarios con nosotros a través de GitHub Issues o Pull Requests.

Listo para usar

Samepage proporciona imágenes de Docker. Solo necesita modificar algunos datos de configuración simples e implementar la aplicación de forma privada a través del archivo docker-compose.yml. Asegúrese de que Docker y Docker Compose estén instalados en la máquina antes de ejecutarla.

Implementar usando Docker Compose

Ingrese al directorio deploy del proyecto, abra el archivo application.env y complete los elementos de configuración básicos, como邮箱SMTP ,机器人配置y Bing Search Key .

Ejemplo de configuración:

 # #########################################
#         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=

Inicie el proyecto usando Docker Compose

docker compose up -d

Configurar puerta de enlace de modelo grande

Actualmente, se utiliza una solución llamada one-api para el acceso y gestión de modelos grandes. Este proyecto permite a los usuarios acceder a todos los modelos grandes a través de un formato API OpenAI unificado y estandarizado, que es muy conveniente para que los usuarios lo utilicen de inmediato. Si desea obtener más información sobre la información específica y las instrucciones de uso de este proyecto, se recomienda consultar la documentación oficial del proyecto, a la que se puede acceder haciendo clic en este enlace one-api.

Para los usuarios que quieran empezar a utilizar one-api, es muy sencillo. Primero, la dirección de acceso es: http://localhost:3000/. Cuando lo use por primera vez, deberá usar el nombre de cuenta inicial root y la contraseña 123456 para iniciar sesión.

Después de iniciar sesión, un paso importante es configurar one-api para acceder a los canales de modelos grandes requeridos. Este paso es muy importante para garantizar que pueda utilizar Samepage normalmente.

Configuración de suma de comprobación del modelo

Pasos de verificación:

Compruebe si hay un modelo en el archivo conf.json que corresponda al modelo que configuró en One-API.

Si el modelo no existe, sigue estos pasos para agregarlo:

Abra el archivo backend/management-service/src/main/resources/conf.json .
Agregue una lista de modelos en el siguiente formato:

  {
   "modelName" : " one-api 配置的模型名" ,
   "name" : "前端展示的名字" ,
   "maxRequestToken" : 4000 ,
   "functionCall" : false
}

Guarde el archivo modificado.
Ejecute el siguiente comando en el directorio del proyecto para volver a empaquetar:

docker build -t samepaage/samepage-api:main -f ./backend/management-service/Dockerfile .

empezar

Dirección de acceso web: http://localhost Dirección de acceso móvil: http://localhost/m-chat

Configuración del complemento del navegador

La dirección de la interfaz configurada por el complemento del navegador: http://localhost/api/ La dirección web configurada por el complemento del navegador: http://localhost/