UniAI上で開発され、 KimChatからインスピレーションを得たアプリケーションであり、複数の AI モデルとの統合を特徴としています。
中文说明
私たちは Moonshot とその製品、KimiChat からインスピレーションを受けています。これにより、生成 AI モデルとナレッジ グラフに基づくドキュメント解析および Q&A チャット プラットフォームであるLeChat Pro を開発し、オープンソース化することができました。 LeChat Pro は、ChatGPT と同様のチャット形式で表示される、Office ドキュメント、PDF、画像などの完全なスイートの解析をサポートしています。
私たちのプロジェクトはシンプルでコミュニティ主導であり、機能を強化するためにオープンソースの貢献に依存しています。 LeChat のアップグレードにぜひご参加ください。
独自の大規模な言語モデルをトレーニングするためのリソースが不足していますが、これによりモデルの選択に柔軟性が与えられ、あらゆるモデルとの統合が可能になります。現在、 LeChat Pro は以下をサポートしています。
LeChat のマルチモデル サポートのコア ライブラリである、もう 1 つのオープンソース プロジェクトである UniAI に貢献することで、追加のモデルを接続できます。
商用モデルよりもオープンソース モデルを好む場合は、GLM モデルのサポートを提供します。デプロイメントについては、https://github.com/uni-openai/GLM-API の手順に従って、バックエンド環境変数を構成してGLM_APIアドレスを追加してください。
ここで体験してください:
https://lechat.cas-ll.cn
オープンソースのバックエンド リポジトリ:
https://github.com/uni-openai/uniai-maas
UniAI コア ライブラリ:
https://github.com/uni-openai/uniai
ミニ プログラム リポジトリ:
https://github.com/uniai-lab/lechat-miniapp-v1
私たちは、ナレッジ グラフに基づくチャットの革新的な機能ChatKGを開発しています。
注: このプロジェクトには UniAI バックエンド フレームワークが必要です。ここでデプロイします。
始める前に、Node.js がインストールされていることを確認してください。そうでない場合は、ここからダウンロードしてください。
セットアップが完了したら、プロジェクトのルート ディレクトリに移動し、次のコマンドを実行して開始します。
npm install
npm run dev
または
yarn
yarn dev
成功すると、通常は次のような出力が表示されます。
VITE v3.2.5 ready in 294 ms
➜ Local: http://localhost:5173/
➜ Network: use --host to expose
Ctrl
またはCommand
押したまま「ローカル」リンクをクリックして、ブラウザでプロジェクトを開きます。 QR コードまたはモバイル認証コードを使用してログインして、アプリケーションの使用を開始できます。
ローカル展開用にプロジェクトをパッケージ化する予定がある場合は、ここを参照してください。
余偉龍
黄為偉
このプロジェクトは MIT ライセンスに基づいてライセンスされています。