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crazy_functional.py

@@ -21,7 +21,6 @@ def get_crazy_functions():
     from crazy_functions.询问多个大语言模型 import 同时问询
     from crazy_functions.SourceCode_Analyse import 解析一个Lua项目
     from crazy_functions.SourceCode_Analyse import 解析一个CSharp项目
-    from crazy_functions.总结word文档 import 总结word文档
     from crazy_functions.解析JupyterNotebook import 解析ipynb文件
     from crazy_functions.Conversation_To_File import 载入对话历史存档
     from crazy_functions.Conversation_To_File import 对话历史存档
@@ -240,7 +239,7 @@ def get_crazy_functions():
             "AsButton": True,  # 加入下拉菜单中
             # "Info": "连接网络回答问题（需要访问谷歌）| 输入参数是一个问题",
             "Function": HotReload(连接网络回答问题),
-            # "Class": NetworkGPT_Wrap     # 新一代插件需要注册Class
+            "Class": NetworkGPT_Wrap     # 新一代插件需要注册Class
         },
         "历史上的今天": {
             "Group": "对话",

crazy_functions/总结文档.py

@@ -1,99 +0,0 @@
-from toolbox import update_ui
-from toolbox import CatchException, report_exception
-from toolbox import write_history_to_file, promote_file_to_downloadzone
-from crazy_functions.crazy_utils import request_gpt_model_in_new_thread_with_ui_alive
-
-
-def 文档总结(file_manifest, project_folder, llm_kwargs, plugin_kwargs, chatbot, history, system_prompt):
-    import time, os
-    from crazy_functions.rag_fns.rag_file_support import extract_text, supports_format
-    from crazy_functions.pdf_fns.breakdown_txt import breakdown_text_to_satisfy_token_limit
-    from request_llms.bridge_all import model_info
-    # pip install python-docx 用于docx格式，跨平台
-    # pip install pywin32 用于doc格式，仅支持Win平台
-    for index, fp in enumerate(file_manifest):
-        file_content = extract_text(fp)
-        # private_upload里面的文件名在解压zip后容易出现乱码（rar和7z格式正常），故可以只分析文章内容，不输入文件名
-        if file_content==None:
-            chatbot.append(
-                [f"上传文件: {os.path.basename(fp)}", f"此文件解析失败，无法提取文本内容。失败原因可能为：1.文档格式过于复杂；2. 不支持的文件格式，支持的文件格式后缀有:" + ", ".join(supports_format)+ "等其他文本格式类型文件。"])
-            continue
-        max_token = model_info[llm_kwargs['llm_model']]['max_token']
-        TOKEN_LIMIT_PER_FRAGMENT = max_token * 3 // 4
-        paper_fragments = breakdown_text_to_satisfy_token_limit(txt=file_content, limit=TOKEN_LIMIT_PER_FRAGMENT, llm_model=llm_kwargs['llm_model'])
-        this_paper_history = []
-        for i, paper_frag in enumerate(paper_fragments):
-            i_say = f'请对下面的内容用中文做概述，文件名是{os.path.relpath(fp, project_folder)}，做概述时请优先满足以下要求：{plugin_kwargs['advanced_arg']}：内容是 ```{paper_frag}```'
-            i_say_show_user = f'请对下面的内容片段做概述，做概述时请优先满足以下要求：{plugin_kwargs['advanced_arg']}: {os.path.abspath(fp)}的第{i+1}/{len(paper_fragments)}个片段。'
-            gpt_say = yield from request_gpt_model_in_new_thread_with_ui_alive(
-                inputs=i_say,
-                inputs_show_user=i_say_show_user,
-                llm_kwargs=llm_kwargs,
-                chatbot=chatbot,
-                history=[],
-                sys_prompt="总结文章。"
-            )
-
-            chatbot[-1] = (i_say_show_user, gpt_say)
-            history.extend([i_say_show_user,gpt_say])
-            this_paper_history.extend([i_say_show_user,gpt_say])
-
-        # 已经对该文章的所有片段总结完毕，如果文章被切分了，
-        if len(paper_fragments) > 1:
-            i_say = f"根据以上的对话，总结时请注意以下要求：{plugin_kwargs['advanced_arg']}，总结文件{os.path.abspath(fp)}的主要内容。"
-            gpt_say = yield from request_gpt_model_in_new_thread_with_ui_alive(
-                inputs=i_say,
-                inputs_show_user=i_say,
-                llm_kwargs=llm_kwargs,
-                chatbot=chatbot,
-                history=this_paper_history,
-                sys_prompt="总结文件内容。"
-            )
-
-            history.extend([i_say,gpt_say])
-            this_paper_history.extend([i_say,gpt_say])
-
-        res = write_history_to_file(history)
-        promote_file_to_downloadzone(res, chatbot=chatbot)
-        chatbot.append([f"路径{fp}文件解读完成，存储路径 {res}", None])
-        yield from update_ui(chatbot=chatbot, history=history) # 刷新界面
-
-    res = write_history_to_file(history)
-    promote_file_to_downloadzone(res, chatbot=chatbot)
-
-
-@CatchException
-def 总结文件(txt, llm_kwargs, plugin_kwargs, chatbot, history, system_prompt, user_request):
-    import glob, os
-
-    # 基本信息：功能、贡献者
-    chatbot.append([
-        "函数插件功能:",
-        f"批量总结各类文件。函数插件贡献者: JasonGuo1 and BoyinLiu。支持的文件类型包括：{', '.join(supports_format)}。"
-    ])
-    yield from update_ui(chatbot=chatbot, history=history) # 刷新界面
-
-    # 清空历史，以免输入溢出
-    history = []
-
-    # 检测输入参数，如没有给定输入参数，直接退出
-    if os.path.exists(txt):
-        project_folder = txt
-    else:
-        if txt == "": txt = '空空如也的输入栏'
-        report_exception(chatbot, history, a=f"解析项目: {txt}", b=f"找不到本地项目或无权访问: {txt}")
-        yield from update_ui(chatbot=chatbot, history=history) # 刷新界面
-        return
-
-    # 搜索需要处理的文件清单
-
-    file_manifest = [f for f in glob.glob(f'{project_folder}/**', recursive=True) if os.path.isfile(f)]
-
-    # 如果没找到任何文件
-    if len(file_manifest) == 0:
-        report_exception(chatbot, history, a=f"解析项目: {txt}", b=f"找不到任何支持的文件类型: {txt}")
-        yield from update_ui(chatbot=chatbot, history=history) # 刷新界面
-        return
-
-    # 开始正式执行任务
-    yield from 文档总结(file_manifest, project_folder, llm_kwargs, plugin_kwargs, chatbot, history, system_prompt)