Update README.md

README.md

@@ -1,8 +1,13 @@
-
+> **Note**
+>
+> 本项目依赖的Gradio组件的新版pip包(Gradio 3.26~3.27)有严重bug。所以，请在安装时严格选择requirements.txt中**指定的版本**。 
+> 
+> `pip install -r requirements.txt -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/`
+>
 
 # <img src="docs/logo.png" width="40" > 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快捷键或函数插件，欢迎发issue或者pull requests**
+**如果喜欢这个项目，请给它一个Star；如果你发明了更好用的快捷键或函数插件，欢迎发pull requests**
 
 If you like this project, please give it a Star. If you've come up with more useful academic shortcuts or functional plugins, feel free to open an issue or pull request. We also have a README in [English|](docs/README_EN.md)[日本語|](docs/README_JP.md)[Русский|](docs/README_RS.md)[Français](docs/README_FR.md) translated by this project itself.
 
@@ -22,24 +27,23 @@ If you like this project, please give it a Star. If you've come up with more use
 一键中英互译 | 一键中英互译
 一键代码解释 | 显示代码、解释代码、生成代码、给代码加注释
 [自定义快捷键](https://www.bilibili.com/video/BV14s4y1E7jN) | 支持自定义快捷键
-[配置代理服务器](https://www.bilibili.com/video/BV1rc411W7Dr) | 支持配置代理服务器
-模块化设计 | 支持自定义高阶的函数插件与[函数插件]，插件支持[热更新](https://github.com/binary-husky/chatgpt_academic/wiki/%E5%87%BD%E6%95%B0%E6%8F%92%E4%BB%B6%E6%8C%87%E5%8D%97)
+模块化设计 | 支持自定义强大的[函数插件](https://github.com/binary-husky/chatgpt_academic/tree/master/crazy_functions)，插件支持[热更新](https://github.com/binary-husky/chatgpt_academic/wiki/%E5%87%BD%E6%95%B0%E6%8F%92%E4%BB%B6%E6%8C%87%E5%8D%97)
 [自我程序剖析](https://www.bilibili.com/video/BV1cj411A7VW) | [函数插件] [一键读懂](https://github.com/binary-husky/chatgpt_academic/wiki/chatgpt-academic%E9%A1%B9%E7%9B%AE%E8%87%AA%E8%AF%91%E8%A7%A3%E6%8A%A5%E5%91%8A)本项目的源代码
 [程序剖析](https://www.bilibili.com/video/BV1cj411A7VW) | [函数插件] 一键可以剖析其他Python/C/C++/Java/Lua/...项目树
 读论文、翻译论文 | [函数插件] 一键解读latex/pdf论文全文并生成摘要
-Latex全文翻译、润色 | [函数插件] 一键翻译或润色latex论文
-生成GPT分析报告 | [函数插件] 运行后自动生成总结汇报，支持一键导出html格式对话记录
-Markdown中英互译 | [函数插件] 看到上面5种语言的[README](https://github.com/binary-husky/chatgpt_academic/blob/master/docs/README_EN.md)了吗？
-[arxiv小助手](https://www.bilibili.com/video/BV1LM4y1279X) | [函数插件] 输入arxiv文章url即可一键翻译摘要+下载PDF
+Latex全文[翻译](https://www.bilibili.com/video/BV1nk4y1Y7Js/)、[润色](https://www.bilibili.com/video/BV1FT411H7c5/) | [函数插件] 一键翻译或润色latex论文
+批量注释生成 | [函数插件] 一键批量生成函数注释
+Markdown[中英互译](https://www.bilibili.com/video/BV1yo4y157jV/) | [函数插件] 看到上面5种语言的[README](https://github.com/binary-husky/chatgpt_academic/blob/master/docs/README_EN.md)了吗？
+chat分析报告生成 | [函数插件] 运行后自动生成总结汇报
 [PDF论文全文翻译功能](https://www.bilibili.com/video/BV1KT411x7Wn) | [函数插件] PDF论文提取题目&摘要+翻译全文（多线程）
-[谷歌学术统合小助手](https://www.bilibili.com/video/BV19L411U7ia) | [函数插件] 给定任意谷歌学术搜索页面的URL，让GPT帮你写Related Works
+[Arxiv小助手](https://www.bilibili.com/video/BV1LM4y1279X) | [函数插件] 输入arxiv文章url即可一键翻译摘要+下载PDF
+[谷歌学术统合小助手](https://www.bilibili.com/video/BV19L411U7ia) | [函数插件] 给定任意谷歌学术搜索页面URL，让gpt帮你[写relatedworks](https://www.bilibili.com/video/BV1GP411U7Az/)
 互联网信息聚合+GPT | [函数插件] 一键让ChatGPT先Google搜索，再回答问题，信息流永不过时
-公式/图片/表格显示 | 可以同时显示公式的tex形式和渲染形式，支持公式、代码高亮
-多线程函数插件支持 | 支持多线调用chatgpt，一键处理海量文本或程序
+公式/图片/表格显示 | 可以同时显示公式的[tex形式和渲染形式](https://user-images.githubusercontent.com/96192199/230598842-1d7fcddd-815d-40ee-af60-baf488a199df.png)，支持公式、代码高亮
+多线程函数插件支持 | 支持多线调用chatgpt，一键处理[海量文本](https://www.bilibili.com/video/BV1FT411H7c5/)或程序
 启动暗色gradio[主题](https://github.com/binary-husky/chatgpt_academic/issues/173) | 在浏览器url后面添加```/?__dark-theme=true```可以切换dark主题
 [多LLM模型](https://www.bilibili.com/video/BV1wT411p7yf)支持，[API2D](https://api2d.com/)接口支持 | 同时被GPT3.5、GPT4和[清华ChatGLM](https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B)伺候的感觉一定会很不错吧？
 更多LLM模型接入 | 新加入Newbing测试接口(新必应AI)
-huggingface免科学上网[在线体验](https://huggingface.co/spaces/qingxu98/gpt-academic) | 登陆huggingface后复制[此空间](https://huggingface.co/spaces/qingxu98/gpt-academic)
 …… | ……
 
 </div>
@@ -76,9 +80,6 @@ huggingface免科学上网[在线体验](https://huggingface.co/spaces/qingxu98/
 <img src="https://user-images.githubusercontent.com/96192199/232537274-deca0563-7aa6-4b5d-94a2-b7c453c47794.png" width="700" >
 </div>
 
-多种大语言模型混合调用[huggingface测试版](https://huggingface.co/spaces/qingxu98/academic-chatgpt-beta)（huggingface版不支持chatglm）
-
-
 ---
 
 ## 安装-方法1：直接运行 (Windows, Linux or MacOS)
@@ -89,14 +90,10 @@ git clone https://github.com/binary-husky/chatgpt_academic.git
 cd chatgpt_academic
 ```
 
-2. 配置API_KEY和代理设置
+2. 配置API_KEY
+
+在`config.py`中，配置API KEY等[设置](https://github.com/binary-husky/gpt_academic/issues/1) 。
 
-在`config.py`中，配置 海外Proxy 和 OpenAI API KEY，说明如下
-```
-1. 如果你在国内，需要设置海外代理才能够顺利使用OpenAI API，设置方法请仔细阅读config.py（1.修改其中的USE_PROXY为True; 2.按照说明修改其中的proxies）。
-2. 配置 OpenAI API KEY。支持任意数量的OpenAI的密钥和API2D的密钥共存/负载均衡，多个KEY用英文逗号分隔即可，例如输入 API_KEY="OpenAI密钥1,API2D密钥2,OpenAI密钥3,OpenAI密钥4"
-3. 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
-```
 （P.S. 程序运行时会优先检查是否存在名为`config_private.py`的私密配置文件，并用其中的配置覆盖`config.py`的同名配置。因此，如果您能理解我们的配置读取逻辑，我们强烈建议您在`config.py`旁边创建一个名为`config_private.py`的新配置文件，并把`config.py`中的配置转移（复制）到`config_private.py`中。`config_private.py`不受git管控，可以让您的隐私信息更加安全。）
 
 
@@ -124,14 +121,8 @@ python main.py
 
 5. 测试函数插件
 ```
-- 测试Python项目分析
-    （选择1）input区域 输入 `./crazy_functions/test_project/python/dqn` ， 然后点击 "解析整个Python项目"
-    （选择2）展开文件上传区，将python文件/包含python文件的压缩包拖拽进去，在出现反馈提示后， 然后点击 "解析整个Python项目"
-- 测试自我代码解读（本项目自译解）
-    点击 "[多线程Demo] 解析此项目本身（源码自译解）"
 - 测试函数插件模板函数（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 "[函数插件模板Demo] 历史上的今天"
-- 函数插件区下拉菜单中有更多功能可供选择
 ```
 
 ## 安装-方法2：使用Docker
@@ -142,7 +133,7 @@ python main.py
 # 下载项目
 git clone https://github.com/binary-husky/chatgpt_academic.git
 cd chatgpt_academic
-# 配置 “海外Proxy”， “API_KEY” 以及 “WEB_PORT” (例如50923) 等
+# 配置 “Proxy”， “API_KEY” 以及 “WEB_PORT” (例如50923) 等
 用任意文本编辑器编辑 config.py
 # 安装
 docker build -t gpt-academic .
@@ -165,7 +156,6 @@ docker run --rm -it --net=host --gpus=all gpt-academic
 docker run --rm -it --net=host --gpus=all gpt-academic bash
 ```
 
-
 ## 安装-方法3：其他部署方式（需要云服务器知识与经验）
 
 1. 远程云服务器部署
@@ -177,14 +167,6 @@ docker run --rm -it --net=host --gpus=all gpt-academic bash
 3. 如何在二级网址（如`http://localhost/subpath`）下运行
 请访问[FastAPI运行说明](docs/WithFastapi.md)
 
-## 安装-代理配置
-1. 常规方法
-[配置代理](https://github.com/binary-husky/chatgpt_academic/issues/1)
-
-2. 纯新手教程
-[纯新手教程](https://github.com/binary-husky/chatgpt_academic/wiki/%E4%BB%A3%E7%90%86%E8%BD%AF%E4%BB%B6%E9%97%AE%E9%A2%98%E7%9A%84%E6%96%B0%E6%89%8B%E8%A7%A3%E5%86%B3%E6%96%B9%E6%B3%95%EF%BC%88%E6%96%B9%E6%B3%95%E5%8F%AA%E9%80%82%E7%94%A8%E4%BA%8E%E6%96%B0%E6%89%8B%EF%BC%89)
-
-
 ---
 
 ## 自定义新的便捷按钮 / 自定义函数插件
@@ -212,73 +194,8 @@ docker run --rm -it --net=host --gpus=all gpt-academic bash
 详情请参考[函数插件指南](https://github.com/binary-husky/chatgpt_academic/wiki/%E5%87%BD%E6%95%B0%E6%8F%92%E4%BB%B6%E6%8C%87%E5%8D%97)。
 
 
----
 
-
-## 部分功能展示
-
-1. 图片显示：
-
-<div align="center">
-<img src="https://user-images.githubusercontent.com/96192199/228737599-bf0a9d9c-1808-4f43-ae15-dfcc7af0f295.png" width="800" >
-</div>
-
-2. 本项目的代码自译解（如果一个程序能够读懂并剖析自己）：
-
-<div align="center">
-<img src="https://user-images.githubusercontent.com/96192199/226936850-c77d7183-0749-4c1c-9875-fd4891842d0c.png" width="800" >
-</div>
-
-<div align="center">
-<img src="https://user-images.githubusercontent.com/96192199/226936618-9b487e4b-ab5b-4b6e-84c6-16942102e917.png" width="800" >
-</div>
-
-3. 其他任意Python/Cpp/Java/Go/Rect/...项目剖析：
-<div align="center">
-<img src="https://user-images.githubusercontent.com/96192199/226935232-6b6a73ce-8900-4aee-93f9-733c7e6fef53.png" width="800" >
-</div>
-
-<div align="center">
-<img src="https://user-images.githubusercontent.com/96192199/226969067-968a27c1-1b9c-486b-8b81-ab2de8d3f88a.png" width="800" >
-</div>
-
-4. Latex论文一键阅读理解与摘要生成
-<div align="center">
-<img src="https://user-images.githubusercontent.com/96192199/227504406-86ab97cd-f208-41c3-8e4a-7000e51cf980.png" width="800" >
-</div>
-
-5. 自动报告生成
-<div align="center">
-<img src="https://user-images.githubusercontent.com/96192199/227503770-fe29ce2c-53fd-47b0-b0ff-93805f0c2ff4.png" height="300" >
-<img src="https://user-images.githubusercontent.com/96192199/227504617-7a497bb3-0a2a-4b50-9a8a-95ae60ea7afd.png" height="300" >
-<img src="https://user-images.githubusercontent.com/96192199/227504005-efeaefe0-b687-49d0-bf95-2d7b7e66c348.png" height="300" >
-</div>
-
-6. 模块化功能设计
-<div align="center">
-<img src="https://user-images.githubusercontent.com/96192199/229288270-093643c1-0018-487a-81e6-1d7809b6e90f.png" height="400" >
-<img src="https://user-images.githubusercontent.com/96192199/227504931-19955f78-45cd-4d1c-adac-e71e50957915.png" height="400" >
-</div>
-
-
-7. 源代码转译英文
-
-<div align="center">
-<img src="https://user-images.githubusercontent.com/96192199/229720562-fe6c3508-6142-4635-a83d-21eb3669baee.png" height="400" >
-</div>
-
-8. 互联网在线信息综合
-
-<div align="center">
-<img src="https://user-images.githubusercontent.com/96192199/233575247-fb00819e-6d1b-4bb7-bd54-1d7528f03dd9.png" width="800" >
-<img src="https://user-images.githubusercontent.com/96192199/233779501-5ce826f0-6cca-4d59-9e5f-b4eacb8cc15f.png" width="800" >
-
-</div>
-
-
-
-## Todo 与 版本规划:
-- version 3.3+ (todo): NewBing支持
+## 版本:
 - version 3.2: 函数插件支持更多参数接口 (保存对话功能, 解读任意语言代码+同时询问任意的LLM组合)
 - version 3.1: 支持同时问询多个gpt模型！支持api2d，支持多个apikey负载均衡
 - version 3.0: 对chatglm和其他小型llm的支持
@@ -291,7 +208,6 @@ docker run --rm -it --net=host --gpus=all gpt-academic bash
 - version 2.0: 引入模块化函数插件
 - version 1.0: 基础功能
 
-chatgpt_academic开发者QQ群：734063350
 
 ## 参考与学习
 

crazy_functional.py

@@ -21,6 +21,7 @@ def get_crazy_functions():
     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.对话历史存档 import 对话历史存档
+    from crazy_functions.批量Markdown翻译 import Markdown英译中
     function_plugins = {
 
         "解析整个Python项目": {
@@ -81,8 +82,14 @@ def get_crazy_functions():
             "Color": "stop",    # 按钮颜色
             "Function": HotReload(读文章写摘要)
         },
+        "Markdown/Readme英译中": {
+            # HotReload 的意思是热更新，修改函数插件代码后，不需要重启程序，代码直接生效
+            "Color": "stop",
+            "Function": HotReload(Markdown英译中)
+        },
         "批量生成函数注释": {
             "Color": "stop",    # 按钮颜色
+            "AsButton": False,  # 加入下拉菜单中
             "Function": HotReload(批量生成函数注释)
         },
         "[多线程Demo] 解析此项目本身（源码自译解）": {
@@ -110,7 +117,6 @@ def get_crazy_functions():
     from crazy_functions.Latex全文翻译 import Latex中译英
     from crazy_functions.Latex全文翻译 import Latex英译中
     from crazy_functions.批量Markdown翻译 import Markdown中译英
-    from crazy_functions.批量Markdown翻译 import Markdown英译中
 
     function_plugins.update({
         "批量翻译PDF文档（多线程）": {
@@ -175,12 +181,7 @@ def get_crazy_functions():
             "AsButton": False,  # 加入下拉菜单中
             "Function": HotReload(Markdown中译英)
         },
-        "[测试功能] 批量Markdown英译中（输入路径或上传压缩包）": {
-            # HotReload 的意思是热更新，修改函数插件代码后，不需要重启程序，代码直接生效
-            "Color": "stop",
-            "AsButton": False,  # 加入下拉菜单中
-            "Function": HotReload(Markdown英译中)
-        },
+
 
     })
 

crazy_functions/crazy_utils.py

@@ -172,7 +172,7 @@ def request_gpt_model_multi_threads_with_very_awesome_ui_and_high_efficiency(
     if max_workers == -1: # 读取配置文件
         try: max_workers, = get_conf('DEFAULT_WORKER_NUM')
         except: max_workers = 8
-        if max_workers <= 0 or max_workers >= 20: max_workers = 8
+        if max_workers <= 0: max_workers = 3
     # 屏蔽掉 chatglm的多线程，可能会导致严重卡顿
     if not (llm_kwargs['llm_model'].startswith('gpt-') or llm_kwargs['llm_model'].startswith('api2d-')):
         max_workers = 1

crazy_functions/批量Markdown翻译.py

@@ -84,7 +84,33 @@ def 多文件翻译(file_manifest, project_folder, llm_kwargs, plugin_kwargs, ch
     yield from update_ui(chatbot=chatbot, history=history) # 刷新界面
 
 
+def get_files_from_everything(txt):
+    import glob, os
 
+    success = True
+    if txt.startswith('http'):
+        # 网络的远程文件
+        txt = txt.replace("https://github.com/", "https://raw.githubusercontent.com/")
+        txt = txt.replace("/blob/", "/")
+        import requests
+        from toolbox import get_conf
+        proxies, = get_conf('proxies')
+        r = requests.get(txt, proxies=proxies)
+        with open('./gpt_log/temp.md', 'wb+') as f: f.write(r.content)
+        project_folder = './gpt_log/'
+        file_manifest = ['./gpt_log/temp.md']
+    elif txt.endswith('.md'):
+        # 直接给定文件
+        file_manifest = [txt]
+        project_folder = os.path.dirname(txt)
+    elif os.path.exists(txt):
+        # 本地路径，递归搜索
+        project_folder = txt
+        file_manifest = [f for f in glob.glob(f'{project_folder}/**/*.md', recursive=True)]
+    else:
+        success = False
+
+    return success, file_manifest, project_folder
 
 
 @CatchException
@@ -98,6 +124,7 @@ def Markdown英译中(txt, llm_kwargs, plugin_kwargs, chatbot, history, system_p
     # 尝试导入依赖，如果缺少依赖，则给出安装建议
     try:
         import tiktoken
+        import glob, os
     except:
         report_execption(chatbot, history,
                          a=f"解析项目: {txt}",
@@ -105,19 +132,21 @@ def Markdown英译中(txt, llm_kwargs, plugin_kwargs, chatbot, history, system_p
         yield from update_ui(chatbot=chatbot, history=history) # 刷新界面
         return
     history = []    # 清空历史，以免输入溢出
-    import glob, os
-    if os.path.exists(txt):
-        project_folder = txt
-    else:
+
+    success, file_manifest, project_folder = get_files_from_everything(txt)
+
+    if not success:
+        # 什么都没有
         if txt == "": txt = '空空如也的输入栏'
         report_execption(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
-    file_manifest = [f for f in glob.glob(f'{project_folder}/**/*.md', recursive=True)]
+
     if len(file_manifest) == 0:
         report_execption(chatbot, history, a = f"解析项目: {txt}", b = f"找不到任何.md文件: {txt}")
         yield from update_ui(chatbot=chatbot, history=history) # 刷新界面
         return
+
     yield from 多文件翻译(file_manifest, project_folder, llm_kwargs, plugin_kwargs, chatbot, history, system_prompt, language='en->zh')
 
 
@@ -135,6 +164,7 @@ def Markdown中译英(txt, llm_kwargs, plugin_kwargs, chatbot, history, system_p
     # 尝试导入依赖，如果缺少依赖，则给出安装建议
     try:
         import tiktoken
+        import glob, os
     except:
         report_execption(chatbot, history,
                          a=f"解析项目: {txt}",
@@ -142,18 +172,13 @@ def Markdown中译英(txt, llm_kwargs, plugin_kwargs, chatbot, history, system_p
         yield from update_ui(chatbot=chatbot, history=history) # 刷新界面
         return
     history = []    # 清空历史，以免输入溢出
-    import glob, os
-    if os.path.exists(txt):
-        project_folder = txt
-    else:
+    success, file_manifest, project_folder = get_files_from_everything(txt)
+    if not success:
+        # 什么都没有
         if txt == "": txt = '空空如也的输入栏'
         report_execption(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
-    if txt.endswith('.md'):
-        file_manifest = [txt]
-    else:
-        file_manifest = [f for f in glob.glob(f'{project_folder}/**/*.md', recursive=True)]
     if len(file_manifest) == 0:
         report_execption(chatbot, history, a = f"解析项目: {txt}", b = f"找不到任何.md文件: {txt}")
         yield from update_ui(chatbot=chatbot, history=history) # 刷新界面

crazy_functions/解析项目源代码.py

@@ -1,5 +1,6 @@
 from toolbox import update_ui
 from toolbox import CatchException, report_execption, write_results_to_file
+from .crazy_utils import input_clipping
 
 def 解析源代码新(file_manifest, project_folder, llm_kwargs, plugin_kwargs, chatbot, history, system_prompt):
     import os, copy
@@ -61,13 +62,15 @@ def 解析源代码新(file_manifest, project_folder, llm_kwargs, plugin_kwargs,
         previous_iteration_files.extend([os.path.relpath(fp, project_folder) for index, fp in enumerate(this_iteration_file_manifest)])
         previous_iteration_files_string = ', '.join(previous_iteration_files)
         current_iteration_focus = ', '.join([os.path.relpath(fp, project_folder) for index, fp in enumerate(this_iteration_file_manifest)])
-        i_say = f'根据以上分析，对程序的整体功能和构架重新做出概括。然后用一张markdown表格整理每个文件的功能（包括{previous_iteration_files_string}）。'
+        i_say = f'用一张Markdown表格简要描述以下文件的功能：{previous_iteration_files_string}。根据以上分析，用一句话概括程序的整体功能。'
         inputs_show_user = f'根据以上分析，对程序的整体功能和构架重新做出概括，由于输入长度限制，可能需要分组处理，本组文件为 {current_iteration_focus} + 已经汇总的文件组。'
         this_iteration_history = copy.deepcopy(this_iteration_gpt_response_collection)
         this_iteration_history.append(last_iteration_result)
+        # 裁剪input
+        inputs, this_iteration_history_feed = input_clipping(inputs=i_say, history=this_iteration_history, max_token_limit=2560)
         result = yield from request_gpt_model_in_new_thread_with_ui_alive(
-            inputs=i_say, inputs_show_user=inputs_show_user, llm_kwargs=llm_kwargs, chatbot=chatbot,
-            history=this_iteration_history,   # 迭代之前的分析
+            inputs=inputs, inputs_show_user=inputs_show_user, llm_kwargs=llm_kwargs, chatbot=chatbot,
+            history=this_iteration_history_feed,   # 迭代之前的分析
             sys_prompt="你是一个程序架构分析师，正在分析一个项目的源代码。")
         report_part_2.extend([i_say, result])
         last_iteration_result = result

crazy_functions/谷歌检索小助手.py

@@ -70,6 +70,7 @@ def 谷歌检索小助手(txt, llm_kwargs, plugin_kwargs, chatbot, history, syst
     # 尝试导入依赖，如果缺少依赖，则给出安装建议
     try:
         import arxiv
+        import math
         from bs4 import BeautifulSoup
     except:
         report_execption(chatbot, history, 
@@ -80,23 +81,23 @@ def 谷歌检索小助手(txt, llm_kwargs, plugin_kwargs, chatbot, history, syst
 
     # 清空历史，以免输入溢出
     history = []
-
     meta_paper_info_list = yield from get_meta_information(txt, chatbot, history)
-
-    if len(meta_paper_info_list[:10]) > 0:
-        i_say = "下面是一些学术文献的数据，请从中提取出以下内容。" + \
+    batchsize = 5
+    for batch in range(math.ceil(len(meta_paper_info_list)/batchsize)):
+        if len(meta_paper_info_list[:batchsize]) > 0:
+            i_say = "下面是一些学术文献的数据，提取出以下内容：" + \
             "1、英文题目；2、中文题目翻译；3、作者；4、arxiv公开（is_paper_in_arxiv）；4、引用数量（cite）；5、中文摘要翻译。" + \
-        f"以下是信息源：{str(meta_paper_info_list[:10])}" 
+            f"以下是信息源：{str(meta_paper_info_list[:batchsize])}" 
 
-        inputs_show_user = f"请分析此页面中出现的所有文章：{txt}"
+            inputs_show_user = f"请分析此页面中出现的所有文章：{txt}，这是第{batch+1}批"
             gpt_say = yield from request_gpt_model_in_new_thread_with_ui_alive(
                 inputs=i_say, inputs_show_user=inputs_show_user,
                 llm_kwargs=llm_kwargs, chatbot=chatbot, history=[],
-            sys_prompt="你是一个学术翻译，请从数据中提取信息。你必须使用Markdown格式。你必须逐个文献进行处理。"
+                sys_prompt="你是一个学术翻译，请从数据中提取信息。你必须使用Markdown表格。你必须逐个文献进行处理。"
             )
 
-        history.extend([ "第一批", gpt_say ])
-        meta_paper_info_list = meta_paper_info_list[10:]
+            history.extend([ f"第{batch+1}批", gpt_say ])
+            meta_paper_info_list = meta_paper_info_list[batchsize:]
 
     chatbot.append(["状态？", 
         "已经全部完成，您可以试试让AI写一个Related Works，例如您可以继续输入Write a \"Related Works\" section about \"你搜索的研究领域\" for me."])

main.py

@@ -173,9 +173,6 @@ def main():
             yield from ArgsGeneralWrapper(crazy_fns[k]["Function"])(*args, **kwargs)
         click_handle = switchy_bt.click(route,[switchy_bt, *input_combo, gr.State(PORT)], output_combo)
         click_handle.then(on_report_generated, [file_upload, chatbot], [file_upload, chatbot])
-        # def expand_file_area(file_upload, area_file_up):
-        #     if len(file_upload)>0: return {area_file_up: gr.update(open=True)}
-        # click_handle.then(expand_file_area, [file_upload, area_file_up], [area_file_up])
         cancel_handles.append(click_handle)
         # 终止按钮的回调函数注册
         stopBtn.click(fn=None, inputs=None, outputs=None, cancels=cancel_handles)

request_llm/bridge_chatglm.py

@@ -32,6 +32,7 @@ class GetGLMHandle(Process):
         return self.chatglm_model is not None
 
     def run(self):
+        # 子进程执行
         # 第一次运行，加载参数
         retry = 0
         while True:
@@ -53,17 +54,24 @@ class GetGLMHandle(Process):
                     self.child.send('[Local Message] Call ChatGLM fail 不能正常加载ChatGLM的参数。')
                     raise RuntimeError("不能正常加载ChatGLM的参数！")
 
-        # 进入任务等待状态
         while True:
+            # 进入任务等待状态
             kwargs = self.child.recv()
+            # 收到消息，开始请求
             try:
                 for response, history in self.chatglm_model.stream_chat(self.chatglm_tokenizer, **kwargs):
                     self.child.send(response)
+                    # # 中途接收可能的终止指令（如果有的话）
+                    # if self.child.poll(): 
+                    #     command = self.child.recv()
+                    #     if command == '[Terminate]': break
             except:
                 self.child.send('[Local Message] Call ChatGLM fail.')
+            # 请求处理结束，开始下一个循环
             self.child.send('[Finish]')
 
     def stream_chat(self, **kwargs):
+        # 主进程执行
         self.parent.send(kwargs)
         while True:
             res = self.parent.recv()
@@ -130,14 +138,17 @@ def predict(inputs, llm_kwargs, plugin_kwargs, chatbot, history=[], system_promp
         if "PreProcess" in core_functional[additional_fn]: inputs = core_functional[additional_fn]["PreProcess"](inputs)  # 获取预处理函数（如果有的话）
         inputs = core_functional[additional_fn]["Prefix"] + inputs + core_functional[additional_fn]["Suffix"]
 
+    # 处理历史信息
     history_feedin = []
     history_feedin.append(["What can I do?", system_prompt] )
     for i in range(len(history)//2):
         history_feedin.append([history[2*i], history[2*i+1]] )
 
+    # 开始接收chatglm的回复
     for response in glm_handle.stream_chat(query=inputs, history=history_feedin, max_length=llm_kwargs['max_length'], top_p=llm_kwargs['top_p'], temperature=llm_kwargs['temperature']):
         chatbot[-1] = (inputs, response)
         yield from update_ui(chatbot=chatbot, history=history)
 
+    # 总结输出
     history.extend([inputs, response])
     yield from update_ui(chatbot=chatbot, history=history)

request_llm/bridge_newbing.py

@@ -88,14 +88,14 @@ class NewBingHandle(Process):
                 if a not in self.local_history:
                     self.local_history.append(a)
                     prompt += a + '\n'
-                if b not in self.local_history:
-                    self.local_history.append(b)
-                    prompt += b + '\n'
+                # if b not in self.local_history:
+                #     self.local_history.append(b)
+                #     prompt += b + '\n'
 
             # 问题
             prompt += question
             self.local_history.append(question)
-            
+            print('question:', prompt)
             # 提交
             async for final, response in self.newbing_model.ask_stream(
                 prompt=question,
@@ -108,6 +108,7 @@ class NewBingHandle(Process):
                 else:
                     print('-------- receive final ---------')
                     self.child.send('[Finish]')
+                    # self.local_history.append(response)
 
     
     def run(self):
@@ -239,11 +240,12 @@ def predict(inputs, llm_kwargs, plugin_kwargs, chatbot, history=[], system_promp
         history_feedin.append([history[2*i], history[2*i+1]] )
 
     chatbot[-1] = (inputs, "[Local Message]: 等待NewBing响应中 ...")
+    response = "[Local Message]: 等待NewBing响应中 ..."
     yield from update_ui(chatbot=chatbot, history=history, msg="NewBing响应缓慢，尚未完成全部响应，请耐心完成后再提交新问题。")
     for response in newbing_handle.stream_chat(query=inputs, history=history_feedin, system_prompt=system_prompt, max_length=llm_kwargs['max_length'], top_p=llm_kwargs['top_p'], temperature=llm_kwargs['temperature']):
         chatbot[-1] = (inputs, preprocess_newbing_out(response))
         yield from update_ui(chatbot=chatbot, history=history, msg="NewBing响应缓慢，尚未完成全部响应，请耐心完成后再提交新问题。")
-
-    history.extend([inputs, preprocess_newbing_out(response)])
+    if response == "[Local Message]: 等待NewBing响应中 ...": response = "[Local Message]: NewBing响应异常，请刷新界面重试 ..."
+    history.extend([inputs, response])
     yield from update_ui(chatbot=chatbot, history=history, msg="完成全部响应，请提交新问题。")
 

theme.py

@@ -137,6 +137,16 @@ advanced_css = """
 
 /* 行内代码的背景设为淡灰色，设定圆角和间距. */
 .markdown-body code {
+    display: inline;
+    white-space: break-spaces;
+    border-radius: 6px;
+    margin: 0 2px 0 2px;
+    padding: .2em .4em .1em .4em;
+    background-color: rgba(13, 17, 23, 0.95);
+    color: #c9d1d9;
+}
+
+.dark .markdown-body code {
     display: inline;
     white-space: break-spaces;
     border-radius: 6px;
@@ -144,8 +154,19 @@ advanced_css = """
     padding: .2em .4em .1em .4em;
     background-color: rgba(175,184,193,0.2);
 }
+
 /* 设定代码块的样式，包括背景颜色、内、外边距、圆角。 */
 .markdown-body pre code {
+    display: block;
+    overflow: auto;
+    white-space: pre;
+    background-color: rgba(13, 17, 23, 0.95);
+    border-radius: 10px;
+    padding: 1em;
+    margin: 1em 2em 1em 0.5em;
+}
+
+.dark .markdown-body pre code {
     display: block;
     overflow: auto;
     white-space: pre;
@@ -160,72 +181,162 @@ advanced_css = """
 if CODE_HIGHLIGHT:
     advanced_css += """
 
-.hll { background-color: #ffffcc }
-.c { color: #3D7B7B; font-style: italic } /* Comment */
-.err { border: 1px solid #FF0000 } /* Error */
-.k { color: hsl(197, 94%, 51%); font-weight: bold } /* Keyword */
-.o { color: #666666 } /* Operator */
-.ch { color: #3D7B7B; font-style: italic } /* Comment.Hashbang */
-.cm { color: #3D7B7B; font-style: italic } /* Comment.Multiline */
-.cp { color: #9C6500 } /* Comment.Preproc */
-.cpf { color: #3D7B7B; font-style: italic } /* Comment.PreprocFile */
-.c1 { color: #3D7B7B; font-style: italic } /* Comment.Single */
-.cs { color: #3D7B7B; font-style: italic } /* Comment.Special */
-.gd { color: #A00000 } /* Generic.Deleted */
-.ge { font-style: italic } /* Generic.Emph */
-.gr { color: #E40000 } /* Generic.Error */
-.gh { color: #000080; font-weight: bold } /* Generic.Heading */
-.gi { color: #008400 } /* Generic.Inserted */
-.go { color: #717171 } /* Generic.Output */
-.gp { color: #000080; font-weight: bold } /* Generic.Prompt */
-.gs { font-weight: bold } /* Generic.Strong */
-.gu { color: #800080; font-weight: bold } /* Generic.Subheading */
-.gt { color: #a9dd00 } /* Generic.Traceback */
-.kc { color: #008000; font-weight: bold } /* Keyword.Constant */
-.kd { color: #008000; font-weight: bold } /* Keyword.Declaration */
-.kn { color: #008000; font-weight: bold } /* Keyword.Namespace */
-.kp { color: #008000 } /* Keyword.Pseudo */
-.kr { color: #008000; font-weight: bold } /* Keyword.Reserved */
-.kt { color: #B00040 } /* Keyword.Type */
-.m { color: #666666 } /* Literal.Number */
-.s { color: #BA2121 } /* Literal.String */
-.na { color: #687822 } /* Name.Attribute */
-.nb { color: #e5f8c3 } /* Name.Builtin */
-.nc { color: #ffad65; font-weight: bold } /* Name.Class */
-.no { color: #880000 } /* Name.Constant */
-.nd { color: #AA22FF } /* Name.Decorator */
-.ni { color: #717171; font-weight: bold } /* Name.Entity */
-.ne { color: #CB3F38; font-weight: bold } /* Name.Exception */
-.nf { color: #f9f978 } /* Name.Function */
-.nl { color: #767600 } /* Name.Label */
-.nn { color: #0000FF; font-weight: bold } /* Name.Namespace */
-.nt { color: #008000; font-weight: bold } /* Name.Tag */
-.nv { color: #19177C } /* Name.Variable */
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-.w { color: #bbbbbb } /* Text.Whitespace */
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-.s2 { color: #2bf840 } /* Literal.String.Double */
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-.bp { color: #008000 } /* Name.Builtin.Pseudo */
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-.il { color: #666666 } /* Literal.Number.Integer.Long */
+.codehilite .hll { background-color: #6e7681 }
+.codehilite .c { color: #8b949e; font-style: italic } /* Comment */
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+.codehilite .l { color: #a5d6ff } /* Literal */
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+.codehilite .gd { color: #ffa198; background-color: #490202 } /* Generic.Deleted */
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+.codehilite .gu { color: #79c0ff } /* Generic.Subheading */
+.codehilite .gt { color: #ff7b72 } /* Generic.Traceback */
+.codehilite .g-Underline { color: #c9d1d9; text-decoration: underline } /* Generic.Underline */
+.codehilite .kc { color: #79c0ff } /* Keyword.Constant */
+.codehilite .kd { color: #ff7b72 } /* Keyword.Declaration */
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+.codehilite .s2 { color: #a5d6ff } /* Literal.String.Double */
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version

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