为ChatGPT等多种LLM提供了一个轻快好用的Web图形界面和众多附加功能

支持 GPT-4 · 基于文件问答 · LLM本地部署 · 联网搜索 · Agent 助理 · 支持 Fine-tune

视频教程 · 2.0介绍视频 || 在线体验 · 一键部署

^New! 全新的用户界面！精致得不像 Gradio，甚至有毛玻璃效果！

^New! 适配了移动端（包括全面屏手机的挖孔/刘海），层级更加清晰。

^New! 历史记录移到左侧，使用更加方便。并且支持搜索（支持正则）、删除、重命名。

^New! 现在可以让大模型自动命名历史记录（需在设置或配置文件中开启）。

^New! 现在可以将 川虎Chat 作为 PWA 应用程序安装，体验更加原生！支持 Chrome/Edge/Safari 等浏览器。

^New! 图标适配各个平台，看起来更舒服。

^New! 支持 Finetune（微调） GPT 3.5！

• 川虎助理：类似 AutoGPT，全自动解决你的问题；
• 在线搜索：ChatGPT 的数据太旧？给 LLM 插上网络的翅膀；
• 知识库：让 ChatGPT 帮你量子速读！根据文件回答问题。
• 本地部署LLM：一键部署，获取属于你自己的大语言模型。
• GPT 3.5微调：支持微调 GPT 3.5，让 ChatGPT 更加个性化。
• 自定义模型：灵活地自定义模型，例如对接本地推理服务。

• 通过 System Prompt 设定前提条件，可以很有效地进行角色扮演；
• 川虎Chat 预设了Prompt模板，点击加载Prompt模板，先选择 Prompt 模板集合，然后在下方选择想要的 Prompt。

• 如果回答不满意，可以使用 重新生成 按钮再试一次，或者直接 删除这轮对话;
• 输入框支持换行，按 Shift Enter即可；
• 在输入框按 ↑ ↓ 方向键，可以在发送记录中快速切换；
• 每次新建一个对话太麻烦，试试 单论对话 功能；
• 回答气泡旁边的小按钮，不仅能 一键复制，还能 查看Markdown原文；
• 指定回答语言，让 ChatGPT 固定以某种语言回答。

• 对话历史记录会被自动保存，不用担心问完之后找不到了；
• 多用户历史记录隔离，除了你都看不到；
• 重命名历史记录，方便日后查找；
• ^New! 魔法般自动命名历史记录，让 LLM 理解对话内容，帮你自动为历史记录命名！
• ^New! 搜索历史记录，支持正则表达式！

• 自研 Small-and-Beautiful 主题，带给你小而美的体验；
• 自动亮暗色切换，给你从早到晚的舒适体验；
• 完美渲染 LaTeX / 表格 / 代码块，支持代码高亮；
• ^New! 非线性动画、毛玻璃效果，精致得不像 Gradio！
• ^New! 适配 Windows / macOS / Linux / iOS / Android，从图标到全面屏适配，给你最合适的体验！
• ^New! 支持以 PWA应用程序 安装，体验更加原生！

• ^New! 支持 Fine-tune（微调）gpt-3.5！
• 大量 LLM 参数可调；
• 支持更换 api-host；
• 支持自定义代理；
• 支持多 api-key 负载均衡。

• 部署到服务器：在 config.json 中设置 "server_name": "0.0.0.0", "server_port": <你的端口号>,。
• 获取公共链接：在 config.json 中设置 "share": true,。注意程序必须在运行，才能通过公共链接访问。
• 在Hugging Face上使用：建议在右上角 复制Space 再使用，这样App反应可能会快一点。

在终端执行以下命令：

git clone https://github.com/GaiZhenbiao/ChuanhuChatGPT.git
cd ChuanhuChatGPT
pip install -r requirements.txt

然后，在项目文件夹中复制一份 config_example.json，并将其重命名为 config.json，在其中填入 API-Key 等设置。

python ChuanhuChatbot.py

一个浏览器窗口将会自动打开，此时您将可以使用 川虎Chat 与ChatGPT或其他模型进行对话。

Note

具体详尽的安装教程和使用教程请查看本项目的wiki页面。

在遇到各种问题查阅相关信息前，您可以先尝试 手动拉取本项目的最新更改¹ 并 更新依赖库²，然后重试。步骤为：

1. 点击网页上的 Download ZIP 按钮，下载最新代码并解压覆盖，或

   git pull https://github.com/GaiZhenbiao/ChuanhuChatGPT.git main -f

2. 尝试再次安装依赖（可能本项目引入了新的依赖）

   pip install -r requirements.txt
   

很多时候，这样就可以解决问题。

如果问题仍然存在，请查阅该页面：常见问题

该页面列出了几乎所有您可能遇到的各种问题，包括如何配置代理，以及遇到问题后您该采取的措施，请务必认真阅读。

若需了解更多信息，请查看我们的 wiki：

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• 项目更新情况？
• 二次开发许可？
• 如何引用项目？

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