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Fork of Ai-group-filles, going to add support for local LLM via webui api.

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rbfussell/AI-group-files

 
 

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AI-group-files

Llama

自动文件整理系统

这个项目利用 OpenAI API 及其它大模型API自动地对文件进行分类和整理。基于文件内容,它将文件移动到相应的分类文件夹中,使文件管理更加高效和有序。

功能

  • 文件解析:读取指定文件的内容。
  • 内容分类:使用 OpenAI API 分析文件内容,并返回分类标签。
  • 自动整理:根据分类标签,将文件移动到对应的分类文件夹。

安装

  1. 克隆此仓库到您的本地机器:
    git clone https://github.com/libinpg/AI-group-files.git
    
  2. 进入项目目录:
    cd AI-group-files
  3. 安装所需依赖(确保您已安装 Python 和 pip):
    pip install -r requirements.txt

配置

  1. config.json 文件中填入您的 OpenAI API 密钥或百度千帆平台API密钥,至少填写一个模型:
    {
      "openai": {
           "openai_api_key": "your_openai_api_key"
      },
      "baidu_qianfan": {
          "api_key": "your_api_key",
          "api_secret": "your_api_secret"
      }
    }
  2. 确保不要公开您的 API 密钥,尤其是在公共代码库中。

使用

  1. 调用openai gpt-3.5模型进行文件整理并指定待整理的目录和整理后的路径(可选):
    python src/main.py your_file_directory_path --classifier openai --save_path xxx
  2. 调用Llama-2-7b-chat模型进行文件整理并指定要整理的目录和整理后的路径(可选):
    python src/main.py your_file_directory_path --classifier llama --save_path xxx
  3. 调用ChatGLM2_6B_32K模型进行文件整理并指定要整理的目录和整理后的路径(可选):
    python src/main.py your_file_directory_path --classifier glm --save_path xxx
  4. 查看输出以确认文件分类和整理结果。

Model Benchmark

  1. gpt3.5
  2. llama
  3. chatglm_6B_32k

ToDo

  1. 用国内大模型接口降低成本(已适配百度千帆ChatGLM2_6B_32K api,Llama-2-7b-chat api)。
  2. 添加中英文文件名选项
  3. 更新openai api调用函数
  4. 取消跟踪.gitignore文件
  5. 添加不同模型的benchmark
  6. 添加本地模型支持
  7. 编译为可执行程序
  8. 系统可以用学习用户的分类习惯

贡献

如果您想为此项目贡献代码或提出改进建议,请联系我的邮箱获取测试openai apikey, 请遵循以下步骤:

  1. Fork 仓库。
  2. 创建新的分支 (git checkout -b feature-branch).
  3. 提交您的更改 (git commit -m 'Add some feature').
  4. 推送到分支 (git push origin feature-branch).
  5. 创建新的 Pull Request。

许可证

MIT

联系方式

如有问题或需要帮助,请通过以下方式联系我:Email

About

Fork of Ai-group-filles, going to add support for local LLM via webui api.

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Releases

No releases published

Packages

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Languages

  • Python 100.0%