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TerraMours_Gpt_Web

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V1.7

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Terramours-GPT-Web (2.0 Project Jump)

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Terramours Practical Project réalise des fonctions telles que la connexion de l'utilisateur et le chat de modèle multi-langues basé sur SK, et la génération d'images multimodel basée sur ChatGpt et SD. Le côté de la gestion réalise la carte de données, la gestion des enregistrements de chat, la gestion des enregistrements d'image, la gestion des utilisateurs, la configuration du système, etc.

Terramours-GPT-Web est basé sur le front-end Project Chatgpt de Vue3.0 + TS + Naive UI + Vite.

Adresse officielle du site Web: https://terramours.site/

Caractéristiques développées

CHAT AI : prend en charge plusieurs modèles: GPT-3.5-turbo, GPT-3.5-turbo-16k, GPT-4, chatglm.
Dessin AI : génération d'images de modèles Dalle qui prennent en charge la diffusion stable et le chatpt
Board de données : montre plusieurs statistiques de données, y compris plusieurs types de données dont les gestionnaires se soucient le plus. Le graphique montre le nombre de chats et de dessins en plusieurs dimensions, qui sont divisées en trois dimensions: le même jour (statistique par heure), le jour et le mois. Voici les données comptées par jour
Gestion du système :
- Configuration du service de courrier : configurez les paramètres du service API du courrier système, utilisé pour envoyer des codes de vérification du courrier.
- Paramètres GPT : Configurez l'adresse proxy de GPT, plan de prix de GPT, paramètres d'interface, configuration de pool clé, etc.
- Adresse du service d'image : configurer l'adresse de service du dessin de l'IA
Enregistrement de chat : gestion des enregistrements de chat, Informations sur la session de l'utilisateur de requête. (TODO: 1. Fonction d'exportation 2. Créer un modèle de réglage fin)
Gestion sensible des mots : gestion des mots sensibles, filtrage des mots sensibles personnalisés et renforcement de la sécurité du système
Gestion des pools de clés : gestion des pools clés, aide les gestionnaires à ajouter plusieurs clés pour former un pool de clés, à un sondage lors de l'appel de l'interface AI et du renforcement de la stabilité
Mottes d'invite du système : mots d'invite du système, ajoutez divers mots d'invite de caractères pour permettre aux utilisateurs de mieux utiliser le dialogue d'IA.
Enregistrement de dessin : afficher l'enregistrement généré des images dans le système
Gestion du menu : le système de gestion backend met en œuvre la configuration dynamique des menus.
Gestion des rôles : contrôle des rôles du système de gestion backend. Le rôle de super administrateur est créé par défaut et le rôle utilisateur ordinaire.
Gestion des utilisateurs : gestion des utilisateurs enregistrés dans le système
Gestion des produits - Catégorie de produit : Définissez le type de produit, la classification et d'autres informations pour faciliter la gestion des produits
Gestion des produits - Liste des produits : définissez des informations sur les produits
Liste des commandes : Afficher les commandes générées

Mettre à jour les enregistrements

2023.12.24 V1.8-Preview New !: 1. Un nouveau modèle GPT4-Version a été ajouté au module de chat pour réaliser la fonction d'analyse d'image 2. Optimisation d'adaptation du téléphone mobile du module de chat 2023.12.21 v1.7:

1.Un nouveau module de chat est ajouté au système de gestion 2. Fixer des bugs d'erreur dans la sauvegarde de l'historique du chat 3.Fix des bugs d'affichage d'image anormaux 4.Optimiser les données d'initialisation de la base de données

2023.12.15 v1.6:

1. Le module de configuration de rôle a été ajouté 1. Configuration des rôles d'administrateur 2. Configuration de rôle par défaut de l'utilisateur 2. Nouveaux paramètres de bilan cadeau utilisateur 3. Modifiez le paramètre en tarif de jeton 1K pour un remplissage facile 4. Correction de bogues avec des paramètres de type d'interface de produit incohérent après avoir refactorisé 5. Correction des bogues avec l'interface d'image partagée ne prenant pas effet 6.

2023.12.15 v1.5: 1. Refactor le service API de fond pour résoudre le problème de la concurrence de la requête

2. Nouveaux éléments ajoutés à la fonction de la carte de données:

   1. 销售额订单统计表
   2. token 消耗量时间分布统计图
   3. 上线人数时间分布统计图
   4. 销售额时间分布统计图
   5. 各模型的提问次数/图片生成次数/token消耗量 统计数量和比例分布图

2023.12.4 v1.4: 1. Mettez à jour le SDK Allinai.sharp.api à la version 1.1.6, en prenant en charge l'acquisition de la valeur de jeton de l'interface de streaming d'Openai

2023.12.4 v1.3: 1. Ajouter la prise en charge du modèle stable-diffusion-xl de Wen Xinyiyan. 2. La configuration du modèle pour les appels de chat et de dessin est unifiée à la configuration du pool clé. 3. Utilisez le modèle allinai.sharp.api pour appeler SDK version 1.15 et appeler le modèle AI uniformément.

2023.12.4 V1.2: 1. Ajouter le support du modèle pour les questions Wen Xin Yi Yan et Tong Yi Qian. 2. Le système de gestion ajoute une configuration de pool de clés de modèle avec Wen Xin Yi Yan et Tong Yi Qianwen. 3. Utilisez le modèle allinai.sharp.api pour appeler le SDK et appeler le modèle AI uniformément.

2023.11.16 v1.1.1: 1. Résoudre certains bogues après la mise à jour du pool de clés

2023.11.15 v1.1: 1. Ajout de la prise en charge de chatGLM, et le modèle frontal choisit d'ajouter le chatglm 2. Reconstruire l'interface de pool clé. Le nouveau pool clé peut définir un modèle 3 spécifié. Correction du problème de l'équilibre insuffisant lorsque le prix est de 0.

1. Structure du répertoire

 ├─ docker-compose（部署）
├─ kubernetes（部署）
├─ public(logo图片)
├─ service(接口)
├─ src(前端代码)
│  ├─ api（接口调用）
│  ├─ components（组件）
│  ├─ hooks（钩子）
│  ├─ plugins（插件）
│  ├─ router（路由）
│  ├─ store（主要记的本地缓存）
│  ├─ views（页面）
│  │  └─ chat
│  │  │  └─ components
│  │  │  └─layout(布局)
│  │  │  │  └─ Layout.vue(布局vue，基础)
│  │  │  │  └─ Permission.vue(免责声明和验证码弹窗，重要，登录框根据这个改)
│  │  │  └─index.vue(聊天页面)
│  └─ README.md
├─ .gitignore
└─ package.json

2. Construisez rapidement

1. Construisez rapidement un système de chat et de dessin AI basé sur DockerCose

1. Créez un nouveau fichier vide et nommez-le docker-compose.yml

Créez un nouveau fichier vide et nommez-le docker-compose.yml, collez le contenu suivant dans le fichier et enregistrez-le

 version : " 3.9 "
services :
  redis :
    image : redis
    container_name : redis_container
    ports :
      - " 6379:6379 "
    restart : always
    networks :
      - server

  postgres :
    image : postgres
    container_name : postgres_container
    environment :
      - POSTGRES_USER=postgres
      - POSTGRES_PASSWORD=terramours1024
      - POSTGRES_DB=TerraMoursGpt
    ports :
      - " 5432:5432 "
    restart : always
    networks :
      - server

  seq :
    image : datalust/seq
    container_name : seq_container
    environment :
      - ACCEPT_EULA=Y
    ports :
      - " 5341:80 "
    restart : always
    networks :
      - server

  server :
    image : raokun88/terramours_gpt_server:latest
    container_name : terramours_gpt_server
    environment :
      - TZ=Asia/Shanghai
      - ENV_DB_CONNECTION=Host=postgres;Port=5432;Userid=postgres;password=terramours1024;Database=TerraMoursGpt;
      - ENV_REDIS_HOST=redis:6379
      - ENV_SEQ_HOST=http://<YOUR-SERVER-IP>:5341/
    volumes :
      # 图片挂载地址，将容器中的图片挂载出来
      - /path/terra/images:/app/images
      # 可挂载自定义的配置文件快速进行系统配置
      # - F:Dockerterraserver/appsettings.json:/app/appsettings.json
    ports :
      - " 3116:80 "
    restart : always
    networks :
      - server
    depends_on :
      - postgres
      - redis
  admin :
    image : raokun88/terramours_gpt_admin:latest
    container_name : terramoursgptadmin
    environment :
      - VUE_APP_API_BASE_URL=http://<YOUR-SERVER-IP>:3116
    ports :
      - " 3226:8081 "
    restart : always
    networks :
      - server

  web :
    image : raokun88/terramours_gpt_web:latest
    container_name : terramoursgptweb
    environment :
      - VUE_APP_API_BASE_URL=http://<YOUR-SERVER-IP>:3116
    ports :
      - " 3216:8081 "
    restart : always
    networks :
      - server

networks :
  server :
    driver :
      bridge

Note d'installation

1. Modifier YML: Remplacez <YOUR-SERVER-IP> par le serveur IP
2. Mot de passe du compte de l'administrateur par défaut: [email protected] [email protected]
3. Le système signale une erreur, afficher via SEQ et afficher l'adresse: http://<YOUR-SERVER-IP>:5341/
4. Le journal SEQ montre que初始化数据库成功, ce qui signifie que le service back-end est initialisé avec succès.
5. Plus de configurations de service, vous pouvez copier le fichier AppSettings.json sur GitHub sur le serveur sur le serveur et modifier les fichiers de configuration dans le conteneur par montage.

 # 可挂载自定义的配置文件快速进行系统配置
- /path/terra/appsettings.json:/app/appsettings.json

2. Télécharger le fichier dockercose sur le serveur

En téléchargeant le fichier DockerCose sur le serveur, j'utilise XFTP.

3. Exécuter la commande docker et construire dockercose

docker-compose up

2. Construisez un projet frontal en utilisant la commande docker

En plus de DockerCompose, nous avons téléchargé l'image frontale sur DockerHub, et nous pouvons également utiliser la commande docker pour construire rapidement des projets frontaux. Exécutez la commande docker sur le serveur, la commande est la suivante

docker run --name terramoursgptweb -p 3216:8081 -e VUE_APP_API_BASE_URL=http://localhost:3002 --restart always -d raokun88/terramours_gpt_web:latest //VUE_APP_API_BASE_URL为后端API地址，请替换成对应的内容

Remarque: VUE_APP_API_BASE_URL est l'adresse API backend, veuillez le remplacer par le contenu correspondant

3. Fonctionnement du projet

Faire le test

pnpm dev

Docker

docker build -t terramoursgptweb .

# 前台运行
docker run --name TerraMours_Gpt_Web -d -p 3002:4173 --restart always TerraMours_Gpt_Web

# 保存镜像
docker save -o chatweb.tar TerraMours_Gpt_Web

# 运行地址
http://localhost:3002/