TerraMours_Gpt_WebダウンロードTerraMours_Gpt_Webソースコードのダウンロード

TerraMours_Gpt_Web

その他のソースコード

V1.7

ダウンロード

terramours-gpt-web（2.0プロジェクトジャンプ）

単純化された中国語|

Terramours Practical Projectは、ユーザーログインやSKベースのマルチ言語モデルチャット、ChatGPTとSDに基づくマルチモデル画像生成などの機能を実現します。管理側は、データボード、チャットレコード管理、画像記録管理、ユーザー管理、システム構成などを実現します。

Terramours-Gpt-Webは、VUE3.0+TS+NAIVE UI+VITEのCHATGPTプロジェクトのフロントエンドに基づいています。

公式ウェブサイトの住所：https：//terramours.site/

開発された機能

AIチャット：複数のモデル：GPT-3.5-TURBO、GPT-3.5-TURBO-16K、GPT-4、CHATGLM。
AI図面：安定した拡散とchatGPTをサポートするダレモデルの画像生成
データボード：マネージャーが最も関心を持っているいくつかのデータ型を含む複数のデータ統計を示しています。チャートには、複数の次元のチャットと図面の数が示されています。これらは、同じ日（時間ごとに）、日と月の3つの次元に分けられます。以下は、日ごとにカウントされるデータです
システム管理：
- メールサービスの構成：メール検証コードを送信するために使用されるシステムメールのAPIサービスパラメーターを構成します。
- GPT設定：GPTのプロキシアドレス、GPTの価格設定計画、インターフェイスパラメーター、キープール構成などを構成します。
- 画像サービスアドレス：AI図面のサービスアドレスを構成する
チャットレコード：チャットレコード管理、ユーザーセッション情報のクエリ。（TODO：1。エクスポート機能2。微調整モデルを作成します）
敏感な単語管理：敏感な単語管理、カスタム敏感な単語フィルタリング、およびシステムセキュリティの強化
キープール管理：キープール管理は、マネージャーが複数のキーを追加してキープールを形成し、AIインターフェイスを呼び出すときのポーリング、および安定性の強化をサポートします
システムプロンプトワード：システムプロンプトワード、さまざまな文字プロンプトワードを追加して、ユーザーがAIダイアログをより適切に使用できるようにします。
描画記録：システム内の写真の生成された記録を見る
メニュー管理：バックエンド管理システムは、メニューの動的な構成を実装します。
役割管理：バックエンド管理システムの役割制御。スーパー管理者の役割は、デフォルトと通常のユーザーロールによって作成されます。
ユーザー管理：システム内の登録ユーザーの管理
製品管理 - 製品カテゴリ：製品タイプ、分類、その他の情報を設定して、製品管理を促進します
製品管理 - 製品リスト：製品情報を設定します
注文リスト：生成された注文を表示します

レコードを更新します

2023.12.24 V1.8-PREVIEW NEW！：1。新しいGPT4-versionモデルがチャットモジュールに追加され、画像分析機能が実現されます2。

1.新しいチャットモジュールが管理システムに追加されます2.チャット履歴の保存でエラーバグを修正3.異常な画像表示バグ4.データベースの初期化データを最適化します

2023.12.15 v1.6：

1。役割構成モジュールが追加されました1。管理者ロール構成2。ユーザーデフォルトのロール構成2。新しいユーザーギフトバランス設定3。設定を1Kトークン価格設定に変更して、容易な製品インターフェイスタイプの設定を修正します。

2023.12.15 v1.5：1。バックグラウンドAPIサービスをリファクタリングして、クエリの並行性の問題を解決します

2。データボード機能に追加された新しいアイテム：

   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。allinai.sharp.api sdkをバージョン1.1.6に更新し、Openaiのストリーミングインターフェイスのトークン値の獲得をサポートします

2023.12.4 v1.3：1。WenXinyiyanの安定した拡散-XLモデルのサポートを追加します。 2。チャットと描画コールのモデル構成は、キープール構成に統一されています。 3. allinai.sharp.apiモデルを使用して、SDKバージョン1.15を呼び出し、AIモデルを均一に呼び出します。

2023.12.4 v1.2：1。WenXinYi YanとTong Yi Qianの質問のモデルサポートを追加します。 2.管理システムは、Wen Xin Yi YanとTong Yi Qianwenを使用したモデルキープール構成を追加します。 3. allinai.sharp.apiモデルを使用してSDKを呼び出し、AIモデルを均一に呼び出します。

2023.11.16 v1.1.1：1。キープールを更新した後、いくつかのバグを解決します

2023.11.15 v1.1：1。chatglmのサポートを追加すると、フロントエンドモデルがChatGlm 2を追加することを選択します。キープールインターフェイスを再構築します。新しいキープールは、指定されたモデル3を設定できます。価格が0の場合、バランスが不十分な問題を修正しました。

1。ディレクトリ構造

 ├─ 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。すばやく構築します

1. DockerMomposeに基づいてAIチャットと描画システムをすばやく構築する

1.新しい空のファイルを作成して、it docker-compose.ymlに名前を付けます

新しい空のファイルを作成して、it docker-compose.ymlに名前を付け、次のコンテンツをファイルに貼り付けて保存します

 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

インストールメモ

1. YMLの変更： <YOUR-SERVER-IP>サーバーIPに置き換えます
2。デフォルトの管理者アカウントパスワード：[email protected] [email protected]
3.システムはエラーを報告し、seqを介して表示し、アドレスを表示します。http http://<YOUR-SERVER-IP>:5341/
4. SEQログは、初始化数据库成功ことを示しています。
5.その他のサービス構成では、サーバー上のgithubのappsettings.jsonファイルをサーバーにコピーし、マウントによってコンテナ内の構成ファイルを変更できます。

 # 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。DockerComposeファイルをサーバーにアップロードします

DockerComposeファイルをサーバーにアップロードすると、XFTPを使用しています。

3. Dockerコマンドを実行し、DockerMomposeを構築します

docker-compose up

2。Dockerコマンドを使用してフロントエンドプロジェクトを構築します

DockerComposeに加えて、フロントエンド画像をDockerHubにアップロードしました。Dockerコマンドを使用して、フロントエンドプロジェクトをすばやく構築することもできます。サーバー上でdockerコマンドを実行すると、コマンドは次のとおりです

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

注：vue_app_api_base_urlはバックエンドAPIアドレスです。対応するコンテンツに置き換えてください

3。プロジェクト操作

テストを実行します

pnpm dev

Dockerビルド

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/