hugging-chat-api

hugging-chat-api

非官方 HuggingChat API 实现,支持多功能聊天应用开发

hugging-chat-api 是一个非官方的 HuggingChat Python 接口实现,为开发聊天应用提供支持。该项目集成了多项功能,包括图像生成、网络搜索、上下文记忆和语言模型切换。通过简洁的 API 和命令行工具,开发者可以方便地将 HuggingChat 功能整合到各种应用中。

HuggingChatPython API聊天机器人AI对话开源项目Github

hugging-chat-api

English | 简体中文

非官方HuggingChat Python API,可扩展用于聊天机器人等。

PyPi 支持平台 每周下载量 状态 下载量 <a href="https://discord.gg/gq8kvUPe" target="_blank"> <img src="https://img.shields.io/discord/1248603579527331860?logo=discord&labelColor=%20%235462eb&logoColor=%20%23f5f5f5&color=%20%235462eb" alt="在Discord上聊天"></a>

注意

最近的一些版本可能在某种程度上不再完全向后兼容,如果出现任何问题,最好及时查看此README或相关问题。 不再支持自定义参数(温度、最大令牌数等)

最近的更新:

  • 助手(图像生成器等)
  • 网络搜索
  • 记忆上下文
  • 支持更换语言模型

安装

pip3 install hugchat

使用方法

API

以下是此仓库的所有常见用法,您不一定要全部使用,可以根据需要添加或删除一些 :)

from hugchat import hugchat from hugchat.login import Login # 登录huggingface并授权huggingchat EMAIL = "你的邮箱" PASSWD = "你的密码" cookie_path_dir = "./cookies/" # 注意:末尾的斜杠(/)是必需的,以避免错误 sign = Login(EMAIL, PASSWD) cookies = sign.login(cookie_dir_path=cookie_path_dir, save_cookies=True) # 创建你的聊天机器人 chatbot = hugchat.ChatBot(cookies=cookies.get_dict()) # 或者 cookie_path="usercookies/<email>.json" message_result = chatbot.chat("嗨!") # 注意:message_result是一个生成器,该方法会立即返回。 # 非流式 message_str: str = message_result.wait_until_done() # 你也可以直接打印(message_result)。 # 获取文件(如图片) file_list = message_result.get_files_created() # 必须先调用wait_until_done()! # 提示:模型"CohereForAI/c4ai-command-r-plus"可以生成图像 :) # 流式响应 for resp in chatbot.query( "你好", stream=True ): print(resp) # 网络搜索 query_result = chatbot.query("嗨!", web_search=True) print(query_result) for source in query_result.web_search_sources: print(source.link) print(source.title) print(source.hostname) # 创建新对话 chatbot.new_conversation(switch_to = True) # 切换到新对话 # 获取服务器上不是当前会话的对话(你在huggingchat中的所有对话) conversation_list = chatbot.get_remote_conversations(replace_conversation_list=True) # 获取对话列表(本地) conversation_list = chatbot.get_conversation_list() # 获取可用的模型(非硬编码) models = chatbot.get_available_llm_models() # 使用给定索引切换模型 chatbot.switch_llm(0) # 切换到第一个模型 chatbot.switch_llm(1) # 切换到第二个模型 # 获取当前对话的信息 info = chatbot.get_conversation_info() print(info.id, info.title, info.model, info.system_prompt, info.history) # 助手 assistant = chatbot.search_assistant(assistant_name="ChatGpt") # 助手名称列表在 https://huggingface.co/chat/assistants assistant_list = chatbot.get_assistant_list_by_page(page=0) chatbot.new_conversation(assistant=assistant, switch_to=True) # 使用助手创建新对话 # [危险] 删除登录用户的所有对话 chatbot.delete_all_conversations()

命令行界面

0.0.5.2版本或更新版本

只需在终端中运行以下命令即可启动命令行模式

python -m hugchat.cli

命令行参数:

  • -u <你的huggingface邮箱> : 提供账户邮箱以登录。
  • -p : 强制要求密码登录,忽略保存的cookies。
  • -s : 在命令行界面启用流式输出模式。
  • -c : 在命令行界面继续上一次的对话。

命令行模式下的命令:

  • /new : 创建并切换到新对话。

  • /ids : 显示当前会话中所有ID号和ID字符串的列表。

  • /switch : 显示当前会话中所有对话的信息列表。然后你可以选择一个切换到。

  • /switch all : 显示你账户中所有对话的信息列表。然后你可以选择一个切换到。(如果你的账户有很多对话,不推荐使用)

  • /del <索引> : 删除与传递的索引相关联的对话。不会删除活动会话。

  • /delete-all : 删除登录用户的所有对话。

  • /clear : 清空终端。

  • /llm : 获取你可以切换到的可用模型。

  • /llm <索引> : 根据/llm切换到给定模型索引的模型。

  • /share : 切换与模型作者共享数据的设置。默认开启。

  • /exit : 关闭命令行环境。

  • /stream : 切换流式响应。

  • /web : 切换网络搜索。

  • /web-hint : 切换显示网络搜索提示。

  • AI是一个活跃的研究领域,存在已知问题,如有偏见的生成和错误信息。不要使用此应用程序进行高风险决策或获取建议。

  • 服务器资源宝贵,不建议高频率请求此API。 (Hugging Face的CTO🤗刚刚点赞了这个建议)

<div align="center"><img width=500 src="https://github.com/Soulter/hugging-chat-api/assets/37870767/06e64501-02fb-4d4a-ab6f-cf18d8638ace"></img></div>

免责声明

这不是Hugging Face的官方产品。这是一个个人项目,与Hugging Face没有任何关系。请勿起诉我们。

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