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effibot

effibot

一个具有基于树的数据结构的ChatGPT服务器

efibot项目采用树形数据结构来存储和处理数据，提供类似思维导图的ChatGPT问答体验。该树形结构优化了上下文（令牌）的传输，特别适合企业内部使用。大多数情况下，令牌数量可控制在2000以内，GPT 3.5的令牌限制（4096）已足够，因此无需考虑GPT4的精度问题。项目提供快速部署脚本，支持用户登录和数据持久化存储。建议在OpenAI支持的地区部署，以确保最佳体验。

effibot树结构ChatGPTtokenDockerGithub开源项目
访问官网GitHub

effibot 项目介绍

项目概述

effibot 是一个基于 ChatGPT 的服务器项目，通过树状数据结构存储和处理数据，为用户提供类似思维导图的问答体验。这个树形结构通过优化上下文（即 token）的传输，为企业内的使用场景提供了更佳的体验。当用户提出问题时，effibot 仅传输当前分支的内容作为上下文信息，从而有效控制 token 数量，通常在 2000 个以内，已足够满足 GPT 3.5 的 token 上限，无需考虑 GPT-4 的精确度。

项目功能

  • 优化上下文传输：基于多分支树结构，仅传递当前节点深度的信息给 GPT，提升上下文选择和传输的效率。
  • 环境适应性：建议选择支持 OpenAI 的国家或地区的服务器进行部署，满足高效的数据处理需求。
  • 可自定义开发：欢迎开发人员基于项目进行 Web UI 开发，项目 UI 界面为初学者设计，乐意接受社区贡献。

使用说明

用户通过克隆项目代码，经过简单配置后，便可启动 effibot。默认配置为 Mock 模式，即不实际调用 GPT API，而是返回用户的输入结果。对于快速部署，项目支持 Docker 和 Docker Compose，实现一键部署，并支持容器化部署。

未来计划

effibot 的未来更新计划包括：

  • 添加用户登录功能。
  • 数据持久化存储。
  • 增加长篇小说写作场景的支持。
  • 快速部署脚本已上传至 Docker Hub。

项目会根据用户需求灵活更新，不同使用规模下会有不同的更新策略。

Demo 演示

项目的演示环境已部署在云服务器上，但未设置 OpenAI 的 token，处于模拟模式如下地址可访问演示：http://43.206.107.75:4000。

开发和部署

服务器开发

需确保安装并配置 golang 1.18+，进入项目目录后运行：

cd http
go run http.go

容器化部署

  • 生成项目 Docker 镜像： 
    docker build -t effibot:latest -f http/Dockerfile .
  • 创建容器网络： 
    docker network create effibot
  • 运行容器： 
    docker run -p 4001:4001 -v ./effibot_config:/app/etc --network effibot --name effibot -d effibot:latest

Demo 客户端

Demo 客户端使用 Vue.js + Vite + TypeScript 开发，需 Node.js 14+ 环境支持：

cd demo
yarn && yarn dev

在 http://localhost:5173 自动打开 Demo 客户端。

通过这些简单的步骤，用户即可高效地在本地或云端部署并体验 effibot 项目。

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