这是一个基于 GPT-3 的实验性树状写作界面。代码正在积极开发中,因此不稳定且文档不完善。
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哇哦,真是太棒的功能!
阅读此文了解块多元接口的概念性解释和演示视频。
Wavefunction 按钮。这将在右侧边栏中打开块多元接口(可拖动调整大小)。Propagate 以绘制块多元图。Propagate 以从重正化的框架开始绘制未来的块多元图。Reset zoom 可重置缩放级别到初始位置。Clear 可清除块多元图。在生成新的块多元图之前请执行此操作。
Alt 快捷键在 Mac 上对应 Command
打开: o, Control-o
以子树的形式导入 JSON: Control-Shift-O
保存: s, Control-s
更改章节: Control-y
首选项: Control-p
生成设置: Control-Shift-P
可视化设置: Control-u
多媒体对话框: u
树信息: Control-i
节点元数据: Control+Shift+N
运行代码: Control+Shift+B
切换编辑/保存编辑: e, Control-e
切换故事文本框可编辑: Control-Shift-e
切换可视化: j, Control-j
切换底部窗格: Tab
切换侧边窗格: Alt-p
切换显示子节点: Alt-c
提升: Alt-h
取消提升: Alt-Shift-h
点击前往节点: Control-shift-click
向后: period, Return, Control-period
向前: comma, Control-comma
前往子节点: Right, Control-Right
前往下一兄弟节点: Down, Control-Down
前往父节点: Left, Control-Left
前往上一兄弟节点: Up, Control-Up
返回根节点: r, Control-r
行走: w, Control-w
前往检查点: t
保存检查点: Control-t
前往下一书签: d, Control-d
前往上一书签: a, Control-a
搜索祖先: Control-f
搜索树: Control-shift-f
点击以分割节点: Control-alt-click
按 ID 前往节点: Control-shift-g
切换书签: b, Control-b
切换存档节点: !
生成: g, Control-g
内联生成: Alt-i
添加记忆: Control-m
查看当前 AI 记忆: Control-Shift-m
查看节点记忆: Alt-m
删除: BackSpace, Control-BackSpace
与父节点合并: Shift-Left
与子节点合并: Shift-Right
向上移动节点: Shift-Up
向下移动节点: Shift-Down
更改父节点: Shift-P
新建根子节点: Control-Shift-h
新建子节点: h, Control-h, Alt-Right
新建父节点: Alt-Left
新建兄弟节点: Alt-Down
切换编辑/保存编辑: Control-e
将编辑保存为新兄弟节点: Alt-e
点击编辑历史: Control-click
点击选择令牌: Alt-click
下一个反事实令牌: Alt-period
上一个反事实令牌: Alt-comma
应用反事实更改: Alt-return
输入文本: Control-bar
退出文本框: Escape
添加换行: n, Control-n
添加空格: Control-Space
折叠除子树外的所有节点: Control-colon
折叠节点: Control-question
折叠子树: Control-minus
展开子节点: Control-quotedbl
展开子树: Control-plus
居中视图: l, Control-l
重置缩放: Control-0
确保已安装 tkinter
sudo apt-get install python3-tk
设置 python 环境(应为 >= 3.9.13)
```python3 -m venv env```
```source env/bin/activate```
安装依赖
pip install -r requirements.txt
[可选] 设置环境变量 OPENAI_API_KEY、GOOSEAI_API_KEY、AI21_API_KEY(您也可以使用设置选项)
export OPENAI_API_KEY={your api key}
运行 main.py
加载 json 树
开始阅读 :)
conda create -n pyloom python=3.10conda activate pyloompip install -r requirements-mac.txtpython main.py(仅在 Linux 上测试过)
[可选] 编辑 Makefile 文件以添加您的 API 密钥(您也可以使用设置选项)
运行 make 目标
```make build```
```make run```
加载 json 树
开始阅读 :)
llama.cpp 可让您在本地运行模型,特别适用于 Mac 上的模型运行。[https://github.com/abetlen/llama-cpp-python] 提供了良好的安装和方便的 API。
conda create -n llama-cpp-local python=3.10; conda activate llama-cpp-localllama-cpp-python 之前,请根据这些说明设置您首选的后端。例如,要在 MPS 上进行推理:CMAKE_ARGS="-DLLAMA_METAL=on"pip install 'llama-cpp-python[server]'pip install huggingface-hubpython3 -m llama_cpp.server --hf_model_repo_id NousResearch/Meta-Llama-3-8B-GGUF --model 'Meta-Llama-3-8B-Q4_5_M.gguf' --port 8009conda activate llama-cpp-local并启动您的 llama-cpp-python 服务器。pyloom 环境并运行 main.py{
'model': 'Meta-Llama-3-8B-Q4_5_M',
'type': 'llama-cpp',
'api_base': 'http://localhost:8009/v1',
},


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