web调用chatGPT 调用web接口

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本文目录一览：

1、几款读文献的AI工具,可总结分析文件、读论文必备!
2、GPT3.5/4.0一键实现联网功能教程「内置超强联网创作prompt」
3、实操聆思CSK6大模型开发板接入智谱AI:ChatGLM(上)
4、部署oneapi集成chatglm3的api服务,同时基于chatweb-next调通

几款读文献的AI工具,可总结分析文件、读论文必备!

Poe - AI模型聚合平台，支持多种模型，包括ClaudeGPT4等，上传文件分析，免费使用。Zotero GPT - 文献管理与GPT结合，实现文献总结与分析，适用于本地文档。Humata - GPT驱动文档分析工具，简化技术论文理解，生成摘要。ChatPDF / ChatDOC - 调用ChatGPT接口，实现文档跨语言对话，提取要点，翻译内容。

ChatPDF（sider.ai/chatpdf）是一款高效读文献工具，通过章节分析或升级版Claude快速回应问题。ChatGPT Academic（academic.chatpaper.top）是中科院学术版GPT，功能全面，适用于科研日常。GPT学术优化（academic.dwyu.cn）则提供PDF分析和代码解析等功能。

工具一：Claude Claude，由Anthropic公司开发，是一款强大的AI聊天机器人。除了进行对话交流，它还能精准识别文档主旨和关键信息，生成摘要，极大地节省了时间。工具二：UPDF UPDF是一款国产PDF软件，最新版本集成了AI功能，具备AI阅读、总结、解释、翻译文档的能力。

GPT3.5/4.0一键实现联网功能教程「内置超强联网创作prompt」

打开谷歌浏览器。点击浏览器右上角的三个点图标，进入扩展程序设置。访问谷歌应用商店。搜索WebChatGPT插件。在搜索结果中找到WebChatGPT，将其添加至Chrome浏览器。添加成功后，可在插件管理页面查看WebChatGPT插件。使用WebChatGPT的具体方法如下：登录ChatGPT。

对于 iOS 用户，可以利用 Siri 调用 ChatGPT，或通过 chatGPT-Siri-Pro 这样的项目实现快速调用。这个项目提供了一键导入地址，具备常见连续对话历史记录等功能，适用于多种设备。

web调用chatGPT 调用web接口

实操聆思CSK6大模型开发板接入智谱AI:ChatGLM(上)

1、实操聆思CSK6大模型开发板接入智谱AI：ChatGLM的步骤如下：新建应用：登录聆思大模型平台。在平台上新建应用，并进入应用编排服务。导入工程：下载示例工程ChatGLMjs。将下载的ChatGLMjs.json文件导入到应用中。配置参数：在应用编排服务中，找到glm子流程节点，并进行参数配置。

2、具体接入智谱AI ChatGLM步骤如下： **新建应用**：登录LSplatform，新建应用并进入应用编排服务。 **导入工程**：下载示例工程ChatGLMjs（提取码：qaxd），导入ChatGLMjs.json文件。 **配置参数**：修改glm子流程节点参数，包括API-KEY、Host、Model、Stream等。

3、聆思CSK6大模型开发板的官方SDK方案，将硬件套件视为输入端，用户上传文字或图片内容至聆思大模型平台（LSPlatform）。平台依据应用策略，将内容分发给后台处理。借助聆思大模型平台的应用编排功能，接入其他大模型仅需在云端调整接入节点，无需修改硬件端。

4、配置参数：调整豆包子流程节点参数，修改API-KEY、Host、Model和Stream等关键设置，确保与豆包兼容。测试验证：部署应用，关闭编排服务，重启应用以确保依赖包正确安装，测试豆包接口调用。完成以上步骤后，豆包接入成功。结合聆思CSK6大模型开发板进行硬件交互验证，详细操作见官方文档和知乎教程。

5、具体流程是：图像采集与语音交互在硬件端先通过离线AI处理，数据随后传输至云端服务集群，由云端AI与大模型进一步处理。处理结果或指令通过网络返回硬件端执行。实操：四步获取可进行多模态交互的开发板对于开发者而言，从零开始云端应用与嵌入式开发的路径较为复杂耗时。

6、AI功能通过官方文档指引编译镜像和导入模型文件，在PC端验证测试结果。串口显示测试信息。移植TF-M 聆思科技芯片支持ARM China的IP核和v8-M架构，理论上可移植TF-M。Zephyr源码已支持tf-m 0模组，提供对an521的支持。移植需加入tf-m对CSK6011A芯片的支持。

部署oneapi集成chatglm3的api服务,同时基于chatweb-next调通

1、使用api_server.py脚本部署API时，确保api_server.py和utils.py脚本位于同一目录下。修改本地模型路径MODELPATH = os.environ.get(MODELPATH， D：\LLM-GPU\chatglm3-6b)为自己的路径。最后，执行python api_server.py命令部署API，并通过测试脚本验证服务是否正常运行。

2、开启OneAPI服务 OneAPI服务提供了一个管理与分发接口，支持包括Azure、Anthropic Claude、Google PaLM 2 & Gemini、智谱 ChatGLM、百度文心一言、讯飞星火认知、阿里通义千问、360 智脑以及腾讯混元在内的多个大模型，用户仅需使用一个API，无需安装额外软件，一键部署即可开始使用。