这是一个模拟 GPT-4o1 思维过程的项目,基于 bklieger-groq 的 g1-prototype 进行改进和扩展。项目包含两个主要部分:Streamlit 应用和 Cloudflare Worker。
本项目旨在创建一个灵活的思维过程模拟器,可以使用各种大型语言模型实现多步推理,提高输出的准确性和可解释性。
Streamlit 演示
Cloudflare Worker 演示
- 支持多种大型语言模型,如 Llama-3.1 70b 等
- 兼容不同的 API 端点服务商
- 实现多步思考过程,每一步都有标题和详细内容
- 基于 Streamlit 构建的交互式 Web 界面
- 支持自定义 API 配置
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安装 Streamlit:
pip install streamlit
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运行应用:
streamlit run app.py
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在浏览器中打开显示的本地 URL
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在侧边栏中配置 API 端点、密钥和模型选择
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在主界面输入您的问题,然后观察生成的多步思考过程
- 需要有效的 API 密钥(取决于所选择的服务商)
- 当前版本限制了最多 25 个推理步骤
- 项目支持多种模型和 API 端点,请根据需要进行配置
- 使用 JavaScript/TypeScript 实现,可部署为 Cloudflare Worker
- 保留了 Streamlit 应用的核心功能
- 提供简单的 HTML 界面用于输入参数和显示结果
- 支持流式响应,实时显示思考步骤
- 错误重试机制,提高稳定性
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将
worker.js
文件部署到 Cloudflare Worker -
访问 Worker 的 URL,您将看到一个 Web 界面
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在界面中填写 API URL、API Key、模型和查询
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提交查询后,结果将逐步显示在页面上
- 需要有 Cloudflare 账户并了解如何部署 Worker
- API 密钥等敏感信息应通过 Cloudflare 的环境变量功能进行管理
- 可能需要根据具体需求调整 Worker 的资源限制
- 重要提示:当前版本使用客户端网络请求,因此大陆网络不能直接访问 Groq 的 API
欢迎提交问题报告、改进建议或直接贡献代码!
特别感谢 bklieger-groq 提供的原始 g1-prototype 项目,为本项目的开发提供了基础。