组保留的标签 余下为需要删除的标签
unset($oldtag[$key]);
}
}
}
if (!empty($oldtag)) {
$tagids = array();
foreach ($oldtag as $tagid => $tagname) {
$tagids[] = $tagid;
}
well_oldtag_delete($tagids, $tid);
}
$r = well_tag_process($tid, $fid, $create_tag, $tagarr);
return $r;
}
// 删除标签和绑定的主题
function well_oldtag_delete($tagids, $tid)
{
$pagesize = count($tagids);
$arrlist = well_tag_find_by_tagids($tagids, 1, $pagesize);
$delete_tagids = array(); // 删除
$tagids = array();
$n = 0;
foreach ($arrlist as $val) {
++$n;
if (1 == $val['count']) {
// 只有一个主题
$delete_tagids[] = $val['tagid'];
} else {
$tagids[] = $val['tagid'];
}
}
!empty($delete_tagids) and well_tag_delete($delete_tagids);
$arlist = well_tag_thread_find_by_tid($tid, 1, $n);
if ($arlist) {
$ids = array();
foreach ($arlist as $val) $ids[] = $val['id'];
well_tag_thread_delete($ids);
}
!empty($tagids) and well_tag_update($tagids, array('count-' => 1));
}
// 标签数据处理 $arr=新提交的数组 $tagarr=保留的旧标签
function well_tag_process($tid, $fid, $new_tags = array(), $tagarr = array())
{
if (empty($tid)) return '';
// 新标签处理入库
if ($new_tags) {
$threadarr = array();
$tagids = array();
$i = 0;
$size = 5;
$n = count($tagarr);
$n = $n > $size ? $size : $size - $n;
foreach ($new_tags as $name) {
++$i;
$name = trim($name);
$name = stripslashes($name);
$name = strip_tags($name);
$name = str_replace(array(' ', '#', "@", "$", "%", "^", '&', '·', '<', '>', ';', '`', '~', '!', '¥', '……', ';', '?', '?', '-', '—', '_', '=', '+', '.', '{', '}', '|', ':', ':', '、', '/', '。', '[', ']', '【', '】', '‘', ' ', ' ', ' ', ' ', ' '), '', $name);
$name = htmlspecialchars($name, ENT_QUOTES);
if ($name && $i <= $n) {
// 查询标签
$read = well_tag_read_name($name);
if ($read) {
// 存在 count+1
$tagids[] = $read['tagid'];
} else {
// 入库
$arr = array('name' => $name, 'count' => 1);
$tagid = well_tag_create($arr);
FALSE === $tagid and message(-1, lang('create_failed'));
$read = array('tagid' => $tagid, 'name' => $name);
}
$tag_thread = array('tagid' => $read['tagid'], 'tid' => $tid);
$threadarr[] = $tag_thread;
$tagarr[$read['tagid']] = $read['name'];
}
}
!empty($threadarr) and tag_thread_big_insert($threadarr);
!empty($tagids) and well_tag_update($tagids, array('count+' => 1));
}
$json = empty($tagarr) ? '' : xn_json_encode($tagarr);
return $json;
}
?> $v = implode(",", $v);
$temp[] = $v;
}
// 去掉重复的字符串,也就是重复的一维数组
$temp = array_unique($temp);
// 再将拆开的数组重新组装
$output = array();
foreach ($temp as $k => $v) {
if ($stkeep) $k = $starr[$k];
if ($ndformat) {
$temparr = explode(",", $v);
foreach ($temparr as $ndkey => $ndval) $output[$k][$ndarr[$ndkey]] = $ndval;
} else $output[$k] = explode(",", $v);
}
return $output;
}
// 合并二维数组 如重复 值以第一个数组值为准
function array2_merge($array1, $array2, $key = '')
{
if (empty($array1) || empty($array2)) return NULL;
$arr = array();
foreach ($array1 as $k => $v) {
isset($v[$key]) ? $arr[$v[$key]] = array_merge($v, $array2[$k]) : $arr[] = array_merge($v, $array2[$k]);
}
return $arr;
}
/*
* 对二维数组排序 两个数组必须有一个相同的键值
* $array1 需要排序数组
* $array2 按照该数组key排序
* */
function array2_sort_key($array1, $array2, $key = '')
{
if (empty($array1) || empty($array2)) return NULL;
$arr = array();
foreach ($array2 as $k => $v) {
if (isset($v[$key]) && $v[$key] == $array1[$v[$key]][$key]) {
$arr[$v[$key]] = $array1[$v[$key]];
} else {
$arr[] = $v;
}
}
return $arr;
}
?>
发现一个开源的Chatgpt-web应用,前端使用vue编写,后端也是nodejs代码编写的,还可以配合fastchat本地部署chatglm3大模型,可以调用成功编程频道|福州电脑网
发现一个开源的Chatgpt-web应用,前端使用vue编写,后端也是nodejs代码编写的,还可以配合fastchat本地部署chatglm3大模型,可以调用成功 编程之家 86 0
更新时间:2026-04-03 20:28:29
0,演示本地启动视频,还可以配合fastcht部署chatglm3大模型
演示视频: https://www.bilibili/video/BV1WC4y1k7j5/?vd_source=4b290247452adda4e56d84b659b0c8a2
【chatglm3】(10):使用fastchat本地部署chatlgm3-6b模型,并配合chatgpt-web的漂亮界面做展示,调用成功,vue的开源项目
部署脚本和方法:
https://gitee/fly-llm/dify-mysql-llm/tree/master/fastchat-docker-compose
1,项目地址:
https://github/Chanzhaoyu/chatgpt-web
ChatGPTAPI 使用 gpt-3.5-turbo-0301 通过官方OpenAI补全API模拟ChatGPT(最稳健的方法,但它不是免费的,并且没有使用针对聊天进行微调的模型) ChatGPTUnofficialProxyAPI 使用非官方代理服务器访问 ChatGPT 的后端API,绕过Cloudflare(使用真实的的ChatGPT,非常轻量级,但依赖于第三方服务器,并且有速率限制)
2,项目启动,使用docker-compose 启动项目
version : '3'
services :
app :
image : chenzhaoyu94/chatgpt- web # 总是使用 latest ,更新时重新 pull 该 tag 镜像即可
ports :
- 3002: 3002
environment :
# 二选一
OPENAI_API_KEY : sk- xxx
# 二选一
OPENAI_ACCESS_TOKEN : xxx
# API接口地址,可选,设置 OPENAI_API_KEY 时可用
OPENAI_API_BASE_URL : xxx
# API模型,可选,设置 OPENAI_API_KEY 时可用
OPENAI_API_MODEL : xxx
# 反向代理,可选
API_REVERSE_PROXY : xxx
# 访问权限密钥,可选
AUTH_SECRET_KEY : xxx
# 超时,单位毫秒,可选
TIMEOUT_MS : 60000
# Socks代理,可选,和 SOCKS_PROXY_PORT 一起时生效
SOCKS_PROXY_HOST : xxx
# Socks代理端口,可选,和 SOCKS_PROXY_HOST 一起时生效
SOCKS_PROXY_PORT : xxx
# HTTPS 代理,可选,支持 http,https,socks5
HTTPS_PROXY : http: //xxx: 7890
docker-compose up -d
$ docker ps
CONTAINER ID IMAGE COMMAND CREATED STATUS PORTS NAMES
eca262c45456 chenzhaoyu94/chatgpt-web "docker-entrypoint.s…" 7 seconds ago Up 6 seconds 0.0 .0.0:3002-> 3002 /tcp, :::3002-> 3002 /tcp nodeworkspace-app-1
可以配置验证码:xxx 没有配置好key 和 证书显示:
3,配置好了之后就可以使用了
效果如下,使用最新版本的chatgpt 3.5
还可以配合本地大模型chatglm3
方法: https://gitee/fly-llm/dify-mysql-llm/tree/master/fastchat-docker-compose
配置修改,修改成fastchat api 的ip地址,和端口,不用增加 v1 路径!:
services :
app :
container_name : chatgpt- web
image : chenzhaoyu94/chatgpt- web # Always use latest, just pull the tag image again when updating
ports :
- 3002: 3002
environment :
# pick one of two
OPENAI_API_KEY : 1234
# pick one of two
OPENAI_ACCESS_TOKEN :
# API interface address, optional, available when OPENAI_API_KEY is set
OPENAI_API_BASE_URL : http: //192.168.1.116: 8000
# API model, optional, available when OPENAI_API_KEY is set
OPENAI_API_MODEL : gpt- 3.5- turbo
# reverse proxy, optional
运行效果:
本文发布于:2025-01-31,感谢您对本站的认可!
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本文标签: 还可以 开源 后端 模型 代码
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