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潘多拉,一个不只是命令行的ChatGPT。

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潘多拉,一个不只是命令行的ChatGPT

实现了网页版ChatGPT的主要操作。能过Cloudflare,理论上速度还可以。

为什么要用

  1. 高峰期能绕过官方限制,继续使用。
  2. 应答速度直逼PLUS,白嫖用户的福音。
  3. 官方故障的时候,它可能还是能跑。
  4. 多模式:网页/命令行/API,私有化部署。
  5. 不会像官方那样无故断线、报错。

界面截图

alt Screenshot5 alt Screenshot10

alt Screenshot1 alt Screenshot2 alt Screenshot3 alt Screenshot4 alt Screenshot6 alt Screenshot11

如何运行

  • Python版本目测起码要3.7

  • pip安装运行

    pip install pandora-chatgpt
    pandora
    • 如果你想支持gpt-3.5-turbo模式:

      pip install 'pandora-chatgpt[api]'
      pandora
    • 如果你想启用cloud模式:

      pip install 'pandora-chatgpt[cloud]'
      pandora-cloud
  • 编译运行

    pip install .
    pandora
    • 如果你想支持gpt-3.5-turbo模式:

      pip install '.[api]'
      pandora
    • 如果你想启用cloud模式:

      pip install '.[cloud]'
      pandora-cloud
  • Docker Hub运行

    docker pull pengzhile/pandora
    docker run -it --rm pengzhile/pandora
  • Docker编译运行

    docker build -t pandora .
    docker run -it --rm pandora
  • 输入用户名密码登录即可,登录密码理论上不显示出来,莫慌。

  • 简单而粗暴,不失优雅。

程序参数

  • 可通过 pandora --help 查看。
  • -p--proxy 指定代理,格式:protocol://user:pass@ip:port
  • -t--token_file 指定一个存放Access Token的文件,使用Access Token登录。
  • -s--serverhttp服务方式启动,格式:ip:port
  • -a--api 使用gpt-3.5-turboAPI请求,你可能需要向OpenAI支付费用
  • --tokens_file 指定一个存放多Access Token的文件,内容为{"key": "token"}的形式。
  • --sentry 启用sentry框架来发送错误报告供作者查错,敏感信息不会被发送
  • -v--verbose 显示调试信息,且出错时打印异常堆栈信息,供查错使用。

Docker环境变量

  • PANDORA_ACCESS_TOKEN 指定Access Token字符串。
  • PANDORA_TOKENS_FILE 指定一个存放多Access Token的文件路径。
  • PANDORA_PROXY 指定代理,格式:protocol://user:pass@ip:port
  • PANDORA_SERVERhttp服务方式启动,格式:ip:port
  • PANDORA_API 使用gpt-3.5-turboAPI请求,你可能需要向OpenAI支付费用
  • PANDORA_SENTRY 启用sentry框架来发送错误报告供作者查错,敏感信息不会被发送
  • PANDORA_VERBOSE 显示调试信息,且出错时打印异常堆栈信息,供查错使用。
  • 使用Docker方式,设置环境变量即可,无视上述程序参数

关于 Access Token

  • 使用Access Token方式登录,可以无代理直连。
  • 这个服务 可以帮你安全有效拿到Access Token,无论是否第三方登录。
  • 其中accessToken字段的那一长串内容即是Access Token
  • Access Token可以复制保存,其有效期目前为1个月
  • 不要泄露你的Access Token,使用它可以操纵你的账号。

HTTP服务文档

  • 如果你以http服务方式启动,现在你可以打开一个极简版的ChatGPT了。通过你指定的http://ip:port来访问。
  • 通过http://ip:port/?token=xxx,传递一个Token的名字,可以切换到对应的Access Token
  • API文档见:doc/HTTP-API.md

操作命令

  • 对话界面连敲两次Enter发送你的输入给ChatGPT
  • 对话界面使用/?可以打印支持的操作命令。
  • /title 重新设置当前对话的标题。
  • /select 回到选择会话界面。
  • /reload 重新加载当前会话所有内容,F5你能懂吧。
  • /regen 如果对ChatGPT当前回答不满意,可以让它重新回答。
  • /continueChatGPT继续输出回复的剩余部分。
  • /edit 编辑你之前的一个提问。
  • /new 直接开启一个新会话。
  • /del 删除当前会话,回到会话选择界面。
  • /token 打印当前的Access Token,也许你用得上,但不要泄露。
  • /clear 清屏,应该不用解释。
  • /version 打印Pandora的版本信息。
  • /exit 退出潘多拉

高阶设置

  • 本部分内容不理解的朋友,请勿擅动!
  • 环境变量 OPENAI_API_PREFIX 可以替换OpenAI Api的前缀https://api.openai.com
  • 环境变量 CHATGPT_API_PREFIX 可以替换ChatGPT Api的前缀https://ai.fakeopen.com
  • 如果你想持久存储DockerPandora产生的数据,你可以挂载宿主机目录至/data
  • 如果你在国内使用pip安装缓慢,可以考虑切换至腾讯的源:pip config set global.index-url https://mirrors.cloud.tencent.com/pypi/simple
  • 镜像同步版本可能不及时,如果出现这种情况建议切换至官方源:pip config set global.index-url https://pypi.org/simple
  • 默认使用sqlite3存储会话数据,如果你希望更换至mysql,可以这么做:
    • 执行pip install PyMySQL安装驱动。
    • 设置环境变量:DATABASE_URI为类似mysql+pymysql://user:pass@localhost/dbname的连接字符串。
  • 环境变量指定OPENAI_EMAIL可以替代登录输入用户名,OPENAI_PASSWORD则可以替代输入密码。
  • 环境变量API_SYSTEM_PROMPT可以替换api模式下的系统prompt

Cloud模式

  • 搭建一个跟官方很像的ChatGPT服务,不能说很像,只能说一样。
  • 该模式使用pandora-cloud启动,前提是你如前面所说安装好了。
  • Docker环境变量:PANDORA_CLOUD 启动cloud模式。
  • 该模式参数含义与普通模式相同,可--help查看。

使用Cloudflare Workers代理

  • 如果你感觉默认的https://ai.fakeopen.com在你那里可能被墙了,可以使用如下方法自行代理。

  • 你需要一个Cloudflare账号,如果没有,可以注册一个。

  • 登录后,点击Workers,然后点击Create a Worker,填入服务名称后点击创建服务

  • 点开你刚才创建的服务,点击快速编辑按钮,贴入下面的代码,然后点击保存并部署

    export default {
      async fetch(request, env) {
        const url = new URL(request.url);
        url.host = 'ai.fakeopen.com';
        return fetch(new Request(url, request))
      }
    }
  • 点击触发器选项卡,可以添加自定义访问域名。

  • 参考高阶设置中的环境变量使用你的服务地址进行替换。

其他说明

  • 项目是站在其他巨人的肩膀上,感谢!
  • 报错、BUG之类的提出Issue,我会修复。
  • 因为之后ChatGPT的API变动,我可能不会跟进修复。
  • 喜欢的可以给颗星,都是老朋友了。
  • 不影响PHP是世界上最好的编程语言!

About

潘多拉,一个不只是命令行的ChatGPT。

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License:GNU General Public License v2.0


Languages

Language:Python 89.6%Language:HTML 9.2%Language:Shell 1.0%Language:Dockerfile 0.2%Language:JavaScript 0.1%