让人工智能体使用你本地提供的方法工具来完成任务。你可以使用MagicGPT轻松帮你完成：
- 从大量无规律文本中清洗数据
- 7X24小时打标签的标签员、审核员
- 7X24小时的帖子管理员
- 替代你公司的后台型员工（即依赖自研后台系统完成任务的工种）
- 更多可能，等你来实现。
2023年3月随着OpenAI发布了基于GPT-3.5的ChatGPT，大语言模型（LLM）点燃了AI时代的导火索。我们非常期待AI时代的成熟期到来，届时生产力将前所未有的发达，大家可以有很多的时间做自己喜欢的事情，探索人生的意义。在这之前，各类编程语言的GPT开放式框架应当被提供出来供工程师们使用，以便各行各业的软件开发者可以逐步使用AI来优化特定的场景。
本框架是为Java编程者提供的，也欢迎其他语言的开发者们可以共同探讨其他语言的MagicGPT解决方案。
| 功能点 | 是否支持 | 支持版本 |
|---|---|---|
| 本地方法 | YES | >=1.0.0 |
一切其他调用都可以转变为本地方法，因此新版本MagicGPT将只提供本地方法，未来可能会提供更多的接入形式，但最终会转变为本地方法。 其他的网络调用、数据库访问、向量数据库查询均可以封装为本地方法。
为了帮助大家更好地理解MagicGPT的设计思路，我们采用了通俗易懂的魔法世界机制，如下图所示：
以上可以帮助大家快速理解各个类的关系和作用。在使用时需要注意：
- “对话魔法师(ChatWizard)”就是指学习了咒语的GPT AI虚拟机器人。
- 一个魔法师本质上绑定了一系列的咒语，不同的魔法师所绑定的咒语也是不一样的。
- 每个魔法师都可以为一个上下文补足新的一个AI回答。
- 当你要求魔法师基于一个对话上下文进行回答生成时，需要指定一个输出流。
下面示例代码演示了一个基本的使用流程。 如果需要可运行的代码，查看TestTimeReporter.java
// 创建帮助类
MagicGPT magicGPT = new MagicGPT(...);
// 创建聊天
MagicChat magicChat = magicGPT.startChat(...);
// 指定输出流，推进对话
magicGPT.proceedChatWithUserMessage(magicChat, "你说的话", OutputStream);准备工作： 确保程序已经启动了本地配置管理框架anole-loader，具体用法参考anole-loader; 这是一个傻瓜式本地配置管理框架，几乎可以访问任何位置的kv配置，而无需关心定义文件在哪里。
如果您没有配置JitPack仓库，需要在项目的pom.xml中加上：
<repositories>
<repository>
<id>jitpack.io</id>
<url>https://jitpack.io</url>
</repository>
</repositories>
也可以在.m2/settings.xml中配置
然后引入MagicGPT包:
<dependency>
<groupId>cn.magicvector</groupId>
<artifactId>MagicGPT</artifactId>
<version>${version}</version>
</dependency>
Gradle，SBT，Leiningen等其他包管理方式参考： https://jitpack.io/#cn.magicvector/MagicGPT
如IDEA中，Edit Configurations中添加即可。
-DAI_API_KEY=XXXXXXXXXXXXX -DAPI_URL=https://XXXXXXXXXXXXX.XXXX/v1/chat/completions
将AI_API_KEY和API_URL配置到系统环境中。以下是不同操作系统设置环境变量的方法：
Windows
打开“控制面板”，选择“系统和安全”>“系统”>“高级系统设置”。
在“系统属性”对话框中，选择“高级”选项卡，然后在“环境变量”下点击“环境变量”按钮。
在“环境变量”对话框中，可以添加、编辑和删除用户变量和系统变量。
若要添加一个新的系统变量，选择“新建”按钮，输入变量名和变量值，然后点击“确定”。
MacOS
在 macOS 中，打开“终端”应用程序。
输入以下命令：nano ~/.bash_profile，然后按 Enter 键。
在文本编辑器中，可以添加、编辑和删除环境变量。
添加完毕后，按 Control + O 键保存，然后按 Control + X 键退出。
Linux
在 Linux 中，打开终端应用程序。
输入以下命令：nano ~/.bashrc，然后按 Enter 键。
在文本编辑器中，可以添加、编辑和删除环境变量。
添加完毕后，按 Control + O 键保存，然后按 Control + X 键退出。
当然也可以在任意.anole文件、.properties文件中定义（这种方法不推荐，会带来数据安全问题）。
MagicApp.start("com.magicvector.ai.examples.timeReporter");
// 加载自定义提示词
String headCustomPrompt = PromptUtil.readResourceByRelativePath("custom_prompts/time_reporter.prompt");
// 指定包名搜索本地Call类型咒语
MagicAgent agent = new MagicAgent("deepseek-chat", headCustomPrompt);
System.out.print("AI：你好，当你需要知道现在几点了，随时问我!");输出到控制台：
// 推进一个聊天，指定一个输出流用于承载AI的输出
agent.proceedWithStream(input, new SystemOutputStream());输出到HttpResponse：
OutputStream outputStream = response.getEntity().getContent();
// 用户输入一句话，推进一个聊天，指定HttpResponse输出流
agent.proceedWithStream(input, outputStream);完整的可运行代码在src/test/java的com.magicvector.ai.examples下。
运行效果图：
- 确定自己已经完全理解了MagicGPT的魔法世界机制。
- 欢迎任何形式的贡献：ISSUE建议、Pull Request、加群建议等。
- 如果想要在本仓库改动代码，请先创建相关ISSUE，然后再提交Pull Request。
- 不要将任何隐私数据暴露到代码中，我们对数据泄露无法担负任何责任。
本项目遵循 MIT 开源许可证。