这个项目利用 OpenAI API 及其它大模型API自动地对文件进行分类和整理。基于文件内容,它将文件移动到相应的分类文件夹中,使文件管理更加高效和有序。
- 文件解析:读取指定文件的内容。
- 内容分类:使用 OpenAI API 分析文件内容,并返回分类标签。
- 自动整理:根据分类标签,将文件移动到对应的分类文件夹。
- 克隆此仓库到您的本地机器:
git clone https://github.com/libinpg/AI-group-files.git
- 进入项目目录:
cd AI-group-files
- 安装所需依赖(确保您已安装 Python 和 pip):
pip install -r requirements.txt
- 在
config.json
文件中填入您的 OpenAI API 密钥或百度千帆平台API密钥或阿里dashscope API密钥,至少填写一个模型:{ "openai": { "openai_api_key": "your_openai_api_key" }, "baidu_qianfan": { "api_key": "your_api_key", "api_secret": "your_api_secret" }, "dashscope": { "api_key": "your_api_key" } }
- 确保不要公开您的 API 密钥,尤其是在公共代码库中。
- 调用openai gpt-3.5模型进行文件整理并指定待整理的目录和整理后的路径(可选):
python -m src.main.py your_file_directory_path --classifier openai --save_path xxx
- 调用baichuan2_13B模型进行文件整理并指定要整理的目录和整理后的路径(可选):
python -m src.main.py your_file_directory_path --classifier baichuan2 --save_path xxx
- 调用ChatGLM2_6B_32K模型进行文件整理并指定要整理的目录和整理后的路径(可选):
python -m src.main.py your_file_directory_path --classifier glm --save_path xxx
- 查看输出以确认文件分类和整理结果。
- gpt3.5
- baichuan2_13b
- chatglm_6B_32k
- 用国内大模型接口降低成本
- 添加中英文文件名选项
- 添加分类结果整合逻辑
- 更新openai api调用函数
- 取消跟踪.gitignore文件
- 添加不同模型的benchmark
- 添加本地模型支持
- 编译为可执行程序
- 系统可以用学习用户的分类习惯
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