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MMInfo
MMInfo是科教一体化人工智能应用平台，为促进人工智能时代的本科生和研究生教育和科研而开发。
平台由上海大学材料基因组工程研究院张统一院士和孙升研究员课题组开发。
MMInfo智能平台融合语言大模型和统计学习小模型，大模型应用提供纯问答、基于文献的问答、代码撰写、csv数据文件分析、文档修订、文档翻译、知识抽取功能、矢量数据库构建以及文本格式转换等功能，小模型来自组内先前开发的MLMD，具有几乎所有传统机器学习的建模和优化功能，欢迎大家使用，交流和合作。
Download MMInfo
- Download MMInfo for Mac V21
- Download MMInfo for Windows V21
- Download MMInfo for Linux V21 (请联系孙升)
重要通知：此软件V21版仅更新BUG，不再进行功能更新编译打包软件。后续功能更新的软件请移步网页版：MMInfo
执行方法
- 最简单的执行：双击打开
- 终端执行：
./MMInfo --port your_portor./MMInfo.exe --port your_port。Your_port是一个任意没有被占用的端口号，例如8510。 - 同时执行外部Python执行器，下载python执行器，解压缩，并参见怎么安装python程序执行器
MMInfo可以提供如下功能： MMInfo can provide the following functions:
AL-DL模块 （大语言模型应用程序）
大模型无关，仅需提供API接口，可以使用商业或本地大模型。It only requires an API interface and can utilize either commercial or locally deployed large models
仅和大模型聊天。Chat with LLMs
通过使用RAG，和本地上传文件或已经存储的矢量数据库聊天. Chat with Local Files and Vector Databases.
聊天历史会被保留，并被后续聊天参考。Chat History Retention
总结聊天历史，给出关键词，使用Agent技术，在ArXiv或SemanticScholar上进行文献检索并总结内容，可以开展多轮，最后给出建议的工作方向。Chat History Retention and Summarization, Agent-Driven Literature Search, Multi-Round Interaction, Research Direction Suggestions.
总结聊天历史，给出关键需求，根据需求撰写python代码。Advanced Code Generation with Chat History Summarization
根据用户要求，撰写代码。 Python代码可以通过外部API进行执行，如果执行不成功，反馈结果到LLM，重新生成代码。Advanced Code Generation and Execution with Feedback Loop
可以上传csv格式的数据文件，针对数据文件提需求，写代码进行数据分析或ML建模。 Allows users to upload CSV files, specify their requirements for data analysis or machine learning modeling, and then generate and execute Python code to fulfill those requirements
语言全文润色并自动保存结果到markdown和docx格式。可以提供语料库文件或矢量数据库，在语言润色时参考（RAG）。Language Refinement with/without RAG
英文全文翻译并自动保存为Markdown格式。 English Translation and Markdown Saving
根据提供的用户指令，进行文章或矢量数据库的全文分析（例如语料提取等），并自动保存结果到Markdown格式文件。 Analyzing the full text of an article or vector database, extracting relevant information based on user instructions, and automatically saving the results in Markdown format.
矢量数据构建、管理和删除。Vector Databases building, managing, and deleting.
其他
- 文件格式转换（pdf, docx, pptx等到Markdown格式） File format conversion from common formats like PDF, DOCX, and PPTX to Markdown.
AL-SL模块（统计学习应用和材料优化设计模块）
- 整合了我组前期开源代码MLMD的所有功能，用于无需编程的数据ML建模、推理和优化。
一些尚粗糙的安装和应用说明文件
致谢
本平台开发的时候，参考了一些开源项目，特别致谢如下项目：
- Code-act。MMInfo使用了此项目的外接python执行器(稍作修改)：python执行器下载
- Langchain。本程序在撰写初期，参考了此项目下的许多示例代码，特别是Code generation with RAG and self-correction。
- Streamlit
- 目前最好的PDF解析软件MinerU。需要用户单独安装和设置MinerU，保证能够在终端中执行。
如有遗漏，敬请谅解。请联系孙升加入。