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wizardAEI/Gomoon

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Gomoon

Gomoon 是一款桌面端的大模型效率工具。

介绍

Gomoon预览

要使用 Gomoon,你只需要在 Gomoon 上配置好你的模型引擎,就可以快速让你的助手帮你回答问题,提高工作和学习效率。又或者...只是给你讲个笑话😋。

它同时支持:

  • 创建属于自己的助手,选择多种大模型引擎(支持实时切换)
  • 快速问答和连续的对话以及存取对话历史
  • 对话可以复制,暂停 ⏸,以及重新生成,方便你的使用。更厉害的是你还可以直接编辑答案,让后续的对话更加的智能
  • 快速唤起,快捷键,置顶等功能,例如你可以使用 Ctrl + G 快速唤起 Gomoon,双击复制(Command + C +C)快速问答
  • 发送文件,图片和URL解析,联网查询,朗读等快捷功能
  • 使用记忆胶囊储存你的本地知识库,更加安全可靠,最重要的是完全免费
  • 下载对话记录,助手一键导入导出, 把你觉得实用的助手分享给你的朋友
  • 在 Gomoon 划选一段文本,可以快速进行查找和朗读
  • 在任何地方滑选字段后,可以使用召唤 Gomoon 快捷键快速将选中字段粘贴到输入框内
  • 合集功能,用来记单词,记知识点,整理方案,等等!

更多实用的功能可以询问 Gomoon 中自带的『Gomoon使用指南』 记忆胶囊来探索!

已支持的模型

模型类型 模型名称
ChatGPT GPT3,GPT4 Mini,GPT4,支持 OpenAI API 模式的模型
文心 文心3.5,文心4.0,文心128k
DeepSeek DeepSeek Coder 和 DeepSeek Coder 最新版本
千问 千问Turbo,千问Plus,千问Max
Gemini Gemini Pro 和 Gemini 自定义模型
Kimi Kimi 8k,Kimi 32k,Kimi 128k
Llama node-llama-cpp 支持的所有模型
Ollama ollama 支持的所有模型
Claude Claude 最新的 Haiku,Opus,Sonnet 模型
自定义模型 任何支持 OpenAI 接口的模型,如DeepSeek,豆包,Kimi,讯飞星火等

由于 ChatGPT 国内访问不易,这里推荐一下 ChatAnywhere,价格十分实惠的国内 ChatGPT 提供商。

安装指南

官网下载地址

Tips:mac 用户由于没有上架 mac 应用市场,需要在『访达→应用』中找到 Gomoon 右键打开并二次确认才可以使用。『Command + C +C 双击复制』和『发送文件』功能需要用户允许 Gomoon 的权限请求,并且重启应用。

灵感来源

lucy

使用过很多大模型应用,但是他们总是局限于一个网页端,我想让他离我近一些,更好用一些。

寻找了很多应用,我还是没有找到适合自己的,于是我选择做一个。Gomoon 就诞生了。

Gomoon 的名字来源于 赛博朋克:边缘行者 的中 Lucy 的愿望:『去月球』。希望 Gomoon 能够帮助你去往那颗属于自己的月球。

交流

如果你有任何问题或者想交流一下使用体验,分享自己的助手,欢迎加入QQ群:758015092(后续 Gomoon 更新通知也会发布在群内)。

鸣谢

感谢以下开发者的支持:

贡献者 贡献内容
e9ab98e991ab 协助完成 mac 端 x86_64 架构的适配
zhengxs2018 支持通义千问模型

自部署指南

node 版本要求:v20.11.1 及以上 (开启Corepack,终端执行:corepack enable ) yarn 版本要求:v1.2.22 (终端执行: yarn

安装过程中会出现 prebuild-install 时间过长的情况,原因是安装会去 github 拉取文件,解决:暂时设置终端代理: export https_proxy=http://127.0.0.1:7890 http_proxy=http://127.0.0.1:7890 all_proxy=socks5://127.0.0.1:7890(其中端口 7890 根据实际情况更换)

由于仓库大小限制,默认的资源没有上传到 Github,开发者可以在本地安装的 Gomoon 中找到 resources文件夹(mac用户可以通过 Finder,右键点击应用,选择“显示包内容”来浏览到 Contents目录,resource文件夹存储于 Contents/Resource/app.asar.unpacked/resources; windows系统中,这个路径通常是在用户数据资源内,例如 C:\Users\Lenovo\AppData\Local\Programs\gomoon\resources\app.asar.unpacked\resources),将里面的资源文件复制到项目根目录的 resources文件夹中。

resources 文件夹结构如下:

resources/
├── assistants.json # 默认助手配置文件
├── eventTracker # 事件追踪文件,根据系统不同也可能为 `eventTracker.exe` 或者 `eventTracker-x86`
├── icon.png # 应用图标
├── [email protected] # 应用图标
├── lines.json # 默认标题栏配置文件
├── memories.json # 默认记忆文件
└── models # 模型配置文件
    └── Xenova
        └── jina-embeddings-v2-base-zh
            └── ....

同时也可以使用云盘下载

后续就可以正常启动项目进行开发了。

llama-cpp 支持 CUDA(NVIDIA 显卡调用)

  1. 确保你的显卡支持 CUDA,并且已经安装了 CUDA 驱动和 CUDA Toolkit(版本12以上)
  2. 克隆该项目,获取 resource 文件,并放在项目根目录
  3. 在根目录执行 yarn(确保电脑已经安装 node 和 全局依赖 yarn),安装项目所需依赖
  4. 在根目录执行 npx --no node-llama-cpp download --cuda 安装 node-llama-cpp CUDA 支持依赖
  5. 如需修改显卡使用大小,可以修改 src/lib/utils.tsChatLlamaCppgpuLayers参数
  6. 执行 yarn dev 测试效果没有问题后,执行 yarn build 打包项目,在 dist 目录可以看到 setup.exe 软件安装文件

相关介绍

八个月后,我终于做出了自己满意的大模型工具

一键本地使用上百款开源大模型,不挑配置,2分钟学会!

About

Gomoon 基于大模型的桌面端效率工具

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