【源码】基于 Python 和 React 的心智图生成系统

项目简介

本项目是基于 Python 和 React 构建的心智图生成系统。系统具备多种模型选项，能依据用户输入的开放式问题生成对应的心智图。用户可通过 API 调用或者前端网页进行操作，并且支持缓存功能，能有效提高运行速度和节省成本，适用于各种决策前问题的深入思考与梳理场景。

项目的主要特性和功能

1. 多模型支持：提供 inner_dialog（本论文系统）、gemini（Gemini - Pro 3 - round baseline）、chatgpt（ChatGPT 3 - round baseline）、extract（Google Search 前 5 篇人类文章人工整理生成心智图）等多种模型选项。
2. 缓存机制：支持使用缓存资料，加快响应速度，可选择是否复写缓存资料。
3. API 调用：提供 RESTful API 接口，方便其他系统集成调用，用户能自定义输入参数。
4. 前端演示：采用 React 前端框架、Vite 前端建构工具和 TypeScript 编写前端代码，结合 Reactflow 绘制心智图，提供直观用户界面。
5. 实验支持：提供实验脚本，便于对不同模型进行实验和记录结果。

安装使用步骤

1. 准备开发环境

• 安装 Python 套件管理工具 Poetry（参考 安装文档），本项目使用 Python 3.10 以上版本。
• 复制项目并进入项目文件夹。
• 安装依赖： $ poetry install
• 设定 OpenAI API key：新增一个文件 .env，复制 .env.example 的内容到 .env，然后改写你的 OpenAI api key（注意不要将 .env 内的 API key push 到 git 上，已将 .env 加到 .gitignore）。

2. 启动 API server

$ poetry run uvicorn inner_dialog.api:app --reload - 用网页打开 http://127.0.0.1:8000。 - API 文档网址 http://127.0.0.1:8000/docs。

3. 启动前端演示网页

• 安装 NodeJS（参考 下载地址）。
• 进入前端文件夹： $ cd inner_dialog/frontend
• 安装前端依赖： $ npm install
• 执行开发网页： $ npm run dev
• 如果开发完成准备发布： $ npm run build
• 预览待发布的内容： $ npm run preview

4. API 调用示例

• 呼叫方式示例： shell curl -X 'GET' \ 'http://{IP}/gen_mindmap/?question=things%20to%20consider%20before%20choosing%20a%20career&model=inner_dialog&token=xxx&use_cache=true&foce_write_cache=false' \ -H 'accept: application/json'
• Python 呼叫示例： ```python import requests import json

def test_api(): question = "things to consider before choosing a career" model = "inner_dialog" api_url = "http://{IP}/gen_mindmap/" res = requests.get( api_url, params={ "question": question, "model": model, "use_cache": True, "force_write_cache": False, "token": "xxx", }, headers={"Content - type": "application/json"}, )

if res.status_code == 200:
    print(res.content)
    data_dict = json.loads(res.content)
    print(data_dict)
else:
    print("request failed")

if name == "main": test_api()

```

5. 部署

• 使用 docker - compose 一起构建应用和 API（将 localhost 替换为生产服务器 IP）： $ IP=localhost docker - compose up --build -d
• 停止容器： $ docker - compose down
• 或者分别启动应用和 API 的 docker 容器：
• 构建演示应用 docker 镜像： $ cd frontend $ docker build -t inner_dialog_app . --build - arg VITE_API_URL=http://localhost:3211 $ docker run -d --name inner_dialog_app -p 3210:80 inner_dialog_app:latest
• 构建 API docker 镜像： $ docker build -t inner_dialog_api . $ docker run -d --name inner_dialog_api -p 3211:80 inner_dialog_api:latest

下载地址

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