LLM-scientific-feedback 项目使用文档

LLM-scientific-feedback 项目使用文档

LLM-scientific-feedbackCan large language models provide useful feedback on research papers? A large-scale empirical analysis.项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ll/LLM-scientific-feedback

1. 项目的目录结构及介绍

LLM-scientific-feedback/
├── README.md
├── conda_environment.yml
├── main.py
├── main_from_text.py
├── requirements.txt
├── key.txt
├── scripts/
│   ├── create_pdf_parsing_server.sh
│   ├── create_llm_feedback_server.sh
│   └── run_servers.sh
├── config/
│   ├── settings.json
│   └── openai_api_key.txt
└── docs/
    ├── installation_guide.md
    └── usage_guide.md

• README.md: 项目介绍和基本使用说明。
• conda_environment.yml: Conda 环境配置文件。
• main.py: 项目主启动文件。
• main_from_text.py: 从文本文件生成反馈的启动文件。
• requirements.txt: Python 依赖包列表。
• key.txt: 存储 OpenAI API 密钥的文件。
• scripts/: 包含启动和配置服务器的脚本。
• config/: 包含项目配置文件和 OpenAI API 密钥文件。
• docs/: 包含项目的安装和使用指南文档。

2. 项目的启动文件介绍

main.py

main.py 是项目的主启动文件，负责初始化和运行 LLM 反馈服务器。主要功能包括：

• 读取 OpenAI API 密钥。
• 启动 LLM 反馈服务器。
• 处理上传的 PDF 文件并生成反馈。

main_from_text.py

main_from_text.py 是从文本文件生成反馈的启动文件。主要功能包括：

• 读取 OpenAI API 密钥。
• 处理上传的文本文件并生成反馈。

3. 项目的配置文件介绍

conda_environment.yml

conda_environment.yml 是 Conda 环境配置文件，定义了项目所需的依赖包和环境设置。

requirements.txt

requirements.txt 是 Python 依赖包列表，包含项目运行所需的 Python 包及其版本。

key.txt

key.txt 存储 OpenAI API 密钥，用于访问 OpenAI 的 API 服务。

settings.json

settings.json 是项目的配置文件，包含项目的各种设置，如服务器端口、日志级别等。

openai_api_key.txt

openai_api_key.txt 存储 OpenAI API 密钥，用于在配置文件中引用。

以上是 LLM-scientific-feedback 项目的基本使用文档，涵盖了项目的目录结构、启动文件和配置文件的介绍。希望对您有所帮助！

LLM-scientific-feedbackCan large language models provide useful feedback on research papers? A large-scale empirical analysis.项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ll/LLM-scientific-feedback