AvaloniaChat：一个基于大语言模型用于翻译的简单应用

简介

一个使用大型语言模型进行翻译的简单应用。

A simple application using a large language model for translation.

使用指南

访问GitHub地址：https://github.com/Ming-jiayou/AvaloniaChat

注意到Releases这里：

点击AvaloniaChat-v0.0.1-win-x64.zip就会在下载了：

解压之后，打开文件夹，如下所示：

现在只需简单编辑一下appsettings.json文件，该文件用于配置你所使用的大语言模型。

以硅基流动为例，也最推荐硅基流动，Qwen/Qwen2-7B-Instruct是免费的，并且推理速度很快。

注册硅基流动之后，创建一个Api Key，复制这个Api Key：

打开appsettings.json文件，如果使用的是硅基流动，只需填入Api Key即可：

现在配置就完成了，点击exe文件即可使用：

问AI问题：

个人的主要使用场景

在看英文文献的过程中，比较喜欢对照着翻译看，因此希望一边是英文一边是中文，虽然某些软件已经自带了翻译功能，但还是喜欢大语言模型的翻译，但每次都要将英文复制粘贴过去还要自己手动添加prompt，还无法对照着看，因此自己基于Avalonia与Semantic Kernel开发了这款解决自己这个需求的软件，开源出来每个人都可以免费使用，希望能帮助到有同样需求的人。

英译中：

中译英：

配置其他大语言模型

讯飞星火

以Spark Max为例，appsettings.json文件这样写：

{
  "OpenAI": {
    "Key": "your key",
    "Endpoint": "https://spark-api-open.xf-yun.com",
    "ChatModel": "generalv3.5"
  }
}

查看讯飞星火的Api Key：

讯飞星火的key是这样的 APIKey:APISecret，需要写成6d3...:M...这样的形式：

验证是否配置成功：

零一万物

以yi-large为例：

{
  "OpenAI": {
    "Key": "your key",
    "Endpoint": "https://api.lingyiwanwu.com",
    "ChatModel": "yi-large"
  }
}

验证是否配置成功：

最后

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