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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标签：翻译,模型,Api,AvaloniaChat,Key,硅基 From： https://www.cnblogs.com/mingupupu/p/18362777