- 智能题目解析:自动识别并分析题目文字和图片信息
- 专业解题过程:遵循理论力学标准解题步骤,展示完整推导
- LaTeX公式支持:完美呈现数学公式和物理符号
- 双模式支持:
- 简单模式:快速解答基础题目
- 复杂模式:详细分析高难度问题
- 实时解答生成:流式输出,实时查看解题过程
- 解答文件导出:支持导出含图片的Markdown格式解答
- Python 3.9+
- OpenAI API密钥
- 支持图片识别的模型(如 GPT-4V)
- 克隆仓库:
git clone https://github.com/Rundao/TheoryX.git
cd TheoryX- 安装依赖:
conda create -n theoryx python=3.12
conda activate theoryxpip install -r requirements.txt- 配置环境变量:
cp .env.example .env
# 编辑 .env 文件,填入必要的配置信息- 运行程序:
python main.py- 在浏览器中打开显示的地址(默认为 http://localhost:7860)
- 输入题目文字描述
- 上传题目图片(如果有)
- 选择解题模式(简单/复杂)
- 点击"求解"开始解题
- 查看实时生成的解答过程
- 点击"下载"保存解答文件
-
简单模式:
- 使用轻量级模型
- 适合基础题目快速解答
- 输出更精简的解题步骤
-
复杂模式:
- 使用高级模型
- 适合复杂题目深入分析
- 提供详细的解题思路和推导过程
theoryx/
├── backend/ # 后端逻辑
│ ├── core/ # 核心功能
│ ├── config/ # 配置管理
│ └── logger/ # 日志处理
├── frontend/ # 前端界面
│ ├── components/ # UI组件
│ └── styles/ # 样式文件
├── prompts/ # 提示词管理
└── solutions/ # 解答存储
在 .env 文件中配置以下变量:
# API配置
OPENAI_API_BASE_URL=https://api.openai.com/v1
OPENAI_API_KEY=your-api-key-here
# 模型配置
SIMPLE_IMAGE_MODEL=gpt-4-vision-preview
SIMPLE_SOLVER_MODEL=gpt-3.5-turbo
COMPLEX_IMAGE_MODEL=gpt-4-vision-preview
COMPLEX_SOLVER_MODEL=gpt-4-turbo
# Gradio认证配置(可选)
GRADIO_AUTH=[{"username": "admin", "password": "admin123"}]欢迎提交 Issue 和 Pull Request 来完善项目。贡献前请阅读 贡献指南。
- Fork 本仓库
- 创建您的特性分支 (
git checkout -b feature/AmazingFeature) - 提交您的更改 (
git commit -m 'Add some AmazingFeature') - 推送到分支 (
git push origin feature/AmazingFeature) - 打开一个 Pull Request
本项目采用 GNU General Public License v3.0 (GPLv3) 协议 - 查看 LICENSE 文件了解详细信息。
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代码自由:
- 自由运行
- 自由学习和修改
- 自由分发
- 自由改进和发布改进版本
-
Copyleft特性:
- 修改后的版本必须以相同协议发布
- 不允许添加额外限制
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透明性要求:
- 必须提供完整的源代码
- 清楚标示所做的修改
- 保持许可证完整性
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附加保护:
- 专利授权保护
- 防止硬件限制
- 防止与其他许可证冲突
- 如果你修改了代码,必须开源
- 如果你分发软件,必须提供源码
- 你编写的衍生作品也必须使用GPLv3协议
- 你不能将本软件或其衍生品闭源销售
注意:本项目使用 GPLv3 许可证,这意味着任何使用、修改或分发本项目的行为都必须遵守 GPLv3 的条款。