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我一直在尝试一个UI，您可以在其中分支/分叉对话，并使用任何可用的LLM提出后续问题。

目前，它支持使用Ollama运行的本地LLM，但也可以扩展以使用其他提供商。

以下是该应用程序及其一些功能的快速演示。

它为分支/分叉保持上下文，并将其与最后一个问题一起发送到LLM。

该应用程序是使用Python/PyQt6开发的（只是因为熟悉该语言/框架），源代码可在GitHub上获取。

如果您可以的话，请尝试一下，并提出改进/想法以使其更好。

https://github.com/namuan/chat-circuit

https://reddit.com/link/1ehilj4/video/np2g2zh8f2gd1/player

讨论总结

本次讨论主要围绕一个实验性的用户界面（UI）展开，该界面支持分支/分叉对话，并允许使用任何可用的语言模型（LLM）进行后续提问。讨论中涉及了多个方面，包括项目的开源计划、功能演示、技术实现细节以及改进建议。评论者们提出了关于输出管道化、内容生成和自动化流程的建议，开发者也积极回应并探讨了这些建议的可行性。

主要观点

  1. 👍 分支/分叉对话的实验性UI
    • 支持理由：允许用户使用任何可用的LLM进行后续提问，增加了对话的灵活性和深度。
    • 反对声音：目前不支持输出管道化和返回到原始节点的功能。
  2. 🔥 输出管道化和返回到原始节点
    • 正方观点：这些功能对于次要或第三级的COT以及重复内容生成非常有用。
    • 反方观点：开发者表示目前不支持这些功能，并询问具体的用例。
  3. 💡 增加“重新运行下游”按钮
    • 解释：建议增加此按钮以自动更新后续对话内容，特别是在修改初始问题或数据库架构后。

金句与有趣评论

  1. “😂 l33t-Mt：Here is a little sample video. https://streamable.com/jzmnzh”
    • 亮点：通过视频直观展示项目的功能，增加了讨论的互动性。
  2. “🤔 phira：Might be worth considering another button, "Re-run downstream".”
    • 亮点：提出了一个创新的改进建议，有助于提高应用的自动化水平。
  3. “👀 namuan：Adding different prompting method will be interesting to add.”
    • 亮点：开发者对增加不同提示方法的兴趣，展示了项目未来的发展潜力。

情感分析

讨论的总体情感倾向积极，评论者们对实验性UI的功能和潜力表示了兴趣和期待。主要分歧点在于对某些特定功能的实现和改进建议的探讨，但整体上开发者与评论者之间的互动是建设性的。

趋势与预测

  • 新兴话题：输出管道化和返回到原始节点的功能可能会成为后续讨论的热点。
  • 潜在影响：这些功能的实现可能会显著提升对话系统的灵活性和实用性，对相关领域或社会产生积极影响。