StreamKit -- AI Nexus

这是一个基于Streamlit开发的多功能Web应用平台，集成了多种AI和工具功能。

具体套百家壳还差85家

🌟 主要功能

📜 言语洞澈(文本类应用)

• AI对话平台：支持多模态问答交互、解码参数调整、文件上传、网络搜索等功能
• 个人知识库(RAG)：基于向量检索的智能问答系统，支持文档上传和知识管理
• PDF固版翻译：保持原PDF排版格式的智能翻译工具
• 论文分段润色：学术论文智能润色和优化工具
• 小红书文案生成：基于Dify工作流的智能文案生成

🔭 新域探微(研究类应用)

• 彝脉相承大模型：基于Nuosu系列大模型的民族文化传承AI系统
• 古建筑图像生成：SDXL驱动的古建筑风格图像生成工具
• 天眸预警：天气实时预警和监测系统
• 知识图谱检索：基于LightRAG的知识图谱构建和检索系统

🌌 融象观言(多模态类应用)

• 图像生成：基于Nanobanana等先进模型的AI图像生成工具
• 视频生成：支持Sora2模型文本到视频、图像到视频的生成功能
• 分割万物：基于SAM3的智能语义分割工具，支持概念分割、点选和框选分割

🚀 快速开始

环境要求

• Python 3.12

安装步骤

1. 克隆项目并安装依赖：

git clone https://github.com/Tian-ye1214/StreamlitKit.git
pip install -r requirements.txt

2. 配置环境变量：

• 在项目根目录创建.env文件
• 配置必要的API密钥

3. 下载必要模型：

• 使用PDF固版翻译功能：
  • DocLayout模型：下载doclayout_yolo_docstructbench_imgsz1024模型并放入pages/ModelCheckpoint目录
  • 下载地址：DocLayout
• 使用SAM3模型：
  • 下载sam3.pt并放入pages/ModelCheckpoint/SAM3目录
  • 下载地址：SAM3

4. 启动应用：

streamlit run main.py

📦 项目结构

.
├── main.py              # 主程序入口
├── requirements.txt     # 项目依赖
├── .env                # 环境变量配置
├── navigation/         # 导航模块
├── pages/             # 功能页面
│   ├── Functions/  # 各种工具、常量配置
│   ├── SkySentry/  # 天眸预警项目知识库
│   ├── ModelCheckpoint/  # 模型检查点
│   └── SAM3/          # SAM3模型
└── user_logs/         # 用户日志

🔧 技术栈

• Streamlit：Web应用框架
• OpenAI：AI模型接口
• PyMuPDF：PDF处理
• 其他依赖见requirements.txt

🙏 致谢

感谢以下作者对代码的贡献：

• @mwx66
• @yanyunxi