手相算命，作为一种古老的预测和占卜方法，已有数千年的历史。它起源于亚洲，尤其是在中国和印度，作为传统文化的一部分，手相学被认为能够揭示个人的性格、健康、命运以及未来的趋势。尽管在现代科学的视角下，手相算命被认为缺乏严谨的科学依据，但它依然受到广泛关注和应用，尤其是在对未知的未来充满好奇的人群中。

随着大模型技术的飞速发展，基于LLM的应用在各个领域蓬勃发展。LLM具有强大的文本生成、理解和推理能力，可以从海量数据中学习并模仿人类语言的模式。利用这些技术，开发一个基于手相的算命大师的系统不仅可以数字化、现代化手相算命这一传统文化，还可以通过技术手段增强其互动性和用户体验。这个系统将综合传统手相学的知识与现代AI技术，为用户提供一种独特的娱乐体验，同时保留手相算命的神秘感和趣味性。

LLM: 使用Yuan2B系列大模型,在LLM/model.py文件下
RAG: 使用智谱开源RAG模型bge-large-zh-v1.5, 在app.py下加载

GPU: 8G显存或以上
CPU: 16GB或以上

在线体验链接

下载Nodejs， 版本信息

node 18.6.0 
npm 9.6.2 

这一部分是使用多模态的代码， 基于gpt4-o来开发的多模态和Yuan2B开发的应用，另一个版本的前端页面是取消了多模态， 采用单纯原生的Yuan2B大模型来开发的， 可以clone下面的代码拿到原生的前端代码

基于Yuan2B模型开发的页面

git clone https://github.com/gzhuuser/fortune_teller_UI.git

npm install
# 运行页面
npm run dev

基于gpt4-o的多模态页面可以使用下面命令进行安装

# 下载代码
git clone https://github.com/gzhuuser/fortune_teller.git
# 进入项目目录按照依赖
cd front
npm install
# 运行页面
npm run dev

运行界面如下所示，说明前端界面启动：

可以使用pip进行安装python 采用autoDL云计算平台，新建一个虚拟机环境， 环境为python3.12 torch为2.3.0

进去后先clone github仓库

git clone https://github.com/gzhuuser/fortune_teller.git

然后进行环境配置

pip install -r requirements.txt

如果是使用多模态版本的,在运行前记得在.env_template里面填写好4.0的key和自己的阿里云oss的key, 用的时候把.env_template 复制一份出来改名成.env，将key填好

运行后端程序app.py

python app.py

运行界面如下所示，说明后端程序启动：

下载ssh工具进行端口映射，将本地端口映射到云端虚拟机端口

多模态运行效果图片