一个简单易用的AI生成内容检测工具，可以帮助您识别文档中可能由AI生成的内容。
本项目使用 uv 作为Python包管理和运行工具。uv是一个快速的Python包安装器和解析器，由Rust编写，可大幅提升依赖项安装速度。
如果您还没有安装uv，可以通过以下命令安装：
curl -sSf https://install.ultraviolet.rs | sh
或在Windows上使用PowerShell：
iwr https://install.ultraviolet.rs/ps1 | iex
克隆仓库后，使用uv安装依赖：
uv pip install -e .
uv run .\src\main.py 文件路径 [选项]
-m, --model: 选择检测模型类型，可选值：
multi（默认）：使用多模型组合检测chinese：仅使用中文AIGC检测模型english：仅使用英文AIGC检测模型desklib：仅使用Desklib通用检测模型-t, --threshold: AI内容判定阈值，默认为0.7（大于此值则判定为AI生成）检测单个文件（使用多模型检测）：
uv run .\src\main.py .\example.txt
检测多个文件：
uv run .\src\main.py file1.txt file2.docx
使用英文检测模型：
uv run .\src\main.py .\example.txt --model english
自定义判定阈值：
uv run .\src\main.py .\example.txt --threshold 0.8
multi: 多模型组合检测（推荐），综合多个模型结果提高准确率chinese: 中文AIGC检测模型english: 英文AIGC检测模型desklib: Desklib通用检测模型本工具使用了多种预训练模型进行AI生成内容检测：
多模型检测模式下，工具会同时使用多个模型进行评估，并通过加权投票算法综合各模型的检测结果，提高检测的准确性和鲁棒性。对于不同语言类型的内容，系统会自动调整不同模型的权重，优先考虑针对该语言优化的模型结果。
首次运行时，工具会自动从Hugging Face下载预训练模型，并缓存到本地。这可能需要一些时间，请耐心等待。后续运行将使用本地缓存的模型，启动更快。
MIT
欢迎提交问题和合并请求，共同改进这个项目！
一个简单易用的AI生成内容检测工具，可以帮助您识别文档中可能由AI生成的内容。
本项目使用 uv 作为Python包管理和运行工具。uv是一个快速的Python包安装器和解析器，由Rust编写，可大幅提升依赖项安装速度。
如果您还没有安装uv，可以通过以下命令安装：
curl -sSf https://install.ultraviolet.rs | sh
或在Windows上使用PowerShell：
iwr https://install.ultraviolet.rs/ps1 | iex
克隆仓库后，使用uv安装依赖：
uv pip install -e .
uv run .\src\main.py 文件路径 [选项]
-m, --model: 选择检测模型类型，可选值：
multi（默认）：使用多模型组合检测chinese：仅使用中文AIGC检测模型english：仅使用英文AIGC检测模型desklib：仅使用Desklib通用检测模型-t, --threshold: AI内容判定阈值，默认为0.7（大于此值则判定为AI生成）检测单个文件（使用多模型检测）：
uv run .\src\main.py .\example.txt
检测多个文件：
uv run .\src\main.py file1.txt file2.docx
使用英文检测模型：
uv run .\src\main.py .\example.txt --model english
自定义判定阈值：
uv run .\src\main.py .\example.txt --threshold 0.8
multi: 多模型组合检测（推荐），综合多个模型结果提高准确率chinese: 中文AIGC检测模型english: 英文AIGC检测模型desklib: Desklib通用检测模型本工具使用了多种预训练模型进行AI生成内容检测：
多模型检测模式下，工具会同时使用多个模型进行评估，并通过加权投票算法综合各模型的检测结果，提高检测的准确性和鲁棒性。对于不同语言类型的内容，系统会自动调整不同模型的权重，优先考虑针对该语言优化的模型结果。
首次运行时，工具会自动从Hugging Face下载预训练模型，并缓存到本地。这可能需要一些时间，请耐心等待。后续运行将使用本地缓存的模型，启动更快。
MIT
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