RYDE-WORK/Langchain-Chatchat
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Code Issues Actions Packages Projects Releases Wiki Activity
Langchain-Chatchat/frontend/README.zh-CN.md
imClumsyPanda 995c5e300e
Pre-release v0.3.0 (#4159) 
* publish 0.2.10 (#2797)

新功能：
- 优化 PDF 文件的 OCR，过滤无意义的小图片 by @liunux4odoo #2525
- 支持 Gemini 在线模型 by @yhfgyyf #2630
- 支持 GLM4 在线模型 by @zRzRzRzRzRzRzR
- elasticsearch更新https连接 by @xldistance #2390
- 增强对PPT、DOC知识库文件的OCR识别 by @596192804 #2013
- 更新 Agent 对话功能 by @zRzRzRzRzRzRzR
- 每次创建对象时从连接池获取连接，避免每次执行方法时都新建连接 by @Lijia0 #2480
- 实现 ChatOpenAI 判断token有没有超过模型的context上下文长度 by @glide-the
- 更新运行数据库报错和项目里程碑 by @zRzRzRzRzRzRzR #2659
- 更新配置文件/文档/依赖 by @imClumsyPanda @zRzRzRzRzRzRzR
- 添加日文版 readme by @eltociear #2787

修复：
- langchain 更新后，PGVector 向量库连接错误 by @HALIndex #2591
- Minimax's model worker 错误 by @xyhshen 
- ES库无法向量检索.添加mappings创建向量索引 by MSZheng20 #2688

* Update README.md

* Add files via upload

* Update README.md

* 修复PDF旋转的BUG

* Support Chroma

* perf delete unused import

* 忽略测试代码

* 更新文件

* API前端丢失问题解决

* 更新了chromadb的打印的符号

* autodl代号错误

* Update README.md

* Update README.md

* Update README.md

* 修复milvus相关bug

* 支持星火3.5模型

* 修复es 知识库查询bug (#2848)

* 修复es 知识库查询bug (#2848)

* 更新zhipuai请求方式

* 增加对 .htm 扩展名的显式支持

* 更新readme

* Docker镜像制作与K8S YAML部署操作说明 (#2892)

* Dev (#2280)

* 修复Azure 不设置Max token的bug

* 重写agent

1. 修改Agent实现方式，支持多参数，仅剩 ChatGLM3-6b和 OpenAI GPT4 支持，剩余模型将在暂时缺席Agent功能
2. 删除agent_chat 集成到llm_chat中
3. 重写大部分工具，适应新Agent

* 更新架构

* 删除web_chat,自动融合

* 移除所有聊天，都变成Agent控制

* 更新配置文件

* 更新配置模板和提示词

* 更改参数选择bug

* 修复模型选择的bug

* 更新一些内容

* 更新多模态 语音 视觉的内容

1. 更新本地模型语音 视觉多模态功能并设置了对应工具

* 支持多模态Grounding

1. 美化了chat的代码
2. 支持视觉工具输出Grounding任务
3. 完善工具调用的流程

* 支持XPU，修改了glm3部分agent

* 添加 qwen agent

* 对其ChatGLM3-6B与Qwen-14B

* fix callback handler

* 更新Agent工具返回

* fix: LLMChain no output when no tools selected

* 跟新了langchain 0.1.x需要的依赖和修改的代码

* 更新chatGLM3 langchain0.1.x Agent写法

* 按照 langchain 0.1 重写 qwen agent

* 修复 callback 无效的问题

* 添加文生图工具

* webui 支持文生图

* 集成openai plugins插件

* 删除fastchat的配置

* 增加openai插件

* 集成openai plugins插件

* 更新模型执行列表和今晚修改的内容

* 集成openai_plugins/imitater插件

* 集成openai_plugins/imitater插件

* 集成openai_plugins/imitater插件

* 减少错误的显示

* 标准配置

* vllm参数配置

* 增加智谱插件

* 删除本地fschat配置

* 删除本地fschat配置,pydantic升级到2

* 删除本地fschat workers

* openai-plugins-list.json

* 升级agent,pydantic升级到2

* fix model_config是系统关键词问题

* embeddings模块集成openai plugins插件，使用统一api调用

* loom模型服务update_store更新逻辑

* 集成LOOM在线embedding业务

* 本地知识库搜索字段修改

* 知识库在线api接入点配置在线api接入点配置更新逻辑

* Update model_config.py.example

* 修改模型配置方式，所有模型以 openai 兼容框架的形式接入，chatchat 自身不再加载模型。
改变 Embeddings 模型改为使用框架 API，不再手动加载，删除自定义 Embeddings Keyword 代码
修改依赖文件，移除 torch transformers 等重依赖
暂时移出对 loom 的集成

后续：
1、优化目录结构
2、检查合并中有无被覆盖的 0.2.10 内容

* move document_loaders & text_splitter under server

* make torch & transformers optional
import pydantic Model & Field from langchain.pydantic_v1 instead of pydantic.v1

* - pydantic 限定为 v1，并统一项目中所有 pydantic 导入路径，为以后升级 v2 做准备
- 重构 api.py：
    - 按模块划分为不同的 router
    - 添加 openai 兼容的转发接口，项目默认使用该接口以实现模型负载均衡
    - 添加 /tools 接口，可以获取/调用编写的 agent tools
    - 移除所有 EmbeddingFuncAdapter，统一改用 get_Embeddings
    - 待办：
        - /chat/chat 接口改为 openai 兼容
        - 添加 /chat/kb_chat 接口，openai 兼容
        - 改变 ntlk/knowledge_base/logs 等数据目录位置

* 移除 llama-index 依赖；修复 /v1/models 错误

* 原因：windows下启动失败提示补充python-multipart包 (#3184)

改动：requirements添加python-multipart==0.0.9
版本：0.0.9  Requires: Python >=3.8

Co-authored-by: XuCai <liangxc@akulaku.com>

* 添加 xinference 本地模型和自定义模型配置 UI: streamlit run model_loaders/xinference_manager.py

* update xinference manager ui

* fix merge conflict

* model_config 中补充 oneapi 默认在线模型；/v1/models 接口支持 oneapi 平台，统一返回模型列表

* 重写 calculate 工具

* 调整根目录结构，kb/logs/media/nltk_data 移动到专用数据目录（可配置，默认 data）。注意知识库文件要做相应移动

* update kb_config.py.example

* 优化 ES 知识库
- 开发者
    - get_OpenAIClient 的 local_wrap 默认值改为 False，避免 API 服务未启动导致其它功能受阻（如Embeddings）
    - 修改 ES 知识库服务：
	- 检索策略改为 ApproxRetrievalStrategy
	- 设置 timeout 为 60， 避免文档过多导致 ConnecitonTimeout Error
    - 修改 LocalAIEmbeddings，使用多线程进行  embed_texts，效果不明显，瓶颈可能主要在提供 Embedding 的服务器上

* 修复glm3 agent被注释的agent会话文本结构解析代码
看起来输出的文本占位符如下，目前解析代码是有问题的
Thought <|assistant|> Action\r
```python
tool_call(action_input)
```<|observation|>

* make qwen agent work with langchain>=0.1 (#3228)

* make xinference model manager support xinference 0.9.x

* 使用多进程提高导入知识库的速度 (#3276)

* xinference的代码

先传 我后面来改

* Delete server/xinference directory

* Create khazic

* diiii

diii

* Revert "xinference的代码"

* fix markdown header split (#1825) (#3324)

* dify model_providers configuration
This module provides the interface for invoking and authenticating various models, and offers Dify a unified information and credentials form rule for model providers.

* fix merge conflict: langchain Embeddings not imported in server.utils

* 添加 react 编写的新版 WEBUI (#3417)

* feat:提交前端代码

* feat:提交logo样式切换

* feat:替换avatar、部分位置icon、chatchat相关说明、git链接、Wiki链接、关于、设置、反馈与建议等功能，关闭lobehub自检更新功能

* fix:移除多余代码

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Co-authored-by: liunux4odoo <41217877+liunux4odoo@users.noreply.github.com>

* model_providers bootstrap

* model_providers bootstrap

* update to pydantic v2 (#3486)

* 使用poetry管理项目

* 使用poetry管理项目

* dev分支解决pydantic版本冲突问题，增加ollama配置，支持ollama会话和向量接口 (#3508)

* dev分支解决pydantic版本冲突问题，增加ollama配置，支持ollama会话和向量接口
1、因dev版本的pydantic升级到了v2版本，由于在class History(BaseModel)中使用了from server.pydantic_v1，而fastapi的引用已变为pydantic的v2版本，所以fastapi用v2版本去校验用v1版本定义的对象，当会话历史histtory不为空的时候，会报错：TypeError: BaseModel.validate() takes 2 positional arguments but 3 were given。经测试，解方法为在class History(BaseModel)中也使用v2版本即可;
2、配置文件参照其它平台配置，增加了ollama平台相关配置，会话模型用户可根据实际情况自行添加，向量模型目前支持nomic-embed-text（必须升级ollama到0.1.29以上）。
3、因ollama官方只在会话部分对openai api做了兼容，向量api暂未适配，好在langchain官方库支持OllamaEmbeddings，因而在get_Embeddings方法中添加了相关支持代码。

* 修复 pydantic 升级到 v2 后 DocumentWithVsID 和 /v1/embeddings 兼容性问题

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Co-authored-by: srszzw <srszzw@163.com>
Co-authored-by: liunux4odoo <liunux@qq.com>

* 对python的要求降级到py38

* fix bugs; make poetry using tsinghua mirror of pypi

* update gitignore; remove unignored files

* update wiki sub module

* 20240326

* 20240326

* qqqq

* 删除历史文件

* 移动项目模块

* update .gitignore; fix model version error in api_schemas

* 封装ModelManager

* - 重写 tool 部分： (#3553)

- 简化 tool 的定义方式
    - 所有 tool 和 tool_config 支持热加载
    - 修复：json_schema_extra warning

* 使用yaml加载用户配置适配器

* 格式化代码

* 格式化

* 优化工具定义；添加 openai 兼容的统一 chat 接口 (#3570)

- 修复：
    - Qwen Agent 的 OutputParser 不再抛出异常，遇到非 COT 文本直接返回
    - CallbackHandler 正确处理工具调用信息

- 重写 tool 定义方式：
    - 添加 regist_tool 简化 tool 定义:
        - 可以指定一个用户友好的名称
        - 自动将函数的 __doc__ 作为 tool.description
	- 支持用 Field 定义参数，不再需要额外定义 ModelSchema
        - 添加 BaseToolOutput 封装 tool	返回结果，以便同时获取原始值、给LLM的字符串值
        - 支持工具热加载（有待测试）

- 增加 openai 兼容的统一 chat 接口，通过 tools/tool_choice/extra_body 不同参数组合支持：
    - Agent 对话
    - 指定工具调用（如知识库RAG）
    - LLM 对话

- 根据后端功能更新 webui

* 修复：search_local_knowledge_base 工具返回值错误；/tools 路由错误；webui 中“正在思考”一直显示 (#3571)

* 添加 openai 兼容的 files 接口 (#3573)

* 使用BootstrapWebBuilder适配RESTFulOpenAIBootstrapBaseWeb加载

* 格式化和代码检查说明

* 模型列表适配

* make format

* chat_completions接口报文适配

* make format

* xinference 插件示例

* 一些默认参数

* exec path fix

* 解决ollama部署的qwen,执行agent,返回的json格式不正确问题。

* provider_configuration.py
查询所有的平台信息，包含计费策略和配置schema_validators(参数必填信息校验规则)
/workspaces/current/model-providers
查询平台模型分类的详细默认信息，包含了模型类型，模型参数，模型状态
workspaces/current/models/model-types/{model_type}

* 开发手册

* 兼容model_providers，集成webui及API中平台配置的初始化 (#3625)

* provider_configuration init of MODEL_PLATFORMS

* 开发手册

* 兼容model_providers，集成webui及API中平台配置的初始化

* Dev model providers (#3628)


* gemini 初始化参数问题

* gemini 同步工具调用

* embedding convert endpoint

* 修复 --api -w命令

* /v1/models 接口返回值由 List[Model] 改为 {'data': List[Model]}，兼容最新版 xinference

* 3.8兼容 (#3769)

* 增加使用说明

* 3.8兼容性配置

* fix

* formater

* 不同平台兼容测试用例

* embedding兼容

* 增加日志信息

* pip源仓库设置，一些版本问题，启动说明  配置说明 (#3854)

* 仓库设置，一些版本问题

* pip源仓库设置，一些版本问题，启动说明

* 配置说明

* 泛型标记错误 (#3855)

* 仓库设置，一些版本问题

* pip源仓库设置，一些版本问题，启动说明

* 配置说明

* 发布的依赖信息

* 泛型标记错误

* 泛型标记错误

* CICD github action build publish pypi、Release Tag (#3886)

* 测试用例

* CICD 流程

* CICD 流程

* CICD 流程

* 一些agent数据处理的问题，model_runtime模块的说明文档 (#3943)

* 一些agent数据出来的问题

* Changes:
- Translated and updated the Model Runtime documentation to reflect the latest changes and features.
- Clarified the decoupling benefits of the Model Runtime module from the Chatchat service.
- Removed outdated information regarding the model configuration storage module.
- Detailed the retained functionalities post-removal of the Dify configuration page.
- Provided a comprehensive overview of the Model Runtime's three-layered structure.
- Included the status of the `fetch-from-remote` feature and its non-implementation in Dify.
- Added instructions for custom service provider model capabilities.

* - 新功能 (#3944)

- streamlit 更新到 1.34，webui 支持 Dialog 操作
    - streamlit-chatbox 更新到 1.1.12，更好的多会话支持
- 开发者
    - 在 API 中增加项目图片路由(/img/{file_name})，方便前端使用

* 修改包名

* 修改包信息

* ollama配置解析问题

* 用户配置动态加载 (#3951)

* version = "0.3.0.20240506"

* version = "0.3.0.20240506"

* version = "0.3.0.20240506"

* version = "0.3.0.20240506"

* 启动说明

* 一些bug

* 修复了一些配置重载的bug

* 配置的加载行为修改

* 配置的加载行为修改

* agent代码优化

* ollama 代码升级，使用openai协议

* 支持deepseek客户端

* contributing (#4043)

* 添加了贡献说明 docs/contributing，包含了一些代码仓库说明和开发规范，以及在model_providers下面编写了一些单元测试的示例

* 关于providers的配置说明

* python3.8兼容

* python3.8兼容

* ollama兼容

* ollama兼容

* 一些兼容 pydantic<3,>=1.9.0  的代码，

* 一些兼容 pydantic<3,>=1.9.0 model_config 的代码，

* make format

* test

* 更新版本

* get_img_base64

* get_img_base64

* get_img_base64

* get_img_base64

* get_img_base64

* 统一模型类型编码

* 向量处理问题

* 优化目录结构 (#4058)

* 优化目录结构

* 修改一些测试问题

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Co-authored-by: glide-the <2533736852@qq.com>

* repositories

* 调整日志

* 调整日志zdf

* 增加可选依赖extras

* feat:Added some documentation. (#4085)

* feat:Added some documentation.

* feat:Added some documentation.

* feat:Added some documentation.

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Co-authored-by: yuehuazhang <yuehuazhang@tencent.com>

* fix code.md typos

* fix chatchat-server/pyproject.toml typos

* feat:README (#4118)

Co-authored-by: yuehuazhang <yuehuazhang@tencent.com>

* 初始化数据库集成model_providers

* 关闭守护进程

* 1、修改知识库列表接口，返回全量属性字段，同时修改受影响的相关代码。 (#4119)

2、run_in_process_pool改为run_in_thread_pool，解决兼容性问题。
3、poetry配置文件修复。

* 动态更新Prompt中的知识库描述信息，使大模型更容易判断使用哪个知识库。 (#4121)

* 1、修改知识库列表接口，返回全量属性字段，同时修改受影响的相关代码。
2、run_in_process_pool改为run_in_thread_pool，解决兼容性问题。
3、poetry配置文件修复。

* 1、动态更新Prompt中的知识库描述信息，使大模型更容易判断使用哪个知识库。

* fix: 补充 xinference 配置信息 (#4123)

* feat:README

* feat:补充 xinference 平台 llm 和 embedding 模型配置.

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Co-authored-by: yuehuazhang <yuehuazhang@tencent.com>

* 知识库工具的下拉列表改为动态获取，不必重启服务。 (#4126)

* 1、知识库工具的下拉列表改为动态获取，不必重启服务。

* update README and imgs

* update README and imgs

* update README and imgs

* update README and imgs

* 修改安装说明描述问题

* make formater

* 更新版本"0.3.0.20240606

* Update code.md

* 优化知识库相关功能 (#4153)

- 新功能
    - pypi 包新增 chatchat-kb 命令脚本，对应 init_database.py 功能

- 开发者
    - _model_config.py 中默认包含 xinference 配置项
    - 所有涉及向量库的操作，前置检查当前 Embed 模型是否可用
    - /knowledge_base/create_knowledge_base 接口增加 kb_info 参数
    - /knowledge_base/list_files 接口返回所有数据库字段，而非文件名称列表
    - 修正 xinference 模型管理脚本

* 消除警告

* 一些依赖问题

* 增加text2sql工具，支持特定表、智能判定表，支持对表名进行额外说明 (#4154)

* 1、增加text2sql工具，支持特定表、智能判定表，支持对表名进行额外说明

* 支持SQLAlchemy大部分数据库、新增read-only模式，提高安全性、增加text2sql使用建议 (#4155)

* 1、修改text2sql连接配置，支持SQLAlchemy大部分数据库；
2、新增read-only模式，若有数据库写保护需求，会从大模型判断、SQLAlchemy拦截器两个层面进行写拦截，提高安全性;
3、增加text2sql使用建议；

* dotenv

* dotenv 配置

* 用户工作空间操作 (#4156)

工作空间的配置预设，提供ConfigBasic建造方法产生实例。
  该类的实例对象用于存储工作空间的配置信息，如工作空间的路径等
  工作空间的配置信息存储在用户的家目录下的.config/chatchat/workspace/workspace_config.json文件中。
  注意：不存在则读取默认

提供了操作入口
指令` chatchat-config` 工作空间配置

options:
```
  -h, --help            show this help message and exit
  -v {true,false}, --verbose {true,false}
                        是否开启详细日志
  -d DATA, --data DATA  数据存放路径
  -f FORMAT, --format FORMAT
                        日志格式
  --clear               清除配置
```

* 配置路径问题

* fix faiss_cache bug

* Feature(File RAG): add file_rag in chatchat-server, add ensemble retriever and vectorstore retriever.

* Feature(File RAG): add file_rag in chatchat-server, add ensemble retriever and vectorstore retriever.

* fix xinference manager bug

* Fix(File RAG): use jieba instead of cutword

* Fix(File RAG): update kb_doc_api.py

* 工作空间的配置预设，提供ConfigBasic建造 实例。 (#4158)

- ConfigWorkSpace接口说明
```text

ConfigWorkSpace是一个配置工作空间的抽象类，提供基础的配置信息存储和读取功能。
提供ConfigFactory建造方法产生实例。
该类的实例对象用于存储工作空间的配置信息，如工作空间的路径等
工作空间的配置信息存储在用户的家目录下的.chatchat/workspace/workspace_config.json文件中。
注意：不存在则读取默认
```

* 编写配置说明

* 编写配置说明

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Co-authored-by: liunux4odoo <41217877+liunux4odoo@users.noreply.github.com>
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2024-06-10 22:48:35 +08:00

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Lobe Chat

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支持语音合成、多模态、可扩展的（function call）插件系统
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✨ 特性一览

1 多模型服务商支持

在 LobeChat 的不断发展过程中，我们深刻理解到在提供 AI 会话服务时模型服务商的多样性对于满足社区需求的重要性。因此，我们不再局限于单一的模型服务商，而是拓展了对多种模型服务商的支持，以便为用户提供更为丰富和多样化的会话选择。

通过这种方式，LobeChat 能够更灵活地适应不同用户的需求，同时也为开发者提供了更为广泛的选择空间。

已支持的模型服务商

我们已经实现了对以下模型服务商的支持：

  • AWS Bedrock：集成了 AWS Bedrock 服务，支持了 Claude / LLama2 等模型，提供了强大的自然语言处理能力。了解更多
  • Google AI (Gemini Pro、Gemini Vision)：接入了 Google 的 Gemini 系列模型，包括 Gemini 和 Gemini Pro，以支持更高级的语言理解和生成。了解更多
  • ChatGLM：加入了智谱的 ChatGLM 系列模型（GLM-4/GLM-4-vision/GLM-3-turbo），为用户提供了另一种高效的会话模型选择。了解更多
  • Moonshot AI (月之暗面)：集成了 Moonshot 系列模型，这是一家来自中国的创新性 AI 创业公司，旨在提供更深层次的会话理解。了解更多

同时，我们也在计划支持更多的模型服务商，如 Replicate 和 Perplexity 等，以进一步丰富我们的服务商库。如果你希望让 LobeChat 支持你喜爱的服务商，欢迎加入我们的社区讨论。

2 支持本地大语言模型 (LLM)

为了满足特定用户的需求，LobeChat 还基于 Ollama 支持了本地模型的使用，让用户能够更灵活地使用自己的或第三方的模型。

[!TIP]

查阅 📘 在 LobeChat 中使用 Ollama 获得更多信息

3 模型视觉识别 (Model Visual)

LobeChat 已经支持 OpenAI 最新的 gpt-4-vision 支持视觉识别的模型，这是一个具备视觉识别能力的多模态应用。 用户可以轻松上传图片或者拖拽图片到对话框中，助手将能够识别图片内容，并在此基础上进行智能对话，构建更智能、更多元化的聊天场景。

这一特性打开了新的互动方式，使得交流不再局限于文字，而是可以涵盖丰富的视觉元素。无论是日常使用中的图片分享，还是在特定行业内的图像解读，助手都能提供出色的对话体验。

4 TTS & STT 语音会话

LobeChat 支持文字转语音（Text-to-Speech，TTS）和语音转文字（Speech-to-Text，STT）技术，我们的应用能够将文本信息转化为清晰的语音输出，用户可以像与真人交谈一样与我们的对话代理进行交流。 用户可以从多种声音中选择，给助手搭配合适的音源。 同时，对于那些倾向于听觉学习或者想要在忙碌中获取信息的用户来说，TTS 提供了一个极佳的解决方案。

在 LobeChat 中，我们精心挑选了一系列高品质的声音选项 (OpenAI Audio, Microsoft Edge Speech)，以满足不同地域和文化背景用户的需求。用户可以根据个人喜好或者特定场景来选择合适的语音，从而获得个性化的交流体验。

5 Text to Image 文生图

支持最新的文本到图片生成技术，LobeChat 现在能够让用户在与助手对话中直接调用文成图工具进行创作。 通过利用 DALL-E 3、MidJourney 和 Pollinations 等 AI 工具的能力， 助手们现在可以将你的想法转化为图像。 同时可以更私密和沉浸式的完成你的创造过程。

6 插件系统 (Function Calling)

LobeChat 的插件生态系统是其核心功能的重要扩展，它极大地增强了 ChatGPT 的实用性和灵活性。

通过利用插件，ChatGPT 能够实现实时信息的获取和处理，例如自动获取最新新闻头条，为用户提供即时且相关的资讯。

此外，这些插件不仅局限于新闻聚合，还可以扩展到其他实用的功能，如快速检索文档、获取电商平台数据、以及其他各式各样的第三方服务。

通过文档了解更多 📘 插件使用

最近新增 插件描述
图表和图示
By pyxl on 2024-02-05		 美人鱼图表，演示文稿方案，分析，研究网站，饼图。
图表 图示
社交搜索
By say-apps on 2024-02-02		 社交搜索提供访问推文、用户、关注者、图片、媒体等功能。
社交 推特 x 搜索
TokenInsights
By feednews on 2024-01-27		 获取实时加密货币价格，BTC，ETH，BNB 和最新见解。最新的币新闻和空投机会。
加密货币 btc eth bnb
哔哩哔哩
By LobeHub on 2024-01-27		 通过关键词视频搜索、回放访问、互动弹幕、热门视频推荐和热搜洞察等功能，深入体验哔哩哔哩丰富的内容，尽在您的指尖。
视频 哔哩哔哩 搜索

📊 Total plugins: 58

7 助手市场 (GPTs)

在 LobeChat 的助手市场中，创作者们可以发现一个充满活力和创新的社区，它汇聚了众多精心设计的助手，这些助手不仅在工作场景中发挥着重要作用，也在学习过程中提供了极大的便利。 我们的市场不仅是一个展示平台，更是一个协作的空间。在这里，每个人都可以贡献自己的智慧，分享个人开发的助手。

[!TIP]

通过 🤖/🏪 提交助手 ，你可以轻松地将你的助手作品提交到我们的平台。我们特别强调的是，LobeChat 建立了一套精密的自动化国际化（i18n）工作流程， 它的强大之处在于能够无缝地将你的助手转化为多种语言版本。 这意味着，不论你的用户使用何种语言，他们都能无障碍地体验到你的助手。

[!IMPORTANT]

我欢迎所有用户加入这个不断成长的生态系统，共同参与到助手的迭代与优化中来。共同创造出更多有趣、实用且具有创新性的助手，进一步丰富助手的多样性和实用性。

最近新增 助手说明
日程管理助手
By ccdanpian on 2024-03-07		 日程管理助手，调用时间插件，处理新增、查询、删除日程请求，支持多种操作和提醒。
日程管理 时间插件 新增日程 查询日程 删除日程
商务邮件撰写专家
By canisminor1990 on 2024-03-06		 商务邮件撰写专家，擅长中英文商务邮件，跨文化沟通，GitHub 开源社区交流。
商务邮件撰写 商业合作 商务授权 跨文化沟通 git-hub和开源社区
Discord 风格文案大师
By canisminor1990 on 2024-03-06		 Discord 风格文案专家，幽默风趣、用户体验优先，个性化设计软件文案。
文案生成 创作 用户体验 幽默风趣 软件系统
AI 图像提示建筑师
By 9Somboon on 2024-03-05		 专门为 AI 图像生成创建详细提示。
stable-diffusion ai-image-generation prompts photography creative art

📊 Total agents: 199

8 渐进式 Web 应用 (PWA)

我们利深知在当今多设备环境下为用户提供无缝体验的重要性。为此，我们采用了渐进式 Web 应用 PWA 技术， 这是一种能够将网页应用提升至接近原生应用体验的现代 Web 技术。通过 PWA，LobeChat 能够在桌面和移动设备上提供高度优化的用户体验，同时保持轻量级和高性能的特点。 在视觉和感觉上，我们也经过精心设计，以确保它的界面与原生应用无差别，提供流畅的动画、响应式布局和适配不同设备的屏幕分辨率。

[!NOTE]

若您未熟悉 PWA 的安装过程，您可以按照以下步骤将 LobeChat 添加为您的桌面应用（也适用于移动设备）：

  • 在电脑上运行 Chrome 或 Edge 浏览器 .
  • 访问 LobeChat 网页 .
  • 在地址栏的右上角，单击 安装 图标 .
  • 根据屏幕上的指示完成 PWA 的安装 .

9 移动设备适配

针对移动设备进行了一系列的优化设计，以提升用户的移动体验。目前，我们正在对移动端的用户体验进行版本迭代，以实现更加流畅和直观的交互。如果您有任何建议或想法，我们非常欢迎您通过 GitHub Issues 或者 Pull Requests 提供反馈。

10 自定义主题

作为设计工程师出身 LobeChat 在界面设计上十分考虑用户的个性化体验，因此引入了灵活多变的主题模式，其中包括日间的亮色模式和夜间的深色模式。 除了主题模式的切换，还提供了一系列的颜色定制选项，允许用户根据自己的喜好来调整应用的主题色彩。无论是想要沉稳的深蓝，还是希望活泼的桃粉，或者是专业的灰白，用户都能够在 LobeChat 中找到匹配自己风格的颜色选择。

[!TIP]

默认配置能够智能地识别用户系统的颜色模式，自动进行主题切换，以确保应用界面与操作系统保持一致的视觉体验。对于喜欢手动调控细节的用户，LobeChat 同样提供了直观的设置选项，针对聊天场景也提供了对话气泡模式和文档模式的选择。

更多特性

除了上述功能特性以外，我们的所具有的设计和技术能力将为你带来了更多使用保障：

  • 💎 精致 UI 设计：经过精心设计的界面，具有优雅的外观和流畅的交互效果，支持亮暗色主题，适配移动端。支持 PWA，提供更加接近原生应用的体验。
  • 🗣️ 流畅的对话体验：流式响应带来流畅的对话体验，并且支持完整的 Markdown 渲染，包括代码高亮、LaTex 公式、Mermaid 流程图等。
  • 💨 快速部署：使用 Vercel 平台或者我们的 Docker 镜像，只需点击一键部署按钮，即可在 1 分钟内完成部署，无需复杂的配置过程。
  • 🔒 隐私安全：所有数据保存在用户浏览器本地，保证用户的隐私安全。
  • 🌐 自定义域名：如果用户拥有自己的域名，可以将其绑定到平台上，方便在任何地方快速访问对话助手。

✨ 随着产品迭代持续更新，我们将会带来更多更多令人激动的功能！

[!NOTE]

你可以在 Projects 中找到我们后续的 Roadmap 计划

⚡️ 性能测试

[!NOTE]

完整测试报告可见 📘 Lighthouse 性能测试

Desktop Mobile
📑 Lighthouse 测试报告 📑 Lighthouse 测试报告

🛳 开箱即用

LobeChat 提供了 Vercel 的 自托管版本 和 Docker 镜像，这使你可以在几分钟内构建自己的聊天机器人，无需任何基础知识。

[!TIP]

完整教程请查阅 📘 构建属于自己的 Lobe Chat

A 使用 Vercel、Zeabur 或 Sealos 部署

如果想在 Vercel 或 Zeabur 上部署该服务，可以按照以下步骤进行操作：

  • 准备好你的 OpenAI API Key 。
  • 点击下方按钮开始部署： 直接使用 GitHub 账号登录即可，记得在环境变量页填入 OPENAI_API_KEY （必填） and ACCESS_CODE（推荐）；
  • 部署完毕后，即可开始使用；
  • 绑定自定义域名（可选）：Vercel 分配的域名 DNS 在某些区域被污染了，绑定自定义域名即可直连。目前 Zeabur 提供的域名还未被污染，大多数地区都可以直连。
使用 Vercel 部署 使用 Zeabur 部署 使用 Sealos 部署

Fork 之后

在 Fork 后，请只保留 "upstream sync" Action 并在你 fork 的 GitHub Repo 中禁用其他 Action。

保持更新

如果你根据 README 中的一键部署步骤部署了自己的项目，你可能会发现总是被提示 “有可用更新”。这是因为 Vercel 默认为你创建新项目而非 fork 本项目，这将导致无法准确检测更新。

[!TIP]

我们建议按照 📘 自动同步更新 步骤重新部署。


B 使用 Docker 部署

我们提供了 Docker 镜像，供你在自己的私有设备上部署 LobeChat 服务。使用以下命令即可使用一键启动 LobeChat 服务：

$ docker run -d -p 3210:3210 \
  -e OPENAI_API_KEY=sk-xxxx \
  -e ACCESS_CODE=lobe66 \
  --name lobe-chat \
  lobehub/lobe-chat

[!TIP]

如果你需要通过代理使用 OpenAI 服务，你可以使用 OPENAI_PROXY_URL 环境变量来配置代理地址：

$ docker run -d -p 3210:3210 \
  -e OPENAI_API_KEY=sk-xxxx \
  -e OPENAI_PROXY_URL=https://api-proxy.com/v1 \
  -e ACCESS_CODE=lobe66 \
  --name lobe-chat \
  lobehub/lobe-chat

[!NOTE]

有关 Docker 部署的详细说明，详见 📘 使用 Docker 部署


环境变量

本项目提供了一些额外的配置项，使用环境变量进行设置：

环境变量 类型 描述 示例
OPENAI_API_KEY 必选 这是你在 OpenAI 账户页面申请的 API 密钥 sk-xxxxxx...xxxxxx
OPENAI_PROXY_URL 可选 如果你手动配置了 OpenAI 接口代理，可以使用此配置项来覆盖默认的 OpenAI API 请求基础 URL https://api.chatanywhere.cn 或 https://aihubmix.com/v1
默认值:
https://api.openai.com/v1
ACCESS_CODE 可选 添加访问此服务的密码，你可以设置一个长密码以防被爆破，该值用逗号分隔时为密码数组 awCTe)re_r74 or rtrt_ewee3@09! or code1,code2,code3
CUSTOM_MODELS 可选 用来控制模型列表，使用 + 增加一个模型，使用 - 来隐藏一个模型，使用 模型名=展示名 来自定义模型的展示名，用英文逗号隔开。 qwen-7b-chat,+glm-6b,-gpt-3.5-turbo

[!NOTE]

完整环境变量可见 📘 环境变量


获取 OpenAI API Key

API Key 是使用 LobeChat 进行大语言模型会话的必要信息，本节以 OpenAI 模型服务商为例，简要介绍获取 API Key 的方式。

A 通过 OpenAI 官方渠道

  • 注册一个 OpenAI 账户，你需要使用国际手机号、非大陆邮箱进行注册；
  • 注册完毕后，前往 API Keys 页面，点击 Create new secret key 创建新的 API Key:
步骤 1：打开创建窗口 步骤 2：创建 API Key 步骤 3：获取 API Key
  • 将此 API Key 填写到 LobeChat 的 API Key 配置中，即可开始使用。

[!TIP]

账户注册后，一般有 5 美元的免费额度，但有效期只有三个月。 如果你希望长期使用你的 API Key，你需要完成支付的信用卡绑定。由于 OpenAI 只支持外币信用卡，因此你需要找到合适的支付渠道，此处不再详细展开。


B 通过 OpenAI 第三方代理商

如果你发现注册 OpenAI 账户或者绑定外币信用卡比较麻烦，可以考虑借助一些知名的 OpenAI 第三方代理商来获取 API Key， 这可以有效降低获取 OpenAI API Key 的门槛。但与此同时，一旦使用三方服务，你可能也需要承担潜在的风险， 请根据你自己的实际情况自行决策。以下是常见的第三方模型代理商列表，供你参考：

服务商 特性说明 Proxy 代理地址 链接
AiHubMix 使用 OpenAI 企业接口，全站模型价格为官方 6 折（含 GPT-4 ） https://aihubmix.com/v1 获取

[!WARNING]

免责申明: 在此推荐的 OpenAI API Key 由第三方代理商提供，所以我们不对 API Key 的 有效性 和 安全性 负责，请你自行承担购买和使用 API Key 的风险。

[!NOTE]

如果你是模型服务商，并认为自己的服务足够稳定且价格实惠，欢迎联系我们，我们会在自行体验和测试后酌情推荐。

📦 生态系统

NPM 仓库 描述 版本
@lobehub/ui lobehub/lobe-ui 构建 AIGC 网页应用程序而设计的开源 UI 组件库
@lobehub/icons lobehub/lobe-icons 主流 AI / LLM 模型和公司 SVG Logo 与 Icon 合集
@lobehub/tts lobehub/lobe-tts AI TTS / STT 语音合成 / 识别 React Hooks 库
@lobehub/lint lobehub/lobe-lint LobeHub 代码样式规范 ESlint，Stylelint，Commitlint，Prettier，Remark 和 Semantic Release

🧩 插件体系

插件提供了扩展 LobeChat Function Calling 能力的方法。可以用于引入新的 Function Calling，甚至是新的消息结果渲染方式。如果你对插件开发感兴趣，请在 Wiki 中查阅我们的 📘 插件开发指引 。

  • lobe-chat-plugins：插件索引从该仓库的 index.json 中获取插件列表并显示给用户。
  • chat-plugin-template：插件开发模版，你可以通过项目模版快速新建插件项目。
  • @lobehub/chat-plugin-sdk：插件 SDK 可帮助您创建出色的 Lobe Chat 插件。
  • @lobehub/chat-plugins-gateway：插件网关是一个后端服务，作为 LobeChat 插件的网关。我们使用 Vercel 部署此服务。主要的 API POST /api/v1/runner 被部署为 Edge Function。

[!NOTE]

插件系统目前正在进行重大开发。您可以在以下 Issues 中了解更多信息:

  • 插件一期: 实现插件与主体分离，将插件拆分为独立仓库维护，并实现插件的动态加载
  • 插件二期: 插件的安全性与使用的稳定性，更加精准地呈现异常状态，插件架构的可维护性与开发者友好
  • 插件三期：更高阶与完善的自定义能力，支持插件鉴权与示例

⌨️ 本地开发

可以使用 GitHub Codespaces 进行在线开发：

或者使用以下命令进行本地开发：

$ git clone https://github.com/lobehub/lobe-chat.git
$ cd lobe-chat
$ pnpm install
$ pnpm run dev

如果你希望了解更多详情，欢迎可以查阅我们的 📘 开发指南

🤝 参与贡献

我们非常欢迎各种形式的贡献。如果你对贡献代码感兴趣，可以查看我们的 GitHub Issues 和 Projects，大展身手，向我们展示你的奇思妙想。

[!TIP]

我们希望创建一个技术分享型社区，一个可以促进知识共享、想法交流，激发彼此鼓励和协作的环境。 同时欢迎联系我们提供产品功能和使用体验反馈，帮助我们将 LobeChat 建设得更好。

组织维护者: @arvinxx @canisminor1990

❤ 社区赞助

每一分支持都珍贵无比，汇聚成我们支持的璀璨银河！你就像一颗划破夜空的流星，瞬间点亮我们前行的道路。感谢你对我们的信任 —— 你的支持笔就像星辰导航，一次又一次地为项目指明前进的光芒。

🔗 更多工具

  • 🅰️ Lobe SD Theme: Stable Diffusion WebUI 的现代主题，精致的界面设计，高度可定制的 UI，以及提高效率的功能。
  • ⛵️ Lobe Midjourney WebUI: Midjourney WebUI, 能够根据文本提示快速生成丰富多样的图像，激发创造力，增强对话交流。
  • 🌏 Lobe i18n: Lobe i18n 是一个由 ChatGPT 驱动的 i18n（国际化）翻译过程的自动化工具。它支持自动分割大文件、增量更新，以及为 OpenAI 模型、API 代理和温度提供定制选项的功能。
  • 💌 Lobe Commit: Lobe Commit 是一个 CLI 工具，它利用 Langchain/ChatGPT 生成基于 Gitmoji 的提交消息。

📝 License

Copyright © 2023 LobeHub.
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