LobeChat是什么
LobeChat是开源的高性能聊天机器人框架，支持语音合成、多模态、可扩展的（Function Call）插件系统。支持一键免费部署私人ChatGPT/LLM网页应用程序。
地址：github.com/lobehub/lob…
为什么要用LobeChat
有些朋友会问，这些功能大部分都可以用chatGPT plus实现，为什么还要费劲安装 LobeChat，我觉得有以下几点需求的朋友可以用到 LobeChat：
- 有时需要在不开代理的情况下访问
ChatGPT； - 有些场景下语音输入很便利，可以体验到
ChatGPT安卓版的便利； - 只有一个账号的情况下想共享给朋友使用，并且要保证用户的隐私安全。
- 不仅体验
OpenAI，有时需要切换其他大模型厂商； - 能自定义域名并个性化使用。
LobeChat的特性
GPT视觉认知:LobeChat支持GPT-4-vision的视觉识别，实现多模态对话，用户可上传图片进行智能对话。- 语音互动: 支持文本转语音和语音转文本，多种声音选择，提升交流体验。
- 文生图功能: 结合最新
AI技术，用户可将文本直接转换为图片。 - 插件系统: 扩展
ChatGPT功能，包括实时信息获取、新闻、文档检索等。 - 助手市场: 提供多种助手，支持工作和学习，促进社区协作。
- 渐进式Web应用: 提供类似原生应用的体验，优化移动和桌面使用。
- 移动适配: 优化移动体验，欢迎用户反馈以改进版本。
- 自定义主题: 提供多种主题和颜色选择，满足个性化需求。
准备工作
需要以下准备工作提前做好，具体操作可以参考文章最后的参考文献。
- 一台服务器：使用
docker部署服务时需要，使用Vercel时不需要。 OpenAI API Key：调用ChatGPT提供的API时需要使用。API代理：要调用OpenAI API，无法访问外网时需要代理服务，Vercel部署时不需要。
安装体验
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。
使用 Vercel 安装
白嫖 Vercel的服务器资源，还不需要代理服务，推荐优先使用，不过个人版有限额，但够用了。
1、Fork 仓库
Fork 这个 https://github.com/lobehub/lobe-chat 仓库，为了保持和原仓库同步更新，建议执启动 Upstream Sync Action，启用之后可以设置每小时进行一次自动更新。
2、注册 vercel 账户
Vercel是一个自动化的Web应用部署、预览和上线平台，结合了Github Page和Github Action的功能。它支持应用模板，帮助开发人员快速搭建和上线应用，同时支持Github项目导入和联动。Vercel专注于项目的部署和静态托管，提供Serverless Function，但不涉及持续集成测试等其他CI/CD流水线任务。此外，Vercel支持零配置部署到全球边缘网络，提高访问速度，自动处理CDN和HTTPS配置，且可以部署多种环境，如生产环境和预览环境。用户可以通过Vercel平台全自动部署个人网站，只需修改仓库中的代码并推送至Github，Vercel便会自动触发重新部署流程。
地址：vercel.com/
3、新建项目
可以通过这个Deploy链接直接创建项目，参数都准备好了，也可以按照下面步骤一步步创建。
新建项目：
选择自己git仓库中的项目，搜不到的话需要授权访问该项目：
设置环境变量：
| 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 |
部署过程需要静静等待几分钟。。。
部署成功之后，可以配置域名，也可以进一步设置：
4、访问lobe-chat项目
点击中间图标进入，出现如下界面：
需要输入设置的访问密码 ACCESS_TOKEN 才能访问，也可以配置社交账号单点登录访问：
可以切换 ChatGPT 版本或者其他厂商的模型：
设置->默认助手->模型
手机访问，适配也是没问题的： 
5、自定义域名
如下步骤可以设置自定义域名：
需要到域名解析服务商添加以下内容：
使用docker安装
Docker 部署也很简单，使用以下命令即可使用一键启动 LobeChat 服务：
bash
复制代码
$ docker pull lobehub/lobe-chat
$ docker run -d -p 3210:3210 \-e OPENAI_API_KEY=sk-xxxx \-e ACCESS_CODE=lobe66 \--name lobe-chat \lobehub/lobe-chat
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：
bash
复制代码
$ 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
总结
LobeChat 是一个功能强大、易于部署和使用的聊天机器人框架，为用户提供了一个创新的交互和沟通工具，可配置 OpenAI 、Azure OpenAI、智普 AI 等多种模型 API 。配合租赁 OpenAI API Key 即可享受 ChatGPT plus 相关功能，适用于需要部署和使用聊天机器人的个人和企业，特别是那些寻求高性能、多功能和可定制化聊天机器人解决方案的用户。
最后
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第一阶段：零基础入门（3-6个月）
新手应首先通过少而精的学习，看到全景图，建立大局观。 通过完成小实验，建立信心，才能避免“从入门到放弃”的尴尬。因此，第一阶段只推荐4本最必要的书（而且这些书到了第二、三阶段也能继续用），入门以后，在后续学习中再“哪里不会补哪里”即可。
第二阶段：基础进阶（3-6个月）
熟读《机器学习算法的数学解析与Python实现》并动手实践后，你已经对机器学习有了基本的了解，不再是小白了。这时可以开始触类旁通，学习热门技术，加强实践水平。在深入学习的同时，也可以探索自己感兴趣的方向，为求职面试打好基础。
第三阶段：工作应用
这一阶段你已经不再需要引导，只需要一些推荐书目。如果你从入门时就确认了未来的工作方向，可以在第二阶段就提前阅读相关入门书籍（对应“商业落地五大方向”中的前两本），然后再“哪里不会补哪里”。
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