使用LobeChat打造属于自己的聊天机器人界面——可本地运行部署

        上篇文章我们使用ollama进行本地的部署，其ollama只是一个后台服务，而ollama并没有提供一个可视化的界面。当然我们可以使用cmd终端窗口里面跟llama2大模型进行沟通交流，但是其界面只有一个黑色的框，并不美观。本期我们就介绍一下Lobe Chat，一个漂亮的UI可视化界面

Lobe Chat简介

        现代化设计的开源 ChatGPT/LLMs 聊天应用与开发框架;支持语音合成、多模态、可扩展的（function call）插件系统;一键免费拥有你自己的 ChatGPT/Gemini/Claude/Ollama 应用

多模型服务商支持

• 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。
• 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。
• Anthropic (Claude)：接入了 Anthropic 的 Claude 系列模型，包括 Claude 3 和 Claude 2，多模态突破，超长上下文，树立行业新基准。
• 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。
• 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。
• Together.ai：集成部署了数百种开源模型和向量模型，无需本地部署即可随时访问这些模型。
• 01.AI (零一万物)：集成了零一万物模型，系列 API 具备较快的推理速度，这不仅缩短了处理时间，同时也保持了出色的模型效果。
• Groq：接入了 Groq 的 AI 模型，高效处理消息序列，生成回应，胜任多轮对话及单次交互任务。
• OpenRouter：其支持包括 Claude 3，Gemma，Mistral，Llama2和Cohere等模型路由，支持智能路由优化，提升使用效率，开放且灵活。

支持本地大语言模型 (LLM)（我们重点介绍的地方）

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。

部署方式

1. 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：
   1. 准备好你的 OpenAI API Key 。
   2. 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）；
   3. 部署完毕后，即可开始使用；
   4. 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。
2. 使用 Docker 部署
   1. 使用 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：
   2. 命令行如下：

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

   4. 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

3. 与 Ollama 集成
   1.  本地启动 Ollama
   2. 首先，你需要安装 Ollama，安装与配置 Ollama 的详细步骤
   3. 本地运行 LobeChat,假设你已经在本地 11434 端口启动了 Ollama 服务。运行以下 Docker 命令行，在本地启动 LobeChat：

      docker run -d -p 3210:3210 -e OLLAMA_PROXY_URL=http://host.docker.internal:11434/v1 lobehub/lobe-chat

   4. 接下来，你就可以使用 LobeChat 与本地 LLM 对话了。
4. 好玩到飞