在当前AI技术飞速发展的时代，市场上涌现了众多AI大模型，如ChatGPT、Gemini Pro、Claude3、Mistral、LLaMA2等。这些模型功能强大，但各自独立使用往往不够便捷。今天，本文将为大家详细介绍一个开源工具——LobeChat，并提供如何在宝塔面板上快速部署LobeChat的详细步骤。通过LobeChat，您可以将多个主流AI智能聊天机器人汇集到自己的平台下，享受统一管理和便捷使用的优势。
文章目录
LobeChat 概述在宝塔上部署-准备工作Docker 部署 LobeChat 步骤1. 拉取 LobeChat 镜像2. 创建 Docker 容器3. 配置端口和环境变量 访问部署好的 LobeChat 项目绑定域名LobeChat 应用设置 API Key获取 OpenAI API KeyLobeChat 项目介绍LobeChat 详细功能介绍1. 多模型服务提供商支持2. 本地大语言模型支持3. 模型视觉识别4. 文本转语音和语音转文本（TTS & STT）5. 文本生成图像6. 插件系统7. 支持本地/远程数据库8. 多用户管理9. 渐进式Web应用（PWA）10. 自定义主题 总结
LobeChat 概述
LobeChat 是一个现代化设计的开源 AI 聊天框架，旨在整合市面上众多主流的AI大模型（如ChatGPT、Gemini Pro、Claude3、Mistral、LLaMA2等），为用户提供统一的平台管理与使用体验。通过LobeChat，用户无需逐一访问各大模型网站，降低了使用门槛。同时，LobeChat支持自定义绑定域名，使得在不需要科学上网的情况下也能正常使用，极大提升了用户的便捷性。此外，LobeChat是完全免费且开源的，部分用户甚至利用其搭建平台进行商业化应用。
在GitHub上，LobeChat备受关注，作为一个ChatGPT LLM UI框架，LobeChat不仅支持语音合成、文本生成、图像生成等多模态功能，还拥有可扩展的插件系统。它支持API接口调用，并可集成基于Ollama等本地模型，允许用户灵活使用自己的或第三方的模型。这意味着，通过LobeChat，用户可以方便地一键免费部署私人版的ChatGPT、Claude、Gemini等AI应用工具。
LobeChat作为一个开源的AI聊天框架，支持多种AI提供商和多模态功能，能够满足不同用户的需求。本文将详细介绍如何在宝塔面板上快速部署LobeChat，帮助您轻松搭建属于自己的AI聊天平台。
在宝塔上部署-准备工作
在开始部署之前，请确保您的服务器已安装并配置好了宝塔面板，并且已经安装了“Docker 管理器”。如果尚未安装Docker管理器，可以在宝塔面板的应用市场中找到并安装它。Docker的使用将大大简化后续的部署过程，使得LobeChat的安装更加高效和便捷。
Docker 部署 LobeChat 步骤
1. 拉取 LobeChat 镜像
首先，我们需要从Docker Hub拉取LobeChat的最新镜像。打开您的终端或通过宝塔面板的Docker管理器，执行以下命令：
docker pull LobeChat/lobe-chat这条命令会从Docker Hub下载最新的LobeChat镜像。如果您位于网络受限的环境下，建议配置镜像加速器以加快下载速度。
2. 创建 Docker 容器
下载镜像完成后，接下来使用以下命令创建LobeChat容器：
docker run -d -p 3210:3210 \ -e OPENAI_API_KEY=sk-xxxx \ -e OPENAI_PROXY_URL=https://uiuiapi.com/v1 \ -e ACCESS_CODE=lobe66 \ --name lobe-chat \ LobeChat/lobe-chat请将OPENAI_API_KEY替换为您从OpenAI获取的API密钥。该命令将启动一个守护态容器，映射主机的3210端口到容器的3210端口，并设置相关环境变量。
参数说明：
-d：后台运行容器。-p 3210:3210：映射主机的3210端口到容器的3210端口。-e OPENAI_API_KEY：设置OpenAI API密钥。-e OPENAI_PROXY_URL：设置OpenAI代理URL（可选，根据需要配置）。-e ACCESS_CODE：设置访问密码，增强安全性。--name lobe-chat：指定容器名称。 创建完成后，您可以在宝塔面板的Docker管理器中看到LobeChat的容器运行状态。
3. 配置端口和环境变量
确保在创建容器时端口映射为3210:3210，并正确填写上述环境变量。环境变量的配置对于LobeChat的正常运行至关重要，尤其是API Key的设置。
完成这些步骤后，您的LobeChat私有聊天机器人就成功部署了！?
访问部署好的 LobeChat 项目
要访问您部署好的LobeChat项目，只需在浏览器中输入您的服务器地址加上端口号，例如：
http://你的服务器IP:3210这样，您就可以看到LobeChat的用户界面，开始与机器人进行互动了！? 若绑定了域名，则可以使用域名进行访问，具体步骤详见下文。
绑定域名
访问在宝塔面板绑定你的域名，域名最好开启SSL访问。
设置返代；
LobeChat 应用设置 API Key
在访问您的LobeChat之前，您需要进行一些基本的应用设置：
登录 LobeChat：使用您在创建Docker容器时设置的ACCESS_CODE进行登录。点击左上角的头像，选择“应用设置”。在“语言模型”中设置相关的API Key、API地址和AI模型选择： API Key：输入您从OpenAI或其他AI提供商获取的API密钥。API地址：根据需要配置API的访问地址。AI模型选择：选择您希望集成的AI模型，如ChatGPT、Claude3等。 保存设置，返回主界面，即可开始使用AI聊天功能。
获取 OpenAI API Key
如果您还没有OpenAI的API Key，可以按照以下步骤获取：
【OpenAI】第一节（OpenAI API）获取OpenAI API KEY的两种方式，开发者必看全方面教程！
LobeChat 项目介绍
LobeChat是一个现代设计的开源LLMs/AI聊天框架，支持多个AI提供商（如OpenAI、Claude3、Gemini等）和多模态功能（如视觉、TTS）。它提供了丰富的插件系统，用户可以轻松部署和管理自己的聊天应用，并根据个人喜好自定义主题和设置。
主要特点：
多模型支持：整合多种AI大模型，提供丰富的对话选择。插件系统：通过插件扩展功能，提升应用的实用性和灵活性。多模态功能：支持语音、图像等多种交互形式，提升用户体验。自定义部署：支持本地和第三方模型的集成，满足不同用户需求。
LobeChat 详细功能介绍
1. 多模型服务提供商支持
LobeChat支持多种模型服务提供商，满足社区的多样化需求，提供更丰富的对话选择。
AWS Bedrock：集成了AWS Bedrock服务，支持Claude和LLama2模型。Anthropic (Claude)：接入Claude系列模型，支持突破性的多模态能力。Google AI (Gemini)：支持高级语言理解和生成，提升对话质量。OpenAI (ChatGPT)：集成OpenAI的ChatGPT模型，享受领先的语言生成能力。
2. 本地大语言模型支持
LobeChat支持基于Ollama的本地模型使用，用户可以灵活使用自己的或第三方模型，保障数据隐私和安全。
3. 模型视觉识别
支持OpenAI的GPT-4-vision模型，可以识别图像内容并进行智能对话，为用户提供更丰富的交互体验。
4. 文本转语音和语音转文本（TTS & STT）
TTS（Text-to-Speech）：将文本消息转换为清晰的语音输出，提升交互的自然性。STT（Speech-to-Text）：将语音转换为文本，方便用户通过语音进行输入。
5. 文本生成图像
支持DALL-E 3、MidJourney等文本生成图像工具，用户可以在对话中生成高质量的图片，丰富沟通内容。
6. 插件系统
LobeChat提供插件市场，用户可以发现和分享设计良好的插件，支持多语言版本。插件系统支持函数调用，允许核心功能进一步延展，例如：
网页搜索插件：实时获取最新新闻和信息。数据获取插件：从B站、Steam等流媒体平台获取数据。第三方服务交互插件：与各类第三方服务进行数据交互和功能调用。
7. 支持本地/远程数据库
本地数据库：适用于需要更多数据控制和隐私保护的用户，支持SQLite等本地数据库。服务器端数据库：支持PostgreSQL，提供更方便的用户体验和数据管理。
8. 多用户管理
支持多种身份验证方法，包括OAuth、邮件登录等，便于多用户环境下的管理和使用。
9. 渐进式Web应用（PWA）
提供接近原生应用的体验，支持桌面和移动设备的高度优化用户体验，使得LobeChat在各种设备上使用流畅。
10. 自定义主题
提供灵活多样的主题模式和颜色自定义选项，支持智能识别系统颜色模式，满足不同用户的个性化需求。
总结
通过本文的详细介绍和步骤指南，您已经掌握了如何在宝塔面板上部署LobeChat，打造属于自己的多AI整合平台。无论是个人使用还是企业应用，LobeChat都能为您提供强大的支持和便利的管理体验。LobeChat的开源特性和丰富的功能，使其成为当前AI聊天框架中的佼佼者。希望这篇教程对您有所帮助，快去体验并定制您的专属聊天机器人吧！?