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应输出类似 v20.12.2安装 pnpmnpm install -g pnpm验证 pnpmpnpm -v # 输出版本号即成功Git 也是必备工具用于克隆源码 https://git-scm.com/downloads一切就绪后就可以正式开始了。快速上手用 Docker 三步跑起 LobeChat对于绝大多数用户来说Docker 是最优解。省事、稳定、易维护重启也不丢配置只要你做了数据挂载。第一步拉取官方镜像打开终端Windows 用户可用 PowerShellmacOS/Linux 用 Terminaldocker pull lobehub/lobe-chat:latest这个过程根据网络情况大约持续几分钟。完成后可通过以下命令查看镜像是否存在docker images | grep lobe-chat第二步启动容器执行如下命令启动服务docker run -d \ --name lobe-chat \ -p 3210:3210 \ -e PORT3210 \ lobehub/lobe-chat:latest参数说明--d表示后台运行---name给容器起个名字方便后续管理--p 3210:3210将主机的 3210 端口映射到容器内部--e PORT3210设置应用监听端口- 最后是镜像名启动后可以用这条命令检查状态docker ps | grep lobe-chat看到Up X minutes就说明正在运行。第三步访问 Web 界面浏览器打开 http://localhost:3210如果看到熟悉的登录引导页恭喜LobeChat 已经在你本机欢快地跑起来了。 提示默认情况下所有数据存在容器内一旦删除容器配置和会话将全部丢失。生产级使用务必做数据持久化挂载docker run -d \ --name lobe-chat \ -p 3210:3210 \ -e PORT3210 \ -v ./lobe-data:/app/data \ lobehub/lobe-chat:latest这样每次重启容器时之前的设置都会保留。想深入一点试试源码部署与开发调试如果你是个喜欢折腾的人或者打算基于 LobeChat 做二次开发比如嵌入公司内部系统、添加专属插件那么源码构建才是正道。克隆项目git clone https://github.com/lobehub/lobe-chat.git cd lobe-chat项目结构大致如下├── apps/ │ └── web/ # 主应用前端 ├── packages/ │ ├── sdk/ # 核心 SDK │ ├── plugin/ # 插件系统 │ └── ui/ # 组件库 ├── .env.local.example # 环境变量模板 └── docker/ # Docker 相关配置安装依赖pnpm installpnpm 会自动解析并安装所有模块依赖速度比 npm/yarn 更快尤其适合这种单体仓库monorepo结构。启动开发服务器pnpm dev启动成功后终端会显示Local: http://localhost:3010 Network: http://xxx.xxx.xxx.xxx:3010浏览器打开http://localhost:3010即可进入调试模式。此时修改代码会实时热更新非常适合做 UI 改造或功能测试。 默认端口是3010可通过创建.env.local文件来自定义PORT3000开始使用打造你的第一个智能助手系统启动后首次访问会进入初始化流程。你可以选择是否创建管理员账户用于多人协作场景、启用匿名统计不影响隐私、以及亮色/暗黑主题切换。完成后进入主界面左侧是会话列表和助手市场右侧是聊天窗口。创建专属 AI 角色点击「新建会话」或进入「助手市场」选择模板。举个例子你想做一个“Python 编程导师”可以这样设置名称Python 导师头像选个键盘图标描述帮你快速掌握 Python 编程技巧系统提示词System Prompt你是一位资深 Python 工程师擅长教学回答清晰有条理喜欢举例说明。 当用户提出问题时请先理解需求再分步骤解答并附带可运行的代码示例。保存后就可以开始提问了“如何读取一个 CSV 文件并统计某一列的平均值”你会发现它的回复不仅准确还带着格式良好的代码块就像你在 Stack Overflow 上看到的那种高质量回答。多模态玩法实战图像识别Vision找一张图片比如餐厅菜单、数学题截图、建筑照片直接拖进聊天框。前提是你要配置了支持视觉能力的模型例如 GPT-4 Vision 或 Qwen-VL。LobeChat 会自动识别图片内容并允许你围绕图像提问“这张菜单里最贵的菜是什么”、“帮我解这道几何题。”语音输入与朗读STT/TTS点击麦克风按钮说出你的问题系统会通过浏览器的 Web Speech API 自动转成文字发送。开启 TTS 功能后AI 的回复会被朗读出来支持多种音色切换男声、女声、童声等适合听书、开车时使用。接入大模型 API让 AI 真正“活”起来LobeChat 本身没有模型它更像是一个“AI 中控台”。你需要配置具体的模型提供商才能让它真正工作。目前支持的主要平台包括平台支持模型是否需要密钥OpenAIgpt-3.5-turbo, gpt-4, gpt-4-vision✅ 是Google Geminigemini-pro, gemini-pro-vision✅ 是通义千问qwen-plus, qwen-max, qwen-vl✅ 是Claudehaiku, sonnet, opus✅ 是GLMglm-4✅ 是文心一言ernie-bot-4✅ 是以 OpenAI 为例配置步骤如下进入设置 → 「模型设置」选择 “OpenAI” 作为提供商输入你的 API Key获取地址https://platform.openai.com/api-keys可选更换 API Base URL 实现国内加速或代理中转保存之后在任意会话中选择该模型即可开始聊天。 安全建议不要在公共设备上明文存储 API Key。生产环境中推荐通过环境变量注入bash OPENAI_API_KEYsk-xxxxxxxxxxxxxx此外LobeChat 还支持通过Ollama接入本地运行的大模型如 Llama3、Qwen2真正做到零外泄、全离线。只需在模型设置中选择 “Ollama” 提供商并填写本地服务地址http://localhost:11434即可调用你在本机运行的模型。为什么值得你亲自部署一套也许你会问既然已经有那么多在线 AI 工具干嘛还要费劲部署一个本地系统答案其实藏在四个词里可控、安全、整合、成长。可控你能决定用哪个模型、怎么收费、要不要记录历史。安全敏感对话不会上传到第三方服务器适合企业内部使用。整合可以把多个 AI 能力集成在一个面板里提升效率。成长随着你对 AI 理解加深可以不断添加插件、优化提示词、训练专属角色。更重要的是当你亲手搭建起这套系统你就不再是被动使用者而是开始理解 AI 应用背后的逻辑架构。这种认知跃迁远比多聊几次天有价值得多。GitHub 星标已超 10K社区活跃度高每周都有新功能发布文档完善中文友好。这不是一个“玩具项目”而是一个正在走向成熟的开源生态。现在就去部署属于你的 AI 助手吧 GitHub 地址https://github.com/lobehub/lobe-chat 官方文档https://docs.lobehub.com下一步我还会写一篇《如何用 Cpolar 实现公网访问 LobeChat》让你在外也能随时打开自己的 AI 门户敬请期待欢迎添加 VXgylzbk备注 CSDN 昵称加入我的技术交流群。群里有开发者、产品经理、AI 爱好者一起探讨嵌入式、人工智能、效率工具、写作变现等话题资源共享共同进步创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考