mirror of
https://github.com/coaidev/coai.git
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# [🥳 Chat Nio](https://chatnio.com)
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#### 🚀 下一代 AIGC 一站式商业解决方案
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#### *“ Chat Nio > [Next Web](https://github.com/ChatGPTNextWeb/ChatGPT-Next-Web) + [One API](https://github.com/songquanpeng/one-api) ”*
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[English](./README.md) · 简体中文 · [官网](https://chatnio.com) · [社区](https://chatnio.com/guide/#%F0%9F%9B%A0%EF%B8%8F-%E7%A7%81%E6%9C%89%E5%8C%96%E9%83%A8%E7%BD%B2) · [开发者资源](https://chatnio.com/developers)
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[](https://trendshift.io/repositories/6369)
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<img alt="Chat Nio Preview" src="./screenshot/chatnio.png" width="100%" style="border-radius: 8px">
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</div>
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> ### ✨ Chat Nio 专业版
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> - ✅ Midjourney Proxy Plus
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> - ✅ 更多支付方式 & 订单管理
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> - ✅ 安全审核
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> - ✅ 插件市场
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> - ✅ 模型监控
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> - ✅ 短信登录
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> - ✅ 推广奖励
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> - ✅ 商业级 UI
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> - ...
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> [👉 了解更多](https://chatnio.com/pro)
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## 📝 功能
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1. 🤖️ **丰富模型支持**: 多模型服务商支持 (OpenAI / Anthropic / Gemini / Midjourney 等十余种格式兼容 & 私有化 LLM 支持)
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2. 🤯 **美观 UI 设计**: UI 兼容 PC / Pad / 移动三端,遵循 [Shadcn UI](https://ui.shadcn.com) & [Tremor Charts](https://blocks.tremor.so) 设计规范,丰富美观的界面设计和后台仪表盘
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3. 🎃 **完整 Markdown 支持**: 支持 **LaTeX 公式** / **Mermaid 思维导图** / 表格渲染 / 代码高亮 / 图表绘制 / 进度条等进阶 Markdown 语法支持
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4. 👀 **多主题支持**: 支持多种主题切换,包含亮色主题的**明亮模式**和暗色主题的**深色模式**。 👉 [自定义配色](https://github.com/Deeptrain-Community/chatnio/blob/main/app/src/assets/globals.less)
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5. 📚 **国际化支持**: 支持国际化,支持多语言切换 🇨🇳 🇺🇸 🇯🇵 🇷🇺 👉 欢迎贡献翻译 [Pull Request](https://github.com/Deeptrain-Community/chatnio/pulls)
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6. 🎨 **文生图支持**: 支持多种文生图模型: **OpenAI DALL-E**✅ & **Midjourney** (支持 **U/V/R** 操作)✅ & Stable Diffusion✅ 等
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7. 📡 **强大对话同步**: **用户 0 成本对话跨端同步支持**,支持**对话分享** (支持链接分享 & 保存为图片 & 分享管理), **无需 WebDav / WebRTC 等依赖和复杂学习成本**
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8. 🎈 **模型市场 & 预设系统**: 支持后台可自定义的模型市场, 可提供模型介绍、标签等参数, 站长可根据情况自定义模型简介。同时支持预设系统,包含 **自定义预设** 和 **云端同步** 功能。
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9. 📖 **丰富文件解析**: **开箱即用**, 支持**所有模型**的文件解析 (PDF / Docx / Pptx / Excel / 图片等格式解析), **支持更多云端图片存储方案** (S3 / R2 / MinIO 等), **支持 OCR 图片识别** 👉 详情参见项目 [Chat Nio Blob Service](https://github.com/Deeptrain-Community/chatnio-blob-service) (支持 Vercel / Docker 一键部署)
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10. 🌏 **全模型联网搜索**: 基于 [SearXNG](https://github.com/searxng/searxng) 开源引擎, 支持 Google / Bing / DuckDuckGo / Yahoo / WikiPedia / Arxiv / Qwant 等丰富搜索引擎搜索, 支持安全搜索模式, 内容截断, 图片代理, 测试搜索可用性等功能。
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11. 💕 **渐进式 Web 应用 (PWA)**: 支持 PWA 应用 & 支持桌面端 (桌面端基于 [Tauri](https://github.com/tauri-apps/tauri))
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12. 🤩 **齐全后台管理**: 支持美观丰富的仪表盘, 公告 & 通知管理, 用户管理, 订阅管理, 礼品码 & 兑换码管理, 价格设定, 订阅设定, 自定义模型市场, 自定义站点名称 & Logo, SMTP 发件设置等功能
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13. 🤑 **多种计费方式**: 支持 💴 **订阅制** 和 💴 **弹性计费** 两种计费方式, 弹性计费支持 次数计费 / Token 计费 / 不计费 / 可匿名调用 和 **最小请求点数** 检测等强大功能
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14. 🎉 **创新模型缓存**: 支持开启模型缓存:即同一个请求入参 Hash 下, 如果之前已请求过, 将直接返回缓存结果 (击中缓存将不计费), 减少请求次数。可自行自定义是否缓存的模型、缓存时间、多种缓存结果数等高级缓存设置
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15. 🥪 **附加功能** (停止支持): 🍎 **AI 项目生成器功能** / 📂 **批量文章生成功能** / 🥪 **AI 卡片功能** (已废弃)
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16. 😎 **优秀渠道管理**: 自写优秀渠道算法, 支持⚡ **多渠道管理**, 支持🥳**优先级**设置渠道的调用顺序, 支持🥳**权重**设置同一优先级下的渠道均衡负载分配概率, 支持🥳**用户分组**, 🥳**失败自动重试**, 🥳**模型重定向**, 🥳**内置上游隐藏**, 🥳**渠道状态管理**等强大**企业级功能**
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17. ⭐ **OpenAI API 分发 & 中转系统**: 支持以 **OpenAI API** 标准格式调用各种大模型, 集成强大的渠道管理功能, 仅需部署一个站点即可实现同时发展 B/C 端业务💖
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18. 👌 **快速同步上游**: 渠道设置、模型市场、价格设定等设置都可快速同步上游站点,以此基础修改自己的站点配置,快速搭建自己的站点,省时省力,一键同步,快速上线
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19. 👋 **SEO 优化**: 支持 SEO 优化,支持自定义站点名称、站点 Logo 等 SEO 优化设设置使搜索引擎更快的爬取,你的站点与众不同👋
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20. 🎫 **多种兑换码体系**: 支持多种兑换码体系,支持礼品码和兑换码,支持批量生成,礼品码适合宣传分发,兑换码适合发卡销售,礼品码一个类型的多个码一个用户仅能兑换一个码,在宣传中一定程度上减少一个用户兑换多次的情况😀
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21. 🥰 **商用友好协议**: 采用 **Apache-2.0** 开源协议, 商用二开 & 分发友好 (也请遵守 Apache-2.0 协议的规定, 请勿用于违法用途)
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## 🔨 支持模型
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1. OpenAI & Azure OpenAI *(✅ Vision ✅ Function Calling)*
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2. Anthropic Claude *(✅ Vision ✅ Function Calling)*
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3. Google Gemini & PaLM2 *(✅ Vision)*
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4. Midjourney *(✅ Mode Toggling ✅ U/V/R Actions)*
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5. 讯飞星火 SparkDesk *(✅ Vision ✅ Function Calling)*
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6. 智谱清言 ChatGLM *(✅ Vision)*
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7. 通义千问 Tongyi Qwen
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8. 腾讯混元 Tencent Hunyuan
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9. 百川大模型 Baichuan AI
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10. 月之暗面 Moonshot AI (👉 OpenAI)
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11. 深度求索 DeepSeek AI (👉 OpenAI)
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12. 字节云雀 ByteDance Skylark *(✅ Function Calling)*
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13. Groq Cloud AI
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14. OpenRouter (👉 OpenAI)
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15. 360 GPT
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16. LocalAI / Ollama (👉 OpenAI)
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## 👻 中转 OpenAI 兼容 API
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- [x] Chat Completions _(/v1/chat/completions)_
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- [x] Image Generation _(/v1/images)_
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- [x] Model List _(/v1/models)_
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- [x] Dashboard Billing _(/v1/billing)_
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## 📦 部署方式
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> [!TIP]
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> **部署成功后, 管理员账号为 `root`, 密码默认为 `chatnio123456`**
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### ⚡ Docker Compose 安装 (推荐)
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> [!NOTE]
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> 运行成功后, 宿主机映射地址为 `http://localhost:8000`
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```shell
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git clone --depth=1 --branch=main --single-branch https://github.com/Deeptrain-Community/chatnio.git
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cd chatnio
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docker-compose up -d # 运行服务
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# 如需使用 stable 版本, 请使用 docker-compose -f docker-compose.stable.yaml up -d 替代
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# 如需使用 watchtower 自动更新, 请使用 docker-compose -f docker-compose.watch.yaml up -d 替代
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```
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版本更新(_开启 Watchtower 自动更新的情况下, 无需手动更新_):
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```shell
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docker-compose down
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docker-compose pull
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docker-compose up -d
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```
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> - MySQL 数据库挂载目录项目 ~/**db**
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> - Redis 数据库挂载目录项目 ~/**redis**
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> - 配置文件挂载目录项目 ~/**config**
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### ⚡ Docker 安装 (轻量运行时, 常用于外置 _MYSQL/RDS_ 服务)
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> [!NOTE]
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> 运行成功后, 宿主机地址为 `http://localhost:8094`。
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>
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> 如需使用 stable 版本, 请使用 `programzmh/chatnio:stable` 替代 `programzmh/chatnio:latest`
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```shell
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docker run -d --name chatnio \
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--network host \
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-v ~/config:/config \
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-v ~/logs:/logs \
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-v ~/storage:/storage \
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-e MYSQL_HOST=localhost \
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-e MYSQL_PORT=3306 \
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-e MYSQL_DB=chatnio \
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-e MYSQL_USER=root \
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-e MYSQL_PASSWORD=chatnio123456 \
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-e REDIS_HOST=localhost \
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-e REDIS_PORT=6379 \
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-e SECRET=secret \
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-e SERVE_STATIC=true \
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programzmh/chatnio:latest
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```
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> - *--network host* 指使用宿主机网络, 使 Docker 容器使用宿主机的网络, 可自行修改
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> - SECRET: JWT 密钥, 自行生成随机字符串修改
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> - SERVE_STATIC: 是否启用静态文件服务 (正常情况下不需要更改此项, 详见下方常见问题解答)
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> - *-v ~/config:/config* 挂载配置文件, *-v ~/logs:/logs* 挂载日志文件的宿主机目录, *-v ~/storage:/storage* 挂载附加功能的生成文件
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> - 需配置 MySQL 和 Redis 服务, 请自行参考上方信息修改环境变量
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版本更新 (_开启 Watchtower 后无需手动更新, 执行后按照上述步骤重新运行即可_):
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```shell
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docker stop chatnio
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docker rm chatnio
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docker pull programzmh/chatnio:latest
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```
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### ⚒ 编译安装
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> [!NOTE]
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> 部署成功后, 默认端口为 **8094**, 访问地址为 `http://localhost:8094`
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> Config 配置项 (~/config/**config.yaml**) 可以使用环境变量进行覆盖, 如 `MYSQL_HOST` 环境变量可覆盖 `mysql.host` 配置项
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```shell
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git clone https://github.com/Deeptrain-Community/chatnio.git
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cd chatnio
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cd app
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npm install -g pnpm
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pnpm install
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pnpm build
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cd ..
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go build -o chatnio
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# e.g. using nohup (you can also use systemd or other service manager)
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nohup ./chatnio > output.log & # using nohup to run in background
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```
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## ❓ 常见问题 Q&A
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1. **为什么我部署后的站点可以访问页面, 可以登录注册, 但是无法使用聊天 (一直在转圈)?**
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- 聊天等此类功能通过 websocket 进行通信, 请确保你的服务支持 websocket。 (Tip: 中转通过 Http 实现, 无需 websocket 支持)
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- 如果你使用了 Nginx, Apache 等反向代理, 请确保已配置 websocket 支持。
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- 如果使用了端口映射, 端口转发, CDN, API Gateway 等服务, 请确保你的服务支持并开启 websocket。
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2. **我配置的 Midjourney Proxy 格式的渠道一直转圈或报错 `please provide available notify url`**
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- 若为转圈,请确保你的 Midjourney Proxy 服务已正常运行, 并且已配置正确的上游地址。
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- **Midjourney 要填渠道类型要用 Midjourney 而不是 OpenAI (不知道为什么很多人填成了 OpenAI 类型格式然后过来反馈为什么empty response, mj-chat 类除外)**
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- 排查完这些问题后, 请查看你的系统设置中的**后端域名**是否已经配置并配置正确。如果不配置, 将导致 Midjourney Proxy 服务无法正常回调。
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3. **此项目有什么外部依赖?**
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- MySQL: 存储用户信息, 对话记录, 管理员信息等持久化数据。
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- Redis: 存储用户快速鉴权信息, IP 速率限制, 订阅配额, 邮箱验证码等数据。
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- 环境未配置好的情况下, 会导致服务无法正常运行, 请确保你的 MySQL 和 Redis 服务已正常运行 (Docker 部署, 编译部署需自行搭建外部服务)。
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4. **我的机器为 ARM 架构, 该项目支持 ARM 架构吗?**
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- 支持。Chat Nio 项目使用 BuildX 构建多架构镜像, 你可以直接使用 docker-compose 或 docker 运行, 无需额外配置。
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- 如果你使用编译安装, 直接在 ARM 机器上编译即可, 无需欸外配置。如果你使用 x86 机器编译, 请使用 `GOARCH=arm64 go build -o chatnio` 进行交叉编译并上传至 ARM 机器上运行。
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5. **如何修改 Root 默认密码?**
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- 请点击右上角头像或侧边栏底部用户框进入后台管理, 点击系统设置下常规设置操作栏的 修改 Root 密码 进行修改。或者选择在 用户管理 中选定 root 用户进行修改密码操作。
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6. **系统设置中的后端域名是什么?**
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- 后端域名是指后端 API 服务的地址, 默认为你访问站点后加 `/api` 的地址, 如 `https://example.com/api` 。
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- 如果设置为非 *SERVE_STATIC* 模式, 开启前后端分离部署, 请将后端域名设置为你的后端 API 服务地址, 如 `https://api.example.com`。
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- 后端域名此处用于 Midjourney Proxy 服务的后端回调地址, 如无需使用 Midjourney Proxy 服务, 请忽略此设置。
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7. **如何配置支付方式?**
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- Chat Nio 开源版支持发卡模式, 设置系统设置中的购买链接为你的发卡地址即可。卡密可通过用户管理中兑换码管理中批量生成。
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8. **礼品码和兑换码有什么区别?**
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- 礼品码一种类型只能一个用户只能绑定一次, 而非 aff code, 发福利等方式可使用礼品码, 可在头像下拉菜单中的礼品码中兑换。
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- 兑换码一种类型可以多个用户绑定, 可作为正常购买和发卡使用, 可在用户管理中的兑换码管理中批量生成, 在头像下拉菜单的点数(菜单第一个)内输入兑换码进行兑换。
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- 一个例子:比如我发了一个类型为 *新年快乐* 的福利, 此时推荐使用礼品码, 假设发放 100 个 66 点数, 如果为兑换码, 手快的一个用户就批量把所有兑换码的 6600 点数都用完了, 而礼品码则可以保证每个用户只能使用一次 (获得 66 点数)。
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- 而搭建发卡的时, 如果用礼品码, 因为一个类型只能兑换一次, 购买多个礼品码会导致兑换失败, 而兑换码则可以在此场景下使用。
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9. **该项目支持 Vercel 部署吗?**
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- Chat Nio 本身并不支持 Vercel 部署, 但是你可以使用前后端分离模式, Vercel 部署前端部分, 后端部分使用 Docker 部署或编译部署。
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10. **前后端分离部署模式是什么?**
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- 正常情况下, 前后端在同一服务内, 后端地址为 `/api`。前后端分离部署指前端和后端分别部署在不同的服务上, 前端服务为静态文件服务, 后端服务为 API 服务。
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- 举个例子, 前端使用 Nginx (或 Vercel 等) 部署, 部署的域名为 `https://www.chatnio.net`。
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- 后端使用 Docker 部署, 部署的域名为 `https://api.chatnio.net`。
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- 此种部署方式需自行打包前端, 配置环境变量 `VITE_BACKEND_ENDPOINT` 为你的后端地址, 如 `https://api.chatnio.net`。
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- 配置后端环境变量的 `SERVE_STATIC=false` 使后端服务不提供静态文件服务。
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11. **弹性计费和订阅详解**
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- 弹性计费, 即 `点数`, 其图标类似于**云**, 模型计费通用方式, 为了防止虚假汇率, 写死 10 点数 = 1 元, 汇率可以在计费规则中的 **应用内置模板** 中自定义汇率。
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- 订阅, 即订阅计划, 为固定价格计费方式按次配额, 订阅计费扣取点数 (举例: 如果站点的用户想订阅 32 元的计划, 则需要保证点数大于等于 320 点数)
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- 订阅是 Item 的组合, 每个 Item 都可设置涵盖的模型, 订阅配额 (-1 为无限使用), 名称, ID (用于区分不同的 Item), 图标等。可在后台的订阅管理中进行操作, 是否开启订阅, 订阅价格等, 修改每个订阅等级的 Item, 以及支持直接导入其他订阅等级的 Item。
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- 订阅支持分层并写死为三个等级。 等级分别为: _普通用户 (0)_, _基础版订阅 (1)_, _标准版订阅 (2)_, _专业版订阅 (3)_, 订阅等级即为用户分组, 可在渠道管理中进行高级设置, 选择勾选可使用此模型的用户分组。
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- 订阅配额设置, 可在订阅管理中进行操作, 是否支持中转 API (默认关闭)
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12. **可请求最小点数检测 `user quota is not enough` 详解**
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- 为防止站点用户滥用站点模型, 当请求点数低于最小请求点数时将返回点数不足的错误信息, 大于等于最小请求点数时将正常请求。
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- 模型的最小可请求点数规则:
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- 不计费模型无限制
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- 次数计费模型最小点数为该模型的 1 次请求点数 (e.g. 若一个模型的单次请求点数为 0.1 点数, 则最小请求点数为 0.1 点数)
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- Token 弹性计费模型为 1K 输入 Tokens 价格 + 1K 输出 Tokens 价格 (e.g. 若一个模型的 1K 输入 Tokens 价格为 0.05 点数, 1K 输出 Tokens 价格 0.1 点数, 则最小请求点数为 0.15 点数)
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13. **为何我的 GPT-4-All 等逆向模型无法使用上传文件中的图片?**
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- 上传模型图片为 Base64 格式, 如果逆向不支持 Base64 格式, 请使用 URL 直链而非上传文件做法。
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14. **如何开始域名严格跨域检测?**
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- 正常情况下,后端对所有域名开放跨域。如果非特殊需求,无需开启严格跨域检测。
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- 如果需要开启严格跨域检测,可以在后端环境变量中 并配置 `ALLOW_ORIGINS`, 如 `ALLOW_ORIGINS=chatnio.net,chatnio.app` (不需要加协议前缀, www 解析无需手动添加, 后端将自动识别并允许跨域), 这样就会支持严格跨域检测 (如 *http://www.chatnio.app*, *https://chatnio.net* 等将会被允许, 其他域名将会被拒绝)。
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- 即使在开启严格跨域检测的情况下, /v1 接口会被仍然允许所有域的跨域请求, 以保证中转 API 的正常使用。
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15. **模型映射功能是如何使用的?**
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- 渠道内的模型映射格式为 `[from]>[to]`, 多个映射之间换行, **from** 为请求的模型, **to** 为真实向上游发送的模型并且需要上游真实支持
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- 如: 我有一个逆向渠道, 填写 `gpt-4-all>gpt-4`, 则我的用户请求 **gpt-4-all** 模型到该渠道时, 后端则会模型映射至 **gpt-4** 向该渠道请求 **gpt-4**, 此时该渠道支持 2 个模型, **gpt-4** 和 **gpt-4-all** (本质上都为 **gpt-4**)
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- 如果我不想让我的这个逆向渠道影响到 **gpt-4** 的渠道组, 可以加前缀 `!gpt-4-all>gpt-4`, 该渠道 **gpt-4** 则会被忽略, 此时该渠道将只支持 1 个模型, **gpt-4-all** (但本质上为 **gpt-4**)
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## 📦 技术栈
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- 🥗 前端: React + Redux + Radix UI + Tailwind CSS
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- 🍎 后端: Golang + Gin + Redis + MySQL
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- 🍒 应用技术: PWA + WebSocket
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## ✨ 优秀开源项目
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> **此处偏前端项目指偏向用户聊天界面的项目, 偏后端项目指偏向于 API 中转和分发的项目, 一站式指包含用户聊天界面和 API 中转和管理的项目*
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- [Next Chat @yidadaa](https://github.com/ChatGPTNextWeb/ChatGPT-Next-Web) (偏前端项目)
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- [Lobe Chat @arvinxx](https://github.com/lobehub/lobe-chat) (偏前端项目)
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- [Chat Box @bin-huang](https://github.com/Bin-Huang/chatbox) (偏前端项目)
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- [OpenAI Forward @kenyony](https://github.com/KenyonY/openai-forward) (偏后端项目)
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- [One API @justsong](https://github.com/songquanpeng/one-api) (偏后端项目)
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- [New API @calon](https://github.com/Calcium-Ion/new-api) (偏后端项目)
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- [FastGPT @labring](https://github.com/labring/FastGPT) (知识库)
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- [Quivr @quivrhq](https://github.com/StanGirard/quivr) (知识库)
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- [Bingo @weaigc](https://github.com/weaigc/bingo) (模型库)
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- [Midjourney Proxy @novicezk](https://github.com/novicezk/midjourney-proxy) (模型库)
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## 🤯 为什么写此项目 & 项目优势
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我们发现,市面上的 AIGC 商业站点,大多数都是偏向于前端轻量部署的项目,有精美的 UI 界面设计,
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比如 [Next Chat](https://github.com/ChatGPTNextWeb/ChatGPT-Next-Web) 的二开商业版本,
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由于其偏向个人私有化的设计,在二开商业化时有一定的局限性,呈现出一些问题,比如:
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- **对话同步难**, 比如需要 WebDav 等服务,用户学习成本高,跨端实时同步困难。
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- **计费不够完善**, 比如只支持弹性计费或只支持订阅制,无法满足不同用户的需求。
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- **文件解析不便捷**, 比如只支持先在图床上传图片,返回站点后再在输入框中输入 URL 直链,无内置文件解析功能。
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- **不支持对话 URL 分享**, 比如只支持对话截图分享,无法支持对话 URL 分享 (或仅支持 ShareGPT 等工具,无法对站点起到推广作用)。
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- **渠道管理不够强大**, 比如后台仅支持 OpenAI 格式渠道,兼容其他格式渠道困难。且只能填入一个渠道,无法支持多渠道管理。
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- **不支持 API 调用**, 比如只支持用户界面调用,无法支持 API 中转和管理。
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另一种是偏向于 API 分发的站点,有强大的分发系统,比如基于 [One API](https://github.com/songquanpeng/one-api) 等项目,
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这类项目虽然支持强大的 API 中转和管理,但是缺少界面设计,且缺少一些 C 端功能,比如:
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- **用户界面不够丰富**, 比如只支持 API 调用,不内置用户界面聊天。用户界面聊天需要自行复制密钥并前往其他站点才能使用,这对于普通用户来说,学习成本较高。
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- **没有订阅制**, 比如只支持弹性计费,缺少对 C 端用户的计费设计,无法满足用户的不同需求,对于无基础的用户来说,成本感知不够友好。
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- **C 端功能不够丰富**, 比如只支持 API 调用,不支持对话同步,不支持对话分享,不支持文件解析等功能。
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- **均衡负载不够强大**, 开源版不支持**权重**参数, 无法实现同优先级的渠道均衡负载分配概率 ([New API](https://github.com/Calcium-Ion/new-api) 也解决了此痛点, UI 也更美观)。
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因此,我们希望能够将这两种项目的优势结合起来,做出一个既有强大的 API 分发系统,又有丰富的用户界面设计的项目,
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这样既能满足 C 端用户的需求,又能发展 B 端业务,提高用户体验,降低用户学习成本,提高用户粘性。
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于是,**Chat Nio** 应运而生,我们希望能够做出一个既有强大的 API 分发系统,又有丰富的用户界面设计的项目,成为下一代开源 AIGC 项目的商业一站式解决方案。
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## ❤ 捐助
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