HiveChat 是一个专为中小团队设计的 AI 智能聊天对话应用,支持多种主流的 AI 模型,如 Deepseek、Open AI、Claude 和 Gemini。旨在通过简洁的界面和强大的功能,为用户提供高效、智能的解决方案。它包含基本的 AI 功能,非常适合开发者二次开发。
用户端:界面简洁,登录账号后即可开始对话。支持多种大模型,交互方式,包括文本、图片和文件上传。
管理端:管理员可以通过管理后台配置 AI 模型、管理用户账号、查看聊天记录等。支持手动添加用户或开启/关闭账号注册。
技术栈:
Next.js:基于 React 的服务器端渲染框架,提供高效的页面加载和 SEO 支持。
Tailwind CSS:实用工具优先的 CSS 框架,用于快速构建现代化的界面。
Ant Design:企业级 UI 组件库,提供丰富的组件和设计规范。
Auth.js:用于用户认证和授权,支持多种认证方式。
Node.js:运行 JavaScript 的服务器端环境。
PostgreSQL:关系型数据库,用于存储用户数据和聊天记录。
Drizzle ORM:现代的 SQL ORM,用于数据库操作。
安装部署:
1. 本地部署
// 克隆项目:
git clone url
// 安装依赖:
npm install
// 配置环境变量:
复制 .env.example 文件为 .env,并根据需要修改配置。
配置 PostgreSQL 数据库连接 URL、加密密钥等。
// 初始化数据库:
npm run initdb
// 启动应用:
npm run dev ?# 开发模式
npm run build && npm run start ?# 生产模式
// 初始化管理员账号:
访问路由 /setup,设置管理员账号。
2. Docker 部署
// 克隆项目:
git clone https://github.com/HiveNexus/HiveChat.git
// 配置环境变量:
修改 .env 文件,设置数据库连接和其他配置。
// 构建 Docker 镜像:
docker build -t hivechat .
// 启动 Docker 容器:
docker run -p?3000:3000?-d hivechat
// 初始化管理员账号:
访问 /setup,设置管理员账号。
功能和特性:
多模型支持:支持多种主流 AI 模型,包括但不限于 Open AI、Claude、Gemini 和 Deepseek、Moonshot、火山方舟、阿里百炼、百度千帆、腾讯混元等。
LaTeX 和 Markdown 渲染:支持在聊天中使用 LaTeX 和 Markdown 格式,方便技术团队讨论复杂的数学公式和代码。
图像理解:支持上传图片并进行内容理解,适用于多模态对话场景。
AI 智能体:支持自定义 AI 智能体,满足不同团队的特定需求。
云端数据存储:支持将聊天记录和数据存储在云端,方便团队成员随时访问。
管理后台:管理员可以通过管理后台配置 AI 模型、管理用户账号、查看聊天记录等。
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GitHub:https://github.com/HiveNexus/HiveChat
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