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开源免费的AI聊天平台

标签：AI模型切换 , Anthropic , LibreChat , OpenAI , 代码解释器 , 多模态对话 , 开源聊天工具 , 智能体 , 自托管聊天平台

LibreChat

AI对话 / Web客户端6 次浏览

综合介绍

LibreChat 是一个开源的 AI 聊天平台，允许用户自由切换多种 AI 模型进行对话。它支持 OpenAI、Anthropic、DeepSeek 等多种 AI 服务，界面简洁，功能丰富。用户可以自托管，保护数据隐私，也可以使用免费或按需付费的 API，无需订阅 ChatGPT Plus。LibreChat 提供多模态对话、代码解释器、文件上传和智能体功能，适合开发者、团队和个人用户。项目活跃，社区贡献频繁，GitHub 上的星标数已超过 28,000。

免部署在线使用：https://librechat-librechat.hf.space/

功能列表

  • 支持多种 AI 模型切换，包括 OpenAI、Anthropic、DeepSeek、Mistral、Google Vertex AI 等。
  • 提供多模态对话，支持文字、图像生成和文件上传。
  • 内置代码解释器，允许用户运行和调试代码。
  • 支持智能体功能，多个 AI 可协作完成复杂任务。
  • 提供消息搜索功能，快速查找历史对话。
  • 支持自托管，确保数据隐私和安全性。
  • 集成 DALL-E-3 和 OpenAPI Actions，增强图像生成和外部 API 交互。
  • 提供多语言支持，包括中文、英文、日文等。
  • 支持文件持久化，代码解释器文件可在会话间保留。
  • 提供自定义欢迎消息和提示模板，优化用户体验。

使用帮助

安装流程

LibreChat 支持自托管，适合有技术能力的用户在本地或服务器上部署。以下是详细的安装步骤：

  1. 准备环境确保你的系统安装了 Node.js（版本 18 或以上）、npm 和 Docker（可选）。你需要一个支持 MongoDB 的数据库环境，用于存储用户数据和对话记录。
    • 检查 Node.js 版本：运行 node -v。
    • 检查 npm 版本：运行 npm -v。
    • 如果使用 Docker，运行 docker --version 确保 Docker 已安装。
  2. 克隆项目在终端中运行以下命令，将 LibreChat 仓库克隆到本地： 
    git clone https://github.com/danny-avila/LibreChat.git
cd LibreChat
  3. 安装依赖在项目目录下运行： 
    npm install

    这会安装所有必要的 Node.js 依赖包。

  4. 配置环境变量复制项目根目录下的 .env.example 文件，重命名为 .env，并根据需求修改内容。关键配置包括：
    • MongoDB 连接：设置 MONGO_URI 为你的 MongoDB 数据库地址。
    • API 密钥：添加 OpenAI、Anthropic 或其他 AI 服务的 API 密钥，例如 OPENAI_API_KEY。
    • 端口设置：默认端口为 3080，可在 .env 中修改 PORT 值。示例 .env 文件内容：
    MONGO_URI=mongodb://localhost:27017/librechat
OPENAI_API_KEY=your_openai_api_key
PORT=3080
  5. 启动项目运行以下命令启动 LibreChat： 
    npm run dev

    启动后，访问 http://localhost:3080 查看界面。如果使用 Docker，可运行：

    docker-compose up
  6. 验证安装打开浏览器，输入 http://localhost:3080，检查是否能看到 LibreChat 的登录界面。如果需要注册新用户，点击注册按钮并按照提示操作。

使用主要功能

1. 切换 AI 模型

LibreChat 的核心功能是支持多种 AI 模型。登录后，在聊天界面顶部可以看到模型选择下拉菜单。

  • 点击下拉菜单，选择 OpenAI 的 GPT-4o、Anthropic 的 Claude 3.7 或其他模型。
  • 切换后，输入问题即可与选定模型对话。
  • 提示：不同模型擅长不同任务，例如 Claude 适合复杂推理，GPT-4o 适合图像处理。

2. 多模态对话

LibreChat 支持文字、图像和文件上传。

  • 文字对话：在输入框中输入问题，点击发送，AI 会快速回复。
  • 图像生成：选择支持图像生成的模型（如 DALL-E-3），输入描述性提示，例如“生成一幅未来城市风景画”。生成结果会显示在对话框中。
  • 文件上传：点击输入框旁边的上传按钮，选择文档或图片。上传后，AI 可分析文件内容或提取文本（例如使用 Mistral OCR 功能）。

3. 代码解释器

代码解释器是 LibreChat 的特色功能，适合开发者。

  • 在聊天界面选择“代码解释器”模式。
  • 输入代码片段，例如 Python 或 JavaScript，点击“运行代码”按钮。
  • AI 会执行代码并返回结果。如果需要调试，AI 会提供错误提示和修复建议。
  • 文件持久化：上传的代码文件可在会话间保留，适合长期项目开发。

4. 智能体功能

LibreChat 的智能体功能允许多个 AI 协作完成复杂任务。

  • 进入“智能体”模式，创建一个新智能体。
  • 设置任务目标，例如“分析市场数据并生成报告”。
  • 系统会自动调用多个 AI 模型（如一个用于数据分析，另一个用于报告撰写），协作完成任务。
  • 结果会以结构化形式展示，支持导出为文本或 JSON。

5. 消息搜索

  • 在界面左侧点击“搜索”图标，输入关键词。
  • 系统会显示包含关键词的历史对话，方便快速查找。
  • 支持按时间或模型过滤搜索结果。

6. 自托管与隐私

自托管是 LibreChat 的优势。所有数据存储在本地服务器，适合对隐私要求高的用户。

  • 确保 MongoDB 数据库安全，建议启用 SSL。
  • 定期备份 .env 文件和数据库，防止数据丢失。

其他功能操作

  • 多语言支持：在设置中选择语言，界面会切换为中文、英文等。
  • 自定义欢迎消息：编辑 librechat.yaml 文件，设置个性化欢迎文本。
  • 文件管理：支持 S3 或 Azure Blob 存储，上传文件后可通过自动刷新 URL 访问。

应用场景

  1. 个人学习与研究学生或研究人员可以使用 LibreChat 与多种 AI 模型对话，获取学术问题的解答。上传论文或数据文件，AI 可帮助分析内容或提取关键信息。
  2. 开发者调试代码开发者可利用代码解释器运行和调试代码，AI 提供实时反馈。文件持久化功能适合长期项目开发。
  3. 企业自动化支持企业可部署 LibreChat 用于客户服务，自动化回答常见问题。智能体功能可处理复杂查询，如订单跟踪或数据分析。
  4. 创意内容生成创作者可使用 DALL-E-3 生成图像，或通过多模态对话生成故事、脚本等内容。

QA

  1. LibreChat 支持哪些 AI 模型？支持 OpenAI 的 GPT-4o、Anthropic 的 Claude 3.7、DeepSeek、Mistral、Google Vertex AI 等多种模型，具体支持列表可在官网查看。
  2. 如何确保自托管的数据安全？建议使用安全的 MongoDB 数据库，启用 SSL 加密，定期备份数据，并限制服务器访问权限。
  3. 是否需要付费使用？LibreChat 本身免费，支持免费或按需付费的 API。若使用自托管，只需支付服务器和数据库费用。
  4. 能否在移动设备上使用？是的，LibreChat 支持 PWA（渐进式 Web 应用），可在移动浏览器上添加至主屏幕使用。
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