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数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 15244
使用教程
环境要求
- 已安装 Python 与 pip(README 未指定具体版本)
- 已安装 Git 命令行工具
- 准备至少一个 LLM 服务的 API-Key(如 OpenAI)
- 网络可访问 GitHub 及所调用模型的 API 服务
安装与启动步骤
-
1克隆项目仓库
把 ChuanhuChatGPT 源码下载到本地当前目录,需能访问 GitHub。
git clone https://github.com/GaiZhenbiao/ChuanhuChatGPT.git -
2进入项目目录
切换到刚克隆下来的项目文件夹,后续命令都在此目录执行。
cd ChuanhuChatGPT -
3安装 Python 依赖
按 requirements.txt 安装运行所需的全部依赖包,建议在虚拟环境中执行。
pip install -r requirements.txt -
4创建配置文件
在项目文件夹中复制一份 config_example.json,重命名为 config.json,并填入 API-Key 等设置。
-
5启动 Web 界面
运行主程序,浏览器窗口会自动打开,即可开始对话。
python ChuanhuChatbot.py
关键配置
| 配置项 | 必填 | 说明 | 示例 |
|---|---|---|---|
API-Key | 是 | 所使用 LLM 服务的密钥,填入后才能正常对话 | sk-xxxxxxxx |
server_name | 否 | 部署到服务器时监听地址,设为 0.0.0.0 供外部访问 | 0.0.0.0 |
server_port | 否 | Web 服务监听端口号,按需填写 | <你的端口号> |
share | 否 | 设为 true 可获取公共链接,程序须保持运行 | true |
如何确认成功
执行启动命令后浏览器自动打开川虎 Chat 界面,并能与所选模型正常对话即成功。
常见问题
Q:怎么把服务部署到服务器上?
A:在 config.json 中设置 "server_name": "0.0.0.0" 和 "server_port": <你的端口号>,然后启动程序。
Q:如何获得可分享的公共链接?
A:在 config.json 中设置 "share": true。注意程序必须在运行状态,公共链接才能访问。
Q:在 Hugging Face 上使用反应慢怎么办?
A:建议在页面右上角点击复制 Space 后再使用,这样 App 的反应可能会快一点。
Q:有更详细的安装与使用教程吗?
A:具体详尽的安装教程和使用教程请查看本项目的 wiki 页面。
注意事项
- 必须在 config.json 中填入 API-Key 等设置后才能正常使用。
- README 未说明 Python 版本要求,建议使用较新的 Python 3 环境并考虑虚拟环境。
- 部署到服务器或开放公共链接时注意端口开放与密钥安全。
核心亮点
- 集成超过15种主流大模型API(ChatGPT、Claude、Gemini、文心、通义等),统一界面切换,降低多模型使用门槛
- 内置文件问答(基于向量检索)、Agent代理、GPT微调、联网搜索等高级功能,覆盖从聊天到生产的多种需求
- 纯Python实现,依赖清晰,支持Ollama本地模型,便于二次开发和私有化部署
不足之处
- 界面功能丰富但部分高级功能(如Agent、微调)文档示例较少,新手配置可能有一定学习成本
- 依赖大量第三方API密钥,本地部署时需自行管理多个服务凭证,增加初始配置复杂度
适用场景
- 个人或团队统一管理多个大模型API,进行日常对话和模型对比测试
- 基于本地文档(如PDF、Word)进行知识库问答,用于企业内训或资料检索
- 开发者快速搭建多模型前端Demo,或集成到现有Python项目中作为聊天界面
替代项目
Open WebUI、Lobe Chat、NextChat
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