ChuanhuChatGPT

聊天查资料搜全网一窗搞定,能干还省心

开源 🏷️定价信息待确认 ⏳ 访问状态待核验 对话助手 🍴 复刻 2178 🐛 待处理 131 👀 关注 84
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 15244
维护状态 维护中
是否开源 开源
定价模式 🏷️定价信息待确认

项目预览

ChuanhuChatGPT 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类对话助手
开发团队GaiZhenbiao
定价模式🏷️定价信息待确认
价格说明开源项目,提供在线Demo(Hugging Face Spaces),但定价信息未明确,需自行确认。
访问状态⏳ 访问状态待核验
是否开源是
开源协议GPL-3.0
主要语言Python
技术栈/模型chatbot,chatglm,chatgpt-api,claude,dalle3,ernie,gemini,gemma,inspurai,llama,midjourney,minimax,moss,ollama,qwen,spark,stablelm
GitHub 星标★ 15244
上线时间2023-03-02 00:00:00
代码更新2026-09-16
仓库体积3.3 MB
本站数据更新2026-11-08
维护状态维护中
收录时间2026-08-09
浏览次数4

项目介绍

支持 ChatGPT API 与众多 LLM 的图形化客户端。内置 Agent、文件问答、GPT 微调与联网搜索功能,界面简洁美观,让大模型应用更顺手、更高效。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整

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

难度:入门 约 10 分钟 部署方式:本地安装 5 步

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. 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. 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. 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. 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. 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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