ChatChat 搭建指南一个界面统一接入 11 家大模型与联网搜索的自托管 AI 平台【免费下载链接】ChatChatChat Chat, your own unified chat and search to AI platform, with a simple and easy to use interface.项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ch/ChatChatChatChat 是一个基于 Next.js 的自托管 AI 平台把多模型对话和联网搜索整合进同一个简洁界面适合想给自己或团队搭一套私有 AI 助手、又不想被单一服务绑定的开发者和爱好者。项目定位你日常用 AI 时往往要面对一个现实OpenAI、Anthropic、Google 各家服务分散各有账号、各自界面想换个模型就得换一个网站。ChatChat 解决的就是这件事——它在你自己的服务器上起一个网页背后统一对接多家模型供应商和搜索服务你只需要在一个输入框里对话和提问。它和普通现成工具的区别在于模型、搜索源、语言、主题都由你配置数据不出你的环境界面也能按需改。它不是要替代某个大模型而是给你的多个 AI 服务加一个统一的入口。技术栈方面它用 Next.js、Tailwind CSS 和 shadcn UI 搭建前端体验接近主流产品后端通过 API 路由把请求转发到具体供应商。快速上手先准备好 Node.js 和 pnpm再按下面几步走几分钟就能跑起来。git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/ch/ChatChat cd ChatChat pnpm install cp .env.example .env pnpm dev启动后访问本地 3000 端口即可看到界面。.env文件里有一长串供应商和搜索服务的占位项你不必全填。先挑一家你最常用的比如只填OPENAI_API_KEY把对应的NEXT_PUBLIC_ACCESS_OPENAI留空或按需设置保存后重启开发服务就能用这个模型对话了。想接其他家照着注释把 key 填进去就行。核心用法与场景场景一给自己建一个私有聊天入口做法在.env里填入某家模型的 API key用pnpm dev或构建后pnpm start启动打开网页开始对话。结果你得到一个干净的聊天界面支持 Markdown、公式渲染和图片预览消息记录可在侧边栏管理不用再在多个网页之间切换。场景二让 AI 带着搜索结果回答做法除了模型 key再配置一家搜索服务比如 Google 或 Tavily对应GOOGLE_SEARCH_API_KEY或TAVILY_SEARCH_API_KEY。结果提问时平台先联网抓取相关资料再交给模型总结回答里会列出来源和要点。适合查时效性内容减少模型凭空作答的情况。场景三多模型对比与团队共享做法一次性配置好几家供应商的 key部署到团队可访问的地址通过 Docker 或常规构建发布。结果同一个问题可以在不同模型之间切换着问直观对比效果团队成员也共用一个入口无需各自维护服务。项目自带Dockerfile和docker-compose.ymldocker-compose一键起容器、暴露 3000 端口即可。扩展生态与二次开发如果你不满足于现有配置改起来也有清晰的落点新增或调整模型供应商定义集中在config/provider/目录每家一个文件接口层在app/api/chat/messages/下按供应商分文件夹新增一家就是照着现有结构补一套。换或加搜索引擎搜索源在config/search/里声明具体抓取逻辑放在utils/search/engines/加一个文件就能接入新的检索渠道。自定义界面与多语言文案分散在locales/下的各语言 JSON界面组件在components/里可以按团队风格改布局、改配色或增删语言版本。接入自有模型除了列出的商业供应商还支持自定义Custom接入方式方便你把内部或开源模型挂进来。这些扩展都是围绕现有多文件结构做的改动面小适合在理解主流程之后按需动手。下一步先跑通pnpm dev在.env里填好一家模型的 key验证能正常对话再去官方文档确认你需要的搜索源和部署细节最后挑一块想改的地方加一个供应商、换一种搜索、改一套文案从最小改动开始练手。注意模型可能生成不当内容自托管时留意访问权限只对可信的人开放。【免费下载链接】ChatChatChat Chat, your own unified chat and search to AI platform, with a simple and easy to use interface.项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ch/ChatChat创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考 ChatChat 搭建指南：一个界面统一接入 11 家大模型与联网搜索的自托管 AI 平台
ChatChat 搭建指南一个界面统一接入 11 家大模型与联网搜索的自托管 AI 平台【免费下载链接】ChatChatChat Chat, your own unified chat and search to AI platform, with a simple and easy to use interface.项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ch/ChatChatChatChat 是一个基于 Next.js 的自托管 AI 平台把多模型对话和联网搜索整合进同一个简洁界面适合想给自己或团队搭一套私有 AI 助手、又不想被单一服务绑定的开发者和爱好者。项目定位你日常用 AI 时往往要面对一个现实OpenAI、Anthropic、Google 各家服务分散各有账号、各自界面想换个模型就得换一个网站。ChatChat 解决的就是这件事——它在你自己的服务器上起一个网页背后统一对接多家模型供应商和搜索服务你只需要在一个输入框里对话和提问。它和普通现成工具的区别在于模型、搜索源、语言、主题都由你配置数据不出你的环境界面也能按需改。它不是要替代某个大模型而是给你的多个 AI 服务加一个统一的入口。技术栈方面它用 Next.js、Tailwind CSS 和 shadcn UI 搭建前端体验接近主流产品后端通过 API 路由把请求转发到具体供应商。快速上手先准备好 Node.js 和 pnpm再按下面几步走几分钟就能跑起来。git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/ch/ChatChat cd ChatChat pnpm install cp .env.example .env pnpm dev启动后访问本地 3000 端口即可看到界面。.env文件里有一长串供应商和搜索服务的占位项你不必全填。先挑一家你最常用的比如只填OPENAI_API_KEY把对应的NEXT_PUBLIC_ACCESS_OPENAI留空或按需设置保存后重启开发服务就能用这个模型对话了。想接其他家照着注释把 key 填进去就行。核心用法与场景场景一给自己建一个私有聊天入口做法在.env里填入某家模型的 API key用pnpm dev或构建后pnpm start启动打开网页开始对话。结果你得到一个干净的聊天界面支持 Markdown、公式渲染和图片预览消息记录可在侧边栏管理不用再在多个网页之间切换。场景二让 AI 带着搜索结果回答做法除了模型 key再配置一家搜索服务比如 Google 或 Tavily对应GOOGLE_SEARCH_API_KEY或TAVILY_SEARCH_API_KEY。结果提问时平台先联网抓取相关资料再交给模型总结回答里会列出来源和要点。适合查时效性内容减少模型凭空作答的情况。场景三多模型对比与团队共享做法一次性配置好几家供应商的 key部署到团队可访问的地址通过 Docker 或常规构建发布。结果同一个问题可以在不同模型之间切换着问直观对比效果团队成员也共用一个入口无需各自维护服务。项目自带Dockerfile和docker-compose.ymldocker-compose一键起容器、暴露 3000 端口即可。扩展生态与二次开发如果你不满足于现有配置改起来也有清晰的落点新增或调整模型供应商定义集中在config/provider/目录每家一个文件接口层在app/api/chat/messages/下按供应商分文件夹新增一家就是照着现有结构补一套。换或加搜索引擎搜索源在config/search/里声明具体抓取逻辑放在utils/search/engines/加一个文件就能接入新的检索渠道。自定义界面与多语言文案分散在locales/下的各语言 JSON界面组件在components/里可以按团队风格改布局、改配色或增删语言版本。接入自有模型除了列出的商业供应商还支持自定义Custom接入方式方便你把内部或开源模型挂进来。这些扩展都是围绕现有多文件结构做的改动面小适合在理解主流程之后按需动手。下一步先跑通pnpm dev在.env里填好一家模型的 key验证能正常对话再去官方文档确认你需要的搜索源和部署细节最后挑一块想改的地方加一个供应商、换一种搜索、改一套文案从最小改动开始练手。注意模型可能生成不当内容自托管时留意访问权限只对可信的人开放。【免费下载链接】ChatChatChat Chat, your own unified chat and search to AI platform, with a simple and easy to use interface.项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ch/ChatChat创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考