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  • Language Vue
  • License
    Apache License 2.0
  • Created over 1 year ago
  • Updated about 1 month ago

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Repository Details

AI 助手全套开源解决方案,自带运营管理后台,开箱即用。集成了 ChatGPT, Azure, ChatGLM,讯飞星火,文心一言等多个平台的大语言模型。支持 MJ AI 绘画,Stable Diffusion AI 绘画,微博热搜等插件工具。采用 Go + Vue3 + element-plus 实现。

ChatGPT-Plus

ChatGPT-PLUS 是基于 OpenAI API 实现的 ChatGPT 聊天系统。主要有如下特性:

  • 完整的开源系统,前端应用和后台管理系统皆可开箱即用。
  • 聊天体验跟 ChatGPT 官方版本完全一致。
  • 内置了各种预训练好的角色,比如小红书写手,英语翻译大师,苏格拉底,孔子,乔布斯,周报助手等。轻松满足你的各种聊天和应用需求。

功能截图

PC 端聊天界面

ChatGPT Chat Page

新版聊天界面

ChatGPT new Chat Page

自动调用函数插件

ChatGPT function plugin

ChatGPT function plugin

用户设置

ChatGPT user profle

登录页面

ChatGPT Login

管理后台

ChatGPT admin

ChatGPT admin

ChatGPT admin

移动端 Web 页面

Mobile chat list Mobile chat session Mobile chat setting

7. 体验地址

免费体验地址:https://ai.r9it.com/chat
注意:请合法使用,禁止输出任何敏感、不友好或违规的内容!!!

使用须知

  1. 本项目基于 MIT 协议,免费开放全部源代码,可以作为个人学习使用或者商用。
  2. 如需商用必须保留版权信息,请自觉遵守。确保合法合规使用,在运营过程中产生的一切任何后果自负,与作者无关。

项目介绍

这一套完整的系统,包括前端聊天应用和一个后台管理系统。系统有用户鉴权,你可以自己使用,也可以部署直接给 C 端用户提供 ChatGPT 的服务。

项目的技术架构

新版的系统前后端都进行大改动的重构,后端还是用的 Gin Web 框架,但是作者整合了 fx 自动注入框架,整个后端应用结构非常简洁,特别适合二次开发。 另外,数据存储用 MySQL 替换了 leveldb, 因为要对 C 端,后期会涉及到很多业务数据查询统计,leveldb 已经完全不够用了。

Gin + fx + MySQL

3.0 版本之后会陆续添加其他语言的 API 实现,比如 PHP,Java 等。考虑到作者精力有限,api 目录已经添加了,有兴趣的同学自主去认领各自擅长的语言去实现。

前端的框架还是:

Vue3 + Element-Plus

前后台的页面风格已经全部变了,几乎所有页面样式代码都重写了。逻辑代码还是沿用之前的,毕竟功能没有太大的变化。

此次重构改版主要是为了后面功能的扩展准备了。

新版本已经实现的功能如下:

  1. 引入用户体系,新增用户注册和登录功能。
  2. 聊天页面改版,实现了跟 ChatGPT 官方版本一致的聊天体验。
  3. 创建会话的时候可以选择聊天角色和模型。
  4. 新增聊天设置功能,用户可以导入自己的 API KEY
  5. 保存聊天记录,支持聊天上下文。
  6. 重构后台管理模块,更友好,扩展性更好的后台管理系统。
  7. 引入 ip2region 组件,记录用户的登录IP和地址。
  8. 支持会话搜索过滤。
  9. 支持微信支付充值

项目地址

TODOLIST

  • 整合 Midjourney AI 绘画 API
  • 开发移动端聊天页面
  • 接入微信支付功能
  • 支持 ChatGPT 函数功能,通过函数实现插件
  • 接入语音和 TTS API,支持语音聊天
  • 开发手机 App 客户端

Docker 快速部署

鉴于最新不少网友反馈在部署的时候遇到一些问题,大部分问题都是相同的,所以我这边做了一个视频教程 五分钟部署自己的 ChatGPT 服务

习惯看视频教程的朋友可以去看视频教程,视频的语速比较慢,建议 2 倍速观看。

V3.0.0 版本以后已经支持使用容器部署了,跳过所有的繁琐的环境准备,一条命令就可以轻松部署上线。

1. 导入数据库

首先我们需要创建一个 MySQL 容器,并导入初始数据库。

cd docker/mysql
# 创建 mysql 容器
docker-compose up -d
# 导入数据库
docker exec -i chatgpt-plus-mysql sh -c 'exec mysql -uroot -p12345678' < ../../database/chatgpt_plus.sql

如果你本地已经安装了 MySQL 服务,那么你只需手动导入数据库即可。

# 连接数据库
mysql -u username -p password
# 导入数据库
source database/chatgpt_plus.sql

2. 修改配置文档

修改配置文档 docker/conf/config.toml 配置文档,修改代理地址和管理员密码:

Listen = "0.0.0.0:5678"
ProxyURL = ["YOUR_PROXY_URL"] # 替换成你本地代理,如:http://127.0.0.1:7777
#ProxyURL = "" 如果你的服务器本身就在墙外,那么你直接留空就好了
MysqlDns = "root:12345678@tcp(172.22.11.200:3307)/chatgpt_plus?charset=utf8&parseTime=True&loc=Local"

[Session]
  SecretKey = "azyehq3ivunjhbntz78isj00i4hz2mt9xtddysfucxakadq4qbfrt0b7q3lnvg80"
  Name = "CHAT_SESSION_ID"
  Path = "/"
  Domain = ""
  MaxAge = 86400
  Secure = false
  HttpOnly = false
  SameSite = 2

[Manager]
  Username = "admin"
  Password = "admin123" # 如果是生产环境的话,这里管理员的密码记得修改
  
[ApiConfig] # 微博热搜,今日头条等函数服务 API 配置,此为第三方插件服务,如需使用请联系作者开通
  ApiURL = "{URL}"
  AppId = "{APP_ID}"
  Token = "{TOKEN}"

[SmsConfig] # 阿里云短信服务配置
  AccessKey = "{YOUR_ACCESS_KEY}"
  AccessSecret = "{YOUR_SECRET_KEY}"
  Product = "Dysmsapi"
  Domain = "dysmsapi.aliyuncs.com"

[ExtConfig] # MidJourney和微信机器人服务 API 配置,开通此功能需要配合 chatpgt-plus-exts 项目部署
  ApiURL = "插件扩展 API 地址"
  Token = "插件扩展 API Token" # 这个 token 随便填,只要确保跟 chatgpt-plus-exts 项目的 token 一样就行 
  
[OSS] # OSS 配置,用于存储 MJ 绘画图片
   Active = "local" # 默认使用本地文件存储
   [OSS.Local]
     BasePath = "./static/upload" # 本地文件上传根路径
     BaseURL = "http://localhost:5678/static/upload" # 本地上传文件根 URL 如果是线上,则直接设置为 /static/upload 即可
   [OSS.Minio]
     Endpoint = "IP:端口" # 如 172.22.11.200:9000
     AccessKey = "minio oss access key" # 自己去 Minio 控制台去创建一个 Access Key
     AccessSecret = "minio oss access secret"
     Bucket = "chatgpt-plus" # 替换为你自己创建的 Bucket,注意要给 Bucket 设置公开的读权限,否则会出现图片无法显示。
     UseSSL = false
     Domain = "minio 文件公开访问地址" # 地址必须是能够通过公网访问的,否则会出现图片无法显示。

如果要启用微信收款服务和 MidJourney 绘画功能,请先部署扩展服务项目 chatgpt-plus-exts

修改 nginx 配置文档 docker/conf/nginx/conf.d/chatgpt-plus.conf,把后端转发的地址改成当前主机的内网 IP 地址。

 # 这里配置后端 API 的转发
location /api/ {
       proxy_http_version 1.1;
       proxy_connect_timeout 300s;
       proxy_read_timeout 300s;
       proxy_send_timeout 12s;
       proxy_set_header Host $host;
       proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr;
       proxy_set_header X-Forwarded-For $proxy_add_x_forwarded_for;
       proxy_set_header Upgrade $http_upgrade;
       proxy_set_header Connection $connection_upgrade;
       proxy_pass http://172.28.173.76:6789; # 这里改成后端服务的内网 IP 地址
}

3. 启动应用

cd docker
docker-compose up -d

注意:你得访问后台管理系统 http://localhost:8080/admin 输入你前面配置文档中设置的管理员用户名和密码登录。 然后进入 API KEY 管理 菜单,添加一个 OpenAI 的 API KEY 才可以正常开启 AI 对话。

add API Key

最后登录前端聊天页面 http://localhost:8080/chat 你可以注册新用户,也可以使用系统默认有个账号:geekmaster/12345678 登录聊天。

祝你使用愉快!!!

本地开发调试

本地开发同样要分别运行前端和后端程序。

运行后端程序

  1. 同样你首先要 导入数据库

  2. 然后 修改配置文档

  3. 运行后端程序:

    cd api 
    # 1. 先下载依赖
    go mod tidy
    # 2. 运行程序
    go run main.go
    # 如果你安装了 fresh 可以使用 fresh 实现热启动
    fresh -c fresh.conf

运行前端程序

同样先拷贝配置文档:

cd web
cp .env.production .env.development

编辑 .env.development 文件,修改后端 API 的访问路径:

VUE_APP_API_HOST=http://localhost:5678
VUE_APP_WS_HOST=ws://localhost:5678

配置好了之后就可以运行前端应用了:

# 安装依赖
npm install
# 运行
npm run dev

项目打包

由于本项目是采用异构开发的方式,所项目打包分成两步:首先编译后端程序,然后再打包前端应用。

打包前端

cd web
npm run build

打包后端

你可以根据个人需求将项目打包成 windows/linux/darwin 平台项目。

cd api
# for all platforms
make clean all
# for linux only
make clean linux

打包后的可执行文件在 bin 目录下。

参与贡献

个人的力量始终有限,任何形式的贡献都是欢迎的,包括但不限于贡献代码,优化文档,提交 issue 和 PR 等。

如果有兴趣的话,也可以加微信进入微信讨论群(添加好友时请注明来自Github!!!)。

微信名片

特此声明:不接受在微信或者微信群给开发者提 Bug,有问题或者优化建议请提交 Issue 和 PR。非常感谢您的配合!

Commit 类型

  • feat: 新特性或功能
  • fix: 缺陷修复
  • docs: 文档更新
  • style: 代码风格或者组件样式更新
  • refactor: 代码重构,不引入新功能和缺陷修复
  • opt: 性能优化
  • chore: 一些不涉及到功能变动的小提交,比如修改文字表述,修改注释等

打赏

如果你觉得这个项目对你有帮助,并且情况允许的话,可以请作者喝杯咖啡,非常感谢你的支持~

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