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deepchat

DeepChat是一款功能强大的跨平台AI助手,支持多种云LLM和本地模型部署,具备丰富的聊天机器人功能和搜索扩展能力。

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README

🚀 深度聊天项目说明

本项目是一个强大的聊天应用,支持本地模型管理、多模态模型兼容以及聊天数据备份与恢复等功能。它能兼容多种API格式的模型提供者,为用户带来便捷的聊天体验。

✨ 主要特性

  • 本地模型管理:支持使用Ollama进行本地模型部署。
  • 本地文件处理:具备本地文件处理能力。
  • Artifacts支持:提供Artifacts相关功能。
  • 自定义搜索引擎:通过模型解析实现,无需API适配。
  • MCP支持:内置npx功能,无需额外Node环境安装。
  • 多模态模型兼容:支持多模态模型。
  • 聊天数据备份与恢复:提供本地聊天数据的备份和恢复功能。
  • 广泛兼容性:兼容任何遵循OpenAI、Gemini或Anthropic API格式的模型提供者。

📦 安装指南

安装依赖项

$ npm install
$ npm run installRuntime
# 如果出现错误:未找到名为'distutils'的模块
$ pip install setuptools
# 适用于Windows x64系统
$ npm install --cpu=x64 --os=win32 sharp
# 适用于Mac苹果硅架构
$ npm install --cpu=arm64 --os=darwin sharp
# 适用于Mac英特尔架构
$ npm install --cpu=x64 --os=darwin sharp
# 适用于Linux x64系统
$ npm install --cpu=x64 --os=linux sharp

开发启动

$ npm run dev

构建指南

# Windows系统构建
$ npm run build:win

# macOS系统构建
$ npm run build:mac

# Linux系统构建
$ npm run build:linux

# 指定架构进行构建
$ npm run build:win:x64
$ npm run build:win:arm64
$ npm run build:mac:x64
$ npm run build:mac:arm64
$ npm run build:linux:x64
$ npm run build:linux:arm64

📚 详细文档

兼容性说明

项目完全兼容以下API格式:

  • OpenAI API
  • Gemini API
  • Anthropic API

其他功能

  • 支持本地模型管理(通过Ollama)。
  • 支持本地文件处理。
  • 提供Artifacts相关功能。
  • 可自定义搜索引擎(无需API适配,直接通过模型解析)。
  • 内置MCP支持(无需额外Node环境)。
  • 兼容多模态模型。
  • 提供聊天数据备份与恢复功能。
  • 完全兼容遵循OpenAI、Gemini及Anthropic API格式的任何模型提供者。

贡献指南

如您有意贡献,请参考贡献指南。Windows和Linux包由GitHub Actions构建完成。

📄 许可证

LICENSE

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Runtime guide

cloud

Hosted runtime

Hosted servers run from a provider-managed environment. You usually connect the MCP client to the hosted endpoint or follow the provider's authorization flow, without keeping a local process alive

  1. Open provider connection page
  2. Authorize or copy endpoint
  3. Connect from your MCP client
terminal

Local runtime / other methods

Local servers run on your own machine or infrastructure. You normally copy the server_config into your MCP client, install the required package, and provide env variables from env_schema when needed

  1. Copy server_config
  2. Install required package
  3. Fill env variables and restart client