chatght网站搭建（搭建的网站）

用户投稿 2025年08月26日 02:52:08 4 0

本文目录一览：

1、用云服务器搭建自己的AI生态,嘎嘎好用~
2、通过NextChat(ChatGPT-Next-Web)低成本给自己或客户部署GPT程序
3、langchain-chatglm部署
4、推荐几个好用的提示词网站

用云服务器搭建自己的AI生态,嘎嘎好用~

几个月前，出于好奇和尝试，我花费99元购买了一个阿里云服务器，原本打算用于个人主页，但最终选择了更简便的Gitpage，导致服务器暂时闲置。然而，随着对AI技术的兴趣加深，特别是大模型在科研领域的应用，我决定重新利用这台服务器。

OPPO云服务通过进入云服务后可以看到相册、联系人、便签、日历、浏览器书签内容可以进行备份，只要打开相应的设置开关即可。

步骤：相册中打开照片-编辑-AI创作-魔法消除-智能去人。微信通话录音步骤：打开设置-输入【录音机】-找到【应用通话录音】选项-勾选【微信】。其他便捷功能：一键拼图：打开相册-点击推荐-选择拼图-选择照片，实现多种自由拼图。长辈称呼计算器：在计算器中点击换算-称呼换算，避免叫错称呼。

通过NextChat(ChatGPT-Next-Web)低成本给自己或客户部署GPT程序

1、通过NextChat（ChatGPT-Next-Web）低成本给自己或客户部署GPT程序的方案 NextChat简介 NextChat（又名ChatGPT-Next-Web）是一个面向用户的GPT类应用程序，用户可以通过这个程序与GPT进行交互。

2、Docker部署为了在国内搭建聊天机器人，我们可以选择使用PandoraNext这一项目。PandoraNext不仅提供了演示站点供用户简单体验，更重要的是，通过部署自己的PandoraNext，我们可以使用proxy模式，该模式提供了API接口，方便我们自定义ChatGPT服务。

3、接着，为了更便捷地与大模型互动，我搭建了ChatGPT-Next-Web，一个跨平台的聊天应用，无需梯子即可进行对话学习。我还将这个工具分享给学生，让他们在课堂内外都能通过对话式学习获取所需的知识。

4、对于ChatGPT-Next-Web的集成，部署过程十分便捷。如果你已有Docker环境，使用命令行执行以下命令来部署ChatGPT-Next-Web：docker run -d -p 3009：3000 yidadaa/chatgpt-next-web。然后，通过浏览器访问10.1：3009以查看服务。

5、ChatGPT-Next-Web：基于Next.js和Vercel的ChatGPT Web UI。它使得用户可以通过Web浏览器与ChatGPT进行交互，非常适合于需要快速构建和部署ChatGPT应用的场景。云存储 MinIO：一个开源的云原生对象存储服务，用于存储和检索对象。

langchain-chatglm部署

部署LangchainChatchat的要点和小记如下：基本部署流程：通过git clone命令下载LangchainChatchat的仓库代码。下载所需的LLM模型文件和Embedding模型。在配置文件中修改LLM模型和embedding模型的路径。使用conda创建并激活虚拟环境，安装并更新所需的库。

langchainchatglm的部署方法主要包括以下几种：本地ChatGPT部署：这种方法允许你在本地机器上运行ChatGLM模型，适用于对数据隐私和安全性有较高要求的场景。需要具备一定的技术能力和资源，包括安装必要的软件和库，以及配置模型所需的计算资源。命令行部署：通过命令行界面进行部署，适合熟悉命令行操作的用户。

部署基于 Langchain 与 ChatGLM 的本地知识库问答应用 LangChain-Chatchat，我尝试了私有化部署，遵循仓库内的 readme 和 INSTALL.md。过程中遇到了一些小问题，如缺少某些库，导致一键启动脚本启动的服务无法通过服务器IP外部访问。

LangchainChatGLM的部署可以通过以下两种方式进行：命令行部署：适用对象：技术背景较强的开发者。步骤概述：涉及安装必要的依赖、运行特定的启动脚本，并按照指示一步步操作。优点：提供详细的部署步骤，适合对技术有一定了解的用户。注意事项：在实际操作前，需确保仔细阅读并理解相关的文档和指南。

在本地部署LangChain和ChatGLM2的实际体验如下：环境配置与安装：部署环境：win11系统搭配RTX 4060 Laptop，使用AnaConda管理Python虚拟环境，有效避免了LangChain和ChatGLM2之间的依赖冲突。库安装：成功安装了所有关键库的特定版本，确保了环境的稳定性和兼容性。

本文介绍的是在本地部署LangChain和ChatGLM2的实际体验。LangChain是一个开源框架，专为应用开发者设计，便于快速构建基于大型语言模型的应用程序。部署环境为win11+RTX 4060 Laptop（8G显存），使用AnaConda管理Python虚拟环境，确保LangChain和ChatGLM2的环境分开，以避免依赖冲突。