前言

nextchat是一个目前非常流行的 AI 聊天服务，支持许多的 AI 模型供应商。如：支持 GPT3、GPT4 和 Gemini Pro。

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可以点击直接使用。基础界面如下：

https://github.com/ChatGPTNextWeb/ChatGPT-Next-Web 在 Github 非常受欢迎，当时也是看重 Star 数很多，就选择部署 NextChat。

谈一谈为什么我推荐 NextChat？

1、先入为主的概念，第一次搜索到就被吸引了。

2、在上文中也提到 github 的 start 数量非常多，更新很活跃。

3、有较多的面具和插件可支持使用

4、支持 docker 部署

5、支持许多常用的 AI 模型。例如我正在使用的：<code>gpt-4o、gpt-4o-min

准备工作

拥有 Open API key。如果没有官网的，可以使用代理商：（目前 lincol29 正在使用，注册即送一美金的使用资格。小伙伴可以先试试，如果觉得性价比好，可以通过 lincol29 推广链接进行注册。）域名（可选）服务器或者 NASdocker

一、使用 Vercel 部署 NextChat

1、在 github 界面点击 Fork NextChat 项目

2、打开vercel，点击 Add New – Project

3、导入 NextChat 的 github 项目

记得在环境变量页填入 API Key 和 CODE；

类似这个样子，自行填写即可。

4、解析到自己的域名（可选）

目前 Vercel 分配的域名 DNS 在某些区域被污染了，绑定自定义域名即可直连。

至此，已经部署完成，可以使用域名进行访问。

二、使用 docker 部署 NextChat

Docker 版本需要在 20 及其以上，否则会提示找不到镜像。

⚠️ 注意：docker 版本在大多数时间都会落后最新的版本 1 到 2 天，所以部署后会持续出现 “存在更新” 的提示，属于正常现象。

如果你已经拥有第三方 API 代理，请直接跳转 docker 部署。

1、指定 proxy 代理 – 第三方 API 供应商 turboai

TurboAI 为您提供全面的 AI 模型接口代理服务，以支持您的软件和应用程序，助您轻松应用领先的 AI 技术。提供反向代理的 API 接口，无需境外网络环境即可便捷访问 OpenAI、Claude、Midjourney 等 AI 模型，在自然语言处理、图像识别、智能推荐和自动问答等不同场景中发挥作用。高度自由的 API 管理，可根据您需求轻松创建 API key 并管理使用金额，仅需修改接口地址为 <code>https://api.turboai.io(国外)/https://api.turboai.one(国内) 即可快速使用。多种渠道来源 *，官方 / Azure / 逆向等渠道，不同渠道享受不同折扣，可随时在令牌页面切换，详情请查看。

（目前 lincol29 正在使用，注册即送一美金的使用资格。小伙伴可以先试试，如果觉得性价比好，可以通过 lincol29 推广链接进行注册。）

TurboAI 拥有颜值非常顶的仪表盘

TurboAI 的模型价格表

可以通过日志查看模型使用情况，能了解每次对话产生的 token 以及费用。

如果你是小白，不想动手。可直接使用 TurboAI 已经安装好的三个服务进行使用。（新手推荐）

NextChat 、LobeChat、MidjourneyProxy

直接点击 playground , 选择服务商。

2、docker-compose 部署 NextChat

防火墙放行端口

创建工作目录

创建 docker-compose.yml 文件

将以下代码复制进 yml 中

点击 查看环境变量含义

上线服务

使用 ip + 端口即可访问了。

如果你按照我的配置文件搭建的 nextchat，那么会提示你需要使用密码访问。输入你配置文件中的 CODE 即可

现在就可以愉快的使用了，先向他提问吧。鲁迅和周树人谁更聪明呢？

3、环境变量

<code>OPENAI_API_KEY （必填项）

OpanAI 密钥，你在 openai 账户页面申请的 api key，使用英文逗号隔开多个 key，这样可以随机轮询这些 key。

CODE （可选）

访问密码，可选，可以使用逗号隔开多个密码。

警告：如果不填写此项，则任何人都可以直接使用你部署后的网站，可能会导致你的 token 被急速消耗完毕，建议填写此选项。

BASE_URL （可选）

Default: https://api.openai.com

Examples: http://your-openai-proxy.com

OpenAI 接口代理 URL，如果你手动配置了 openai 接口代理，请填写此选项。

如果遇到 ssl 证书问题，请将 BASE_URL 的协议设置为 http。

DEFAULT_MODEL （可选）

更改默认模型

HIDE_USER_API_KEY （可选）

如果你不想让用户自行填入 API Key，将此环境变量设置为 1 即可。

DISABLE_GPT4 （可选）

如果你不想让用户使用 GPT-4，将此环境变量设置为 1 即可。

ENABLE_BALANCE_QUERY （可选）

如果你想启用余额查询功能，将此环境变量设置为 1 即可。

三、使用 NextChat

什么是面具？它和提示词的区别是什么？

面具 = 多个预设提示词 + 模型设置 + 对话设置。

其中预设提示词（Contextual Prompts）一般用于 In-Context Learning，用于让 ChatGPT 生成更加符合要求的输出，也可以增加系统约束或者输入有限的额外知识。

模型设置则顾名思义，使用此面具创建的对话都会默认使用对应的模型参数。

什么是历史摘要？

历史摘要功能，也是历史消息压缩功能，是保证长对话场景下保持历史记忆的关键，合理使用该功能可以在不丢失历史话题信息的情况下，节省所使用的 token。

由于 ChatGPT API 的长度限制，我们以 3.5 模型为例，它只能接受小于 4096 tokens 的对话消息，一旦超出这个数值，就会报错。

同时为了让 ChatGPT 理解我们对话的上下文，往往会携带多条历史消息来提供上下文信息，而当对话进行一段时间之后，很容易就会触发长度限制。

为了解决此问题，我们增加了历史记录压缩功能，假设阈值为 1000 字符，那么每次用户产生的聊天记录超过 1000 字符时，都会将没有被总结过的消息，发送给 ChatGPT，让其产生一个 100 字所有的摘要。

这样，历史信息就从 1000 字压缩到了 100 字，这是一种有损压缩，但已能满足大多数使用场景。

什么时候应该关闭历史摘要？

历史摘要可能会影响 ChatGPT 的对话质量，所以如果对话场景是翻译、信息提取等一次性对话场景，请直接关闭历史摘要功能，并将历史消息数设置为 0。

如果你想节省 token，请调节历史消息数。

当用户发送一条消息时，有哪些信息被发送出去了？

当用户在对话框输入了一条消息后，发送给 ChatGPT 的消息，包含以下几个部分：

系统级提示词：用于尽可能贴近 ChatGPT 官方 WebUI 的使用体验，可在设置中关闭此信息；历史摘要：作为长期记忆，提供长久但模糊的上下文信息；预设提示词：当前对话内设置的预设提示词，用于 In-Context Learning 或者注入系统级限制；最近 n 条对话记录：作为短期记忆，提供短暂但精确的上下文信息；用户当前输入的消息。

问题

Q：如果不是国外的服务器，请在 docker 部署的时候添加代理

添加环境变量 <code>- PROXY_URL=http://127.0.0.1:7890

Q：使用时提示 “现在是未授权状态，请在设置页输入访问密码”？

项目通过环境变量 CODE 设置了访问密码。第一次使用时，需要到设置中，输入访问码才可以使用。

Q：最好不要使用备案域名

Q : 什么是代理，如何使用？

由于 OpenAI 的 IP 限制，中国和其他一些国家 / 地区无法直接连接 OpenAI API，需要通过代理。你可以使用代理服务器（正向代理），或者已经设置好的 OpenAI API 反向代理。

正向代理例子：科学上网梯子。docker 部署的情况下，设置环境变量 HTTP_PROXY 为你的代理地址（例如：10.10.10.10:8002）。反向代理例子：可以用别人搭建的代理地址，或者通过 Cloudflare 免费设置。设置项目环境变量 BASE_URL 为你的代理地址。

Q : 国内服务器可以部署吗？

可以但需要解决的问题：

需要代理才能连接 github 和 openAI 等网站；国内服务器要设置域名解析的话需要备案；国内政策限制代理访问外网 / ChatGPT 相关应用，可能被封。