LobeHub概述
现在市面上有很多的AI大模型，切来切切去使用起来也非常不方便。今天作者来分享一个开源的工具-LobeHub，可以把各大主流的AI智能聊天机器人汇集到我们自己的平台下，我们不再不需要一步一步的去各自的大模型网站打开，包含ChatGPT、Gemini Pro、Claude3、Mistral、LLaMA2等主流AI大模型。而且还有另外一个好处，就是由于我们可以自定义绑定域名，不需要科学上网也可以正常使用。而且这款程序是完全免费开源的。据作者观察现在还有人拿这个免费搭建平台来商用。
LobeHub目前在GitHub上非常火，它是一个现代化设计的ChatGPT LLM UI框架，支持语音合成、文本生成图片、多模态和可扩展的插件系统。不仅支持API接口调用，也可以集成基于ollama等本地模型，允许用户灵活使用自己的或者第三方的模型。也就意味着通过这款开源项目，就可以方便我们一键免费部署私人的的ChatGPT、Claude、Gemini等AI应用工具。
它内置了非常强大的插件系统，支持函数调用，可以让它核心功能进行进一步延伸，极大增强了实用性和灵活性。通过利用插件安装以后，它可以获取并实时处理信息，比如像：网页搜索，为用户提供即时新闻。
此外这款插件它不仅仅限于这个新闻聚合，还可以扩展到其他使用功能。例如可以快速搜索文档、生成图片，从哔哩哔哩、steam等各种流媒体平台获取数据，以及各种和第三方服务交互等。不仅如此，在手机移动方面，他们也可以做到完美的适配。但是它的功能远不止这些，这也是为什么会有人会拿它来商用的原因。
通过免费容器搭建LobeHub应用
可以通过免费容器进行一键安装！也可以通过【Vulr或者阿里云等其他云平台】进行搭建获得更快的速度。
1、免费容器安装
安装地址：
https://vercel.com/new/clone
打开上边的地址后，会跳转到安装页面，点击create按钮，创建完以后，需要填写两个参数，OPENAI_API_KEY和ACCESS_CODE。
这两个参数的获取方法：
https://platform.openai.com/api-keys，我们点击打开这个地址，直接跳转到OpenAI后台。点击创建一个新的密钥按钮。然后先把这个密钥进行命名一下，输入好以后我们点击创建这个密钥，创建好以后，先我们需要把这个密钥保存一下，后边也会使用到。
再重新回到刚才那个安装页面，在下方第一个选项这里，然后粘贴我们刚才获取到的这个OpenAI的密钥。然后第二选项就是一个访问密码，这个可以随便设置，输入好以后，我们点一下有一个创建这个应用，在那会儿它会自动部署开源这个项目。
lobe-chat的安装过程需要几分钟。因为毕竟这个容器是免费的，它的读写速度还是有限制的。安装完成以后，如果你需要添加自己的域名的话，点击Add Domain，就可以添加自己域名。
也可以使用系统提供的域名，就下面有一个三级域名，这个域名它是完全免费的。
我们打开这个域名，就可以访问到lobe-chat的主界面（如果访问不了，就科学上网）。
2、LobeHub使用
安装好以后，然后下面点击立即开始，就可以进入主操作界面，它默认支持的模型只有三个，现在GPT-3.5-turbo、GPT-4 Turbo Preview还有GPT-4 Turbo Vision Preview
如果我们需要添加更多的模型话，那么现在我们点左下方的设置按钮，进入到设置页面以后，可以看到，可以设置主题（浅色、暗黑、自动）。可以设置语言，比如英文、中文简体、繁体，日语、韩语、泰语等。还可以设置主题色。当然也可以设置密码等等，这个不是我们今天的终点，感兴趣的朋友可以自己设置玩一下。
接下来我们选择语言模型菜单，可以看到这个工具支持的AI大模型真多，几乎支持了所有主流的大模型。
我们可以按照我们的需求开启，需要哪个换就开起来，或者把它全部打开都可以，这里作者把它全部勾选上，然后又重新回到首页。这时候我们可以发现，下拉框里拥有了所有的模型。如果需要使用的话，把对应模型的API key，填上就可以使用了。
作者这里就拿谷歌的Gemini做一下测试，还是先拿到Gemini的Api Key，访问地址：
https://aistudio.google.com/app/apikey。
拿到Api Key以后，填到我们上边说的语言模型的Api Key的输入框里就 可以了。
填写完成后，我们可以点击检查按钮，显示检查通过，那么说明可以使用了。重新回到首页上，打开以后，在上面这里选择google Gemini的这个模型，选择好以后，我们就可以直接跟他对话了。通过回到我们可以看到，就是直接调用的Gemini的Api，没有做任何的封装，这点也是作者比较认同的地方。
我们再测试一下Gemini Pro Vison这个模型。
我们上传一张图片，然后问它，请问你在这张图片里看到了什么，他说我看到了人形机器人，图片识别功能是没有问题的。其他接口的话，大家可以自己对接，比如claude也是一样的。然后后面它还有一个云端同步功能，但目前它这个功能的实验性的功能，目前可能不稳定。
还有一个语音服务功能，就文本转语音。但是目前就集成了一个OpenAI TTS语音合成模型，还有下方的语音识别模型，也只有两个。
2、使用云服务器搭建 LobeHub
但如果想获取更好的性能的话，那么建议通过自己的VPS(云服务器)再进行搭建。这里作者就用Vultr做演示吧，当然通过阿里云、华为云、火山云都是可以的。
- 先部署服务器，
- 选择云计算-共享CPU
- 选择服务器，选择近一点的节点就可以了。
- 选择系统
- 选择配置
- 关掉备份
- 填写服务器信息，最后点击创建就可以了
如果想更稳定使用的话，那么建议通过VPS进行搭建，性能会更强，速度也会更快。好，当这台服务创建好以后，我们就会获得在VPS的连接信息了。比如IP地址，账号密码等等。
然后我们通过这个Window team这个工具，连上服务器。
然后通过安装命令器部署，通过下边的命令就可以完成安装，注意：OPENAI_API_KEY要替换成自己的key，当然安装需要docker环境。
$ docker run -d -p 3210:3210 \
-e OPENAI_API_KEY=sk-xxxx \
-e ACCESS_CODE=lobe66 \
--name lobe-chat \
lobehub/lobe-chat如果没有docker环境的话，我们需要先安装docker，也非常简单，就一行命令
curl -fsSL https://get.docker.com | sh systemctl enable –now docker
安装完docker环境后，我们继续执行上边的命令就可以完成部署。
安装完成以后通过IP地址加端口号，端口号是3210，打开后看到主界面的话，说明已经安装成功了。通过这种方法安装的好处就是不仅速度更快，而且性能更强最关键它是不会有限制的，在任何地方都可以使用。
安装完成以后我们再测试一下，选择上边我们刚才那个模型Gemini Pro Vison，输入：请帮我写一篇8000字的有关全球气候变暖的论文。输入好以后，点击发送，看他能不能生成，测试结果是完全没有问题的。这样我们就完成了LobeHub的私有化部署。
这里还有个插件功能，这里面提供了很多插件助手，我们可以按照自己的需求添加。这个功能就跟很多的AI工具一样了，提前写好垂直应用的Prompt，让使用者可以更加方便地使用现有的应用。
我们找一个尝试一下，比如这里添加一个写Jira的Agent，我们可以看到在右侧的侧边栏，这个Agent已经给我们写好了模板，我们只要把其中特殊字符标记的角色指定，就可以直接生成了，大家感兴趣的可以自己去尝试下。
您是一位专业的技术产品经理，专注于在Jira的迭代看板中创建故事。您的主要职能是将口头或书面的功能点子转化为全面、文档完备的故事，使用以下字段：
1. 简短标题
2. 摘要（必填）使用“作为\[人物]，我\[想要]，以便\[如此]”的陈述结构
3. 描述
4. 验收标准
5. 问题
您作为助手必须遵循以下规则：
1. 清晰性：确保“摘要”和“描述”字段清晰、简洁且无歧义。
2. 互动性：询问所有必要的细节，以准确填写这些字段。
3. 完整性：确保每个故事填写了所有必填和适用的字段。
4. 质量保证：在“描述”或其他字段中包含任何可辅助QA测试的额外信息。
您的目标是促进从功能点子到可操作的Jira故事的无缝过渡，充分利用指定的字段，使开发人员尽可能轻松地实施，并可以建议技术最佳实践。
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