HiveChat: o chatbot de IA para implementação rápida nas empresas

Introdução geral

O HiveChat é um chatbot de IA para equipes de pequeno e médio porte que permite aos administradores configurar vários modelos de IA (como Deepseek, OpenAI, Claude e Gemini) de uma só vez para facilitar o uso pelos membros da equipe. Ele apresenta renderização LaTeX e Markdown, exibição da cadeia de inferência do DeepSeek, compreensão de imagens, agentes de IA e armazenamento de dados em nuvem, além de oferecer suporte a 10 grandes provedores de modelos. O projeto usa as pilhas de tecnologia Next.js, Tailwindcss e PostgreSQL e pode ser implantado localmente ou via Vercel e Docker.

Lista de funções

• Modelos de IA compatíveis: o HiveChat é compatível com modelos de IA, incluindo Deepseek, OpenAI, Claude, Gemini, Moonshot, Volcano Engine Ark, Ali Bailian (Qianwen), Baidu Qianfan, Ollama e SiliconFlow 10 fornecedores de modelos em larga escala, incluindo opções nacionais e internacionais para equipes globalizadas.
• Renderização e exibição: oferece suporte à renderização LaTeX e Markdown, o que é conveniente para as equipes lidarem com documentos técnicos; a função de exibição da cadeia de inferência do DeepSeek ajuda os usuários a entender o processo de inferência da IA.
• Suporte multimídia: recursos de compreensão de imagens, adequados para lidar com tarefas relacionadas à visão.
• Agente de IA: integre a funcionalidade do agente de IA para obter recursos de automação aprimorados.
• Gerenciamento de dados: fornece armazenamento de dados na nuvem para garantir que os dados da equipe sejam seguros e persistentes.

Usando a Ajuda

Pilhas de tecnologia e opções de implementação

O HiveChat usa uma pilha de tecnologia moderna de front-end e back-end que inclui:

As opções de implantação incluem a implantação local, a implantação do Docker e a implantação do Vercel:

• implantação localOs usuários precisam clonar o repositório, executar npm install instalação de dependências.npm run initdb inicializar o banco de dados.npm run dev Iniciando o ambiente de desenvolvimento.npm run build responder cantando npm run start Para uso em ambientes de produção.
• Implementação do DockerClonar o repositório, executar docker compose build responder cantando docker compose up -d O serviço em contêiner pode ser iniciado.
• Implantação da Vercel: através de Links de implantação da Vercel Para a implementação em um clique, você precisa configurar variáveis de ambiente como DATABASE_URL, AUTH_SECRET e ADMIN_CODE.

Quando a implementação estiver concluída, o administrador precisará acessar http://localhost:3000/setup (ou o domínio/porta real) para configurar uma conta de administrador.

Ajuda detalhada

Para ajudar os usuários a começar a usar o HiveChat rapidamente, aqui está um processo detalhado de instalação e uso:

Processo de instalação

1. armazém de clones::
   • Abra um terminal e execute o seguinte comando para clonar seu repositório do GitHub:

     git clone https://github.com/HiveNexus/HiveChat.git
     cd HiveChat
     

2. Selecione o método de implantação::
   • implantação local::
     • Certifique-se de que o Node.js e o PostgreSQL estejam instalados.
     • estar em movimento npm install Instale a dependência.
     • configurar .env defina as seguintes variáveis de ambiente:
       • DATABASE_URL=postgres://postgres:password@localhost/hivechat(precisa ser substituído por uma conexão de banco de dados real, por exemplo, PostgreSQL local).
       • AUTH_SECRET: Uso openssl rand -base64 32 Gera uma string aleatória de 32 bits.
       • ADMIN_CODECódigo de autorização do administrador: Defina o código de autorização do administrador, um exemplo é 22113344recomenda-se substituí-lo por um valor personalizado.
       • NEXTAUTH_URL=http://127.0.0.1:3000(O ambiente de teste pode manter o padrão, o ambiente de produção precisa ser alterado para o nome de domínio oficial).
     • estar em movimento npm run initdb Inicializar o banco de dados.
     • Ambiente de desenvolvimento em execução npm run devOperação do ambiente de produção npm run build imperatriz npm run start.
   • Implementação do Docker::
     • Certifique-se de que o Docker e o Docker Compose estejam instalados.
     • estar em movimento docker compose build Construa a imagem espelhada.
     • estar em movimento docker compose up -d Inicie o contêiner.
     • A configuração das variáveis de ambiente é a mesma da implantação local e precisa ser feita no arquivo docker-compose.yml Especifique no.
   • Implantação da Vercel::
     • entrevistas Links de implantação da Vercel.
     • Siga os prompts para configurar DATABASE_URL, AUTH_SECRET e ADMIN_CODE.
     • Clique em Deploy e aguarde a conclusão da criação do Vercel.
3. Inicialização do administrador::
   • Quando a implementação estiver concluída, acesse http://localhost:3000/setup (implementação local) ou o nome de domínio real e digite ADMIN_CODE para configurar a conta de administrador.

Uso

• Operação do administrador::
  • Faça login e acesse o painel do administrador, onde você pode configurar o provedor do modelo de IA (por exemplo, chave de API da OpenAI etc.).
  • Gerencie todas as contas de usuário adicionando usuários manualmente ou ativando o registro.
  • Veja as estatísticas de uso da equipe e ajuste as configurações do modelo para otimizar o desempenho.
• Operação geral do usuário::
  • Faça login para acessar a interface de bate-papo, que suporta entrada de texto e uploads de multimídia (por exemplo, imagens).
  • Formate o bate-papo usando LaTeX e Markdown para discussões técnicas.
  • Selecione diferentes modelos de IA (por exemplo Deepseek ou Claude) para participar do diálogo e visualizar a cadeia de inferência do DeepSeek para entender o processo de tomada de decisão da IA.
  • Os dados são armazenados automaticamente na nuvem, garantindo que o histórico da sessão possa ser visualizado a qualquer momento.
• Operação da função em destaque::
  • compreensão gráficaCarregar imagens e a IA pode analisar o conteúdo e gerar descrições, adequadas para equipes de design de produtos ou de análise de dados.
  • Agente de IAA IA pode automatizar tarefas específicas por meio de configuração, como gerar relatórios ou responder a perguntas frequentes.
  • Armazenamento de dados na nuvemTodos os bate-papos e configurações são salvos na nuvem e podem ser acessados pelos membros da equipe em todos os dispositivos.