Lobechat：打造个人专属AI聊天平台
当下，各家大模型的基座能力逐步接近并在特定领域赶超OpenAI，以及国内厂商一波又一波的降价潮，订阅 ChatGPT 会员不再是最佳答案。而根据不同的任务，选择不同的模型，无论在效果还是性价比上都是更好的选择，因此一直在寻求一款替代 ChatGPT 的工具。
在对比了Dify、ChatGPT Next Web等项目后，Lobechat 应该是最适合于自己需求的项目，且在我的场景下，是比Chatgpt更加顺手的工具。
这里记录以下部署在 Vercel 上的过程。
一键部署过程
Fork 项目到自己的 Github 账号下
LobeChat 项目地址：lobehub/lobe-chat
在 Vercel 上新建项目
选择该项目进行部署，需要配置变量：
| 变量名 | 变量值 |
|---|---|
OPENAI_API_KEY | OpenAI API Key |
ACCESS_CODE | 访问密码，防止任何人都来使用 |
OPENAI_PROXY_URL | 代理接口，或自己部署了兼容Openai接口的模型服务，需要填写 |
绑定自定义域名
Vercel绑定域名只需要一个CNAME的验证即可。
部署完成
访问自定义域名即可使用。
配置服务端数据库
一键部署后，所有的配置和聊天记录都是保存在本地浏览器当中的，如果需要多端同步，则需要配置服务端数据库。
在 Vercel 上新建 Serverless Postgres 服务
Vercel 提供了免费的基础版 Serverless Postgres 服务，实际是由 Neon 提供的。
地区可以选择新加坡，理论上我们的访问速度会更快一些。
创建后在项目变量中添加参数：
| 变量名 | 变量值 |
|---|---|
DATABASE_URL | postgres://username:password@host:port/database |
NEXT_PUBLIC_SERVICE_MODE | 填写 server，表示使用服务端数据库 |
KEY_VAULTS_SECRET | 用于加密数据库中的数据 |
DATABASE_URL可以从Vercel的数据库管理界面直接复制链接
KEY_VAULTS_SECRET: 可以在命令行使用openssl rand -base64 32生成
配置 Clerk 身份验证服务
LobeChat支持Clerk身份验证服务。
首先到 Clerk 注册账号，创建一个新的项目。
创建后需要添加用户、绑定网站和域名、启动生产环境。
完成后，在 Vercel 项目变量中添加参数：
| 变量名 | 变量值 |
|---|---|
CLERK_SECRET_KEY | Clerk项目的Secret Key |
NEXT_PUBLIC_CLERK_PUBLISHABLE_KEY | Clerk项目的Publishable Key |
配置对象存储
LobeChat支持所有S3兼容的对象存储服务，国内的阿里云OSS、腾讯云COS等都可以使用。我这里购买了阿里云的OSS服务，一年50G只需要9块钱。
在 Vercel 项目变量中添加参数：
| 变量名 | 变量值 |
|---|---|
S3_ACCESS_KEY_ID | 阿里云的 Access Key ID |
S3_SECRET_ACCESS_KEY | 阿里云的 Access Key Secret |
S3_ENDPOINT | 阿里云的 Endpoint |
S3_BUCKET | 阿里云的 Bucket 名称 |
NEXT_PUBLIC_S3_DOMAIN | 对外的访问域名 |
其中，前两个参数是在案例云的个人账号中获取的，后三个参数是在阿里云的对象存储管理界面中获取的。
:::caution 对象存储记得设置跨域访问，否则会导致无法访问。 :::
重新部署
在所有参数配置完成后，重新部署项目，进入口需要登录Clerk账号才能使用的话，就算是配置服务端数据库成功了。
