用NAS搭建一站式的AI解决方案,商用级项目—Chat Nio

2024-03-19 16:19:14 27点赞 213收藏 6评论

AI在24年越来越完善了,但目前大部分都是在使用文字聊天项目,而扩展下去也就是GPT项目。但目前市面上的AI其实已经很多了,例如我们常用到的dell-3绘图、MJ绘图以及国内比较出名的文心一言、讯飞星火、遵义千问等等。将这一系列AI集成到一个项目,同时拥有不错的用户管理、支付机制以及完善的前后台管理,便能形成一个完全可商用的AI集成项目,也就是我们网上经常看到的别人网站上需要付费购买那种,而今天我们也可以用NAS来搭建这样一个项目。

功能介绍

Chat Nio作为一个一站式的AI解决服务项目 ,能使用的模型很多,从传统的文字到绘图一共涉及52个模型可供选择使用。同时这些模型都不需要一一去配置,只需要设置好上游地址(项目原地址)后直接同步上游的设置即可。同时上游有新增模型后,也方便我们及时更新。

模型同步模型同步

除此之外,Chat Nio拥有完善的后台管理。在后台界面,可以看到有用户管理、模型市场、公告通知、渠道设置、价格设定、订阅管理、系统设置等一系列设置项。完善的体系使你完全可以将该网站用于商用,你可以设置好自己的定价体系,对接好支付平台。

后台后台

除此之外,在AI的使用上,Chat Nio也还不错。和其他的AI项目一样,也拥有预设的设定,通过预设可以快速的根据自己需求来获得内容。

预设预设

除了预设,Chat Nio在我看来强大的一点是支持联网搜索内容以及上传内容解析。不过文件解析服务以及联网搜索服务需要自部署对接好。

联网与上传文件服务联网与上传文件服务

在你所有设置好之后,我们在聊天窗口打开模型市场就能看到你选择的模型,同时你设置的定价以及图标等等都会展示。个人觉得界面UI还是蛮不错的。

模型选择模型选择

最后,我这边尝试一下MJ的绘图,看看效果吧。

画一只熊猫画一只熊猫

部署过程

项目的部署其实很简单,毕竟作者给到了完整的中文文档。如果我们使用docker部署mysql与redis服务,那么就需要根据官方的docker-compose文件修改(需要映射的文件夹需要一一对应新建好)。例子如下:

version: '3'

services:

mysql:

image: mysql:latest

container_name: db

restart: always

environment:

MYSQL_ROOT_PASSWORD: root

MYSQL_DATABASE: chatnio

MYSQL_USER: chatnio

MYSQL_PASSWORD: chatnio123456!

expose:

- "3306"

volumes:

- ./db:/var/lib/mysql

networks:

- chatnio-network

redis:

image: redis:latest

container_name: redis

restart: always

expose:

- "6379"

volumes:

- ./redis:/data

networks:

- chatnio-network

chatnio:

image: programzmh/chatnio

container_name: chatnio

restart: always

ports:

- "8000:8094"

depends_on:

- mysql

- redis

links:

- mysql

- redis

ulimits:

nofile:

soft: 65535

hard: 65535

environment:

MYSQL_HOST: mysql

MYSQL_USER: chatnio

MYSQL_PASSWORD: chatnio123456!

MYSQL_DATABASE: chatnio

REDIS_HOST: redis

REDIS_PORT: 6379

REDIS_PASSWORD: ""

REDIS_DB: 0

SERVE_STATIC: "true"

volumes:

- ./config:/config

- ./logs:/logs

- ./storage:/storage

networks:

- chatnio-network

networks:

chatnio-network:

driver: bridge

如果我们使用NAS内置的sql服务,那么就不需要去部署,这时候就可以删掉其中的mysql去群晖自带的sql中新建数据库命名为chatnio。随后我们命令行启动项目:docker-compose up -d

启动项目启动项目

这时候咱们只是常规的部署项目,如果需要文档解析以及联网搜索,我们还需要部署chatnio-blob-service以及duckduckgo-api,并在部署好项目之后获取到API填入chatnio系统设置中。

文件解析文件解析联网搜索联网搜索

此时项目就部署完成了,默认的用户名与密码为root/chatnio123456。这时候只需要设置好对应的模型以及渠道就可以了。这里chatnio的渠道设置可以去项目原地址购买他的服务,然后同步到你这里,也可以自行填写你自己的KEY使用。

多渠道多渠道渠道设置渠道设置

渠道设置中的密钥便是你要使用的智能模型的KEY,而接入点则是中转地址。例如我们常用的GPT在国内无法使用,就需要用到接入点来中转服务。

写在最后

有粉丝已经用这一套程序搭建好了完整的商用流程,项目不错,且作者更新狂魔。从上周我使用时还不能在mj模型下使用中文,现在已经可以了,同时也修复了很多问题。且有问题的issues反馈特别及时,为作者点赞。

以上便是本期的全部内容了,如果你觉得还算有趣或者对你有所帮助,不妨点赞收藏,最后也希望能得到你的关注,咱们下期见!

三连三连

作者声明本文无利益相关,欢迎值友理性交流,和谐讨论~

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6评论

  • 精彩
  • 最新
  • 这mj有点奇怪

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    画的不错的

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    收起所有回复
  • 开源的其实还是一个Web皮,使用都要花钱买token的,有啥意义

    校验提示文案

    提交
    token是最容易解决的,转发一大把

    校验提示文案

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    收起所有回复
  • 不管了 先收藏点赞打赏

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  • container manager api失败
    无法启动是什么原因?

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