# thchat-ui

**Repository Path**: sunxu0201/thchat-ui

## Basic Information

- **Project Name**: thchat-ui
- **Description**: No description available
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: Apache-2.0
- **Default Branch**: main
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2025-10-31
- **Last Updated**: 2026-03-06

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README


前端采用Vue更适合中国宝宝体质~

后端采用Python的Flask快速启动接口，项目提供了若干个调用示例(并不是必须的)。

不需额外数据库，数据存浏览器**IndexedDB**中。

目前支持以下平台：<b>Web PC端、Web 移动端、Wins桌面端。</b>

### 功能
本项目支持的功能有：
- 会话管理：支持会话创建、删除、编辑
- 知识库管理：支持文件管理、文件上传、文件分片、文本召回、知识库问答(RAG)
- 多轮对话：支持多轮对话、对话轮数配置
- 联网搜索：支持使用LLM内置联网搜索、Tavily Search外挂联网搜索
- 多平台集成，支持以下平台模型的调用：
    - 阿里云百炼
    - 百度千帆
    - 轨基流动
    - 月之暗面
    - 讯飞星火
    - 智谱AI
    - OpenAI(包括类OpenAI式服务)
    - Google AI(Gemini)
    - Dify
- 系统主题切换：支持浅色、深色、毛玻璃三种主题，支持自定义背景图片
- 响应式设计：支持PC、移动端
- 多模态：
    - 支持普通对话、联网搜索对话、知识库对话
    - 支持图片输入模型
    - 支持图片绘制模型
- 国际化：支持简中、英文
- APIKEY管理：支持APIKEY的添加、删除、编辑
- 模型管理：可手动添加各个平台的模型
- 看板娘：支持看板娘，提供了200+模型

### 设计特性
本项目具有以下特性：
- 专注于轻量化设计，纯前端项目，开箱即用，不需要繁琐的配置
- 完全基于Vue和Element Plus开发
- 不需要额外数据库，数据存浏览器IndexedDB中
- 为开发者提供了丰富的接口示例，支持本地模型请求模式和第三方HTTP请求模式
- 项目内部提供了丰富的配置项，持久化层采用面向对象设计，方便开发者进行二次开发，接入db存储接口



### 安装
在安装项目前，请先移步[node中文官网](https://nodejs.cn/download/)安装node.js环境，理论上v14以上版本皆可，建议安装最新版，截至目前，node已经更新至v20.12.2。

查看node是否安装成功：

```bash
node -v
```

下载并运行：

```bash
# 进入web ui目录
cd ./thchat-ui
# 安装npm依赖
npm install
# 本地运行
npm run serve
```


项目项目启动后，使用教程请参考“使用教程”栏目。

对于开发人员，强烈建议使用本地接口调用的模式。参考仓库根目录下的**thchat-serve**文件夹：

```bash
thchat-serve
├─igm
│      5_zhipuai_ZHIPUAI_igm.py
├─llm
│  ├─chat
│  │      1_simple_local_chat.py
│  │      2_langchain_local_chat.py
│  │      3_langchain_SparkLLM_chat.py
│  │      4_langchain_TongyiQwen_chat.py
│  │      5_langchain_ZHIPUAI_chat.py
│  │      6_langgraph_ZHIPUAI_chat.py
│  ├─rag
│  │      1_simple_local_rag.py
│  │      4_langchain_TongyiQwen_rag.py
│  │      rag_example.pdf
│  └─search
│          1_simple_local_search.py
│          3_langchain_SparkLLM_search.py
│          5_langchain_ZHIPUAI_search.py
└─vim
        5_langchain_ZHIPUAI_vim.py
```

后端接口提供了三大类请求示例，分别是对话（llm）、多模态输入（igm）、图片生成（vim）。

在对话（llm）中，提供了普通聊天（chat）、知识库检索（rag）、联网搜索（search）示例。

每一种请求方式都提供了最简洁的实现方式（文件名含_simple_）和基于langchain、langgraph的实现方式（文件名含_langchain_等）。
每一种请求方式都提供了加载本地模型的写法示例（安全、免费、要显卡）与用KEY请求第三方远程模型的写法示例（安全未知、收费、无须显卡资源）。

后端文件的运行需要python3.10环境。先创建conda镜像，可以执行：

```bash
# 进入web serve目录
cd ./thchat-serve
# 创建conda镜像
conda_env.sh
# 激活conda镜像
conda activate thchat
```

启动接口可以运行：
```bash
# 启动某个接口
python ./llm/chat/1_simple_local_chat.py
```

> 【注】如果项目启动失败，请检查前端项目端口8080和后端服务端口5000是否被占用。

### 打包部署
前端项目打包：

```bash
npm run bulid
```

打包成功会生成dist文件夹，把dist文件夹里面的内容上传到服务器即可。


api_key: "app-0jbNl67RCNs01VeYSG4uSsMm"
base_url: "http://119.3.171.40:2595/v1"
series: "dify"
type: "llm"
version: "nl2"