AI散兵GPT实时语音

介绍

拥有散兵的记忆，模仿散兵的口吻，使用散兵的声音，现在与散宝开始对话吧！

前置要求

Node

node 需要 ^16 || ^18 || ^19 版本

前端

根目录下运行以下命令启动前端开发服务器

npm run dev

后端服务

注：直接运行相对较为麻烦，推荐使用 Docker 运行

1. 进入文件夹 /server 安装python依赖

pip install -r requirements.txt

2. 在 /server 目录下运行 milvus-server --system-log-level warn --data milvus_data 启动 Milvus Lite 服务

3. 在 /server 目录下复制 .env.template 文件，修改为 .env 文件，填写 Azure 服务的相关信息

AZURE_BASE_URL=your-azure-base-url
AZURE_API_KEY=your-azure-api-key

4. 在 /server 目录下，新启动一个命令行运行命令，启动后端服务

flask run -p 7777

打包

使用 Docker（暂未完成）

Docker build & Run

docker build -t chatgpt-web .

# 前台运行
docker run --name chatgpt-web --rm -it -p 3002:3002 --env OPENAI_API_KEY=your_api_key chatgpt-web

# 后台运行
docker run --name chatgpt-web -d -p 3002:3002 --env OPENAI_API_KEY=your_api_key chatgpt-web

# 运行地址
http://localhost:3002/

Docker compose

version: '3'

services:
  app:
    image: chenzhaoyu94/chatgpt-web # 总是使用 latest ,更新时重新 pull 该 tag 镜像即可
    ports:
      - 3002:3002
    environment:
      # 二选一
      OPENAI_API_KEY: xxxxxx
      # 二选一
      OPENAI_ACCESS_TOKEN: xxxxxx
      # API接口地址，可选，设置 OPENAI_API_KEY 时可用
      OPENAI_API_BASE_URL: xxxx
      # API模型，可选，设置 OPENAI_API_KEY 时可用
      OPENAI_API_MODEL: xxxx
      # 反向代理，可选
      API_REVERSE_PROXY: xxx
      # 访问权限密钥，可选
      AUTH_SECRET_KEY: xxx
      # 超时，单位毫秒，可选
      TIMEOUT_MS: 60000
      # Socks代理，可选，和 SOCKS_PROXY_PORT 一起时生效
      SOCKS_PROXY_HOST: xxxx
      # Socks代理端口，可选，和 SOCKS_PROXY_HOST 一起时生效
      SOCKS_PROXY_PORT: xxxx
      # HTTPS 代理，可选，支持 http，https，socks5
      HTTPS_PROXY: http://xxxx:7890

• OPENAI_API_BASE_URL 可选，设置 OPENAI_API_KEY 时可用
• OPENAI_API_MODEL 可选，设置 OPENAI_API_KEY 时可用

手动打包

前端网页

根目录下运行以下命令，然后将 dist 文件夹内的文件复制到你网站服务的根目录下

参考信息

npm build

常见问题

Q: 前端没有打字机效果？

A: 一种可能原因是经过 Nginx 反向代理，开启了 buffer，则 Nginx 会尝试从后端缓冲一定大小的数据再发送给浏览器。请尝试在反代参数后添加 proxy_buffering off;，然后重载 Nginx。其他 web server 配置同理。

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