chatgpt怎么配置 chat type

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本文目录一览：

1、思源笔记配置免费AI
2、langchain-chatglm部署
3、1分钟搭建自己的Chatjpt网站
4、分区讲解系统
5、通过NextChat(ChatGPT-Next-Web)低成本给自己或客户部署GPT程序

思源笔记配置免费AI

1、在思源笔记中配置免费AI的步骤如下：准备工作获取免费的GPT密钥：通过FREE-CHATGPT-API项目获取。基础API地址：https：//free.gpt.ge/v1。软件准备：确保已安装思源笔记软件。配置步骤打开思源笔记设置：进入思源笔记的设置界面，选择AI选项卡。界面中的其他选项可保持默认，无需修改。

2、注册DeepSeek：首先，在硅基流动平台上注册DeepSeek，并获取14米的额度（这里可能指的是某种试用或优惠）。申请API密钥：在硅基平台中申请API密钥，并记住这个密钥，后续配置需要用到。下载并配置思源笔记：下载思源笔记并打开。在「AI」中进行DeepSeek模型的API配置。

3、高可定制化程度：思源笔记允许用户通过css和js进行定制，这使得其外观和功能都可以根据个人喜好进行调整。虽然灵活性略逊于obsidian，但在图片处理和表格处理上，思源的表现更加稳定，格式不会轻易凌乱。

4、目前，已经存在很多使用AI编辑器（如cursor）来连接Obsidian知识库的操作。对于思源笔记而言，同样可以利用这些AI编辑器进行连接，实现更加高效的知识管理和应用。通过AI编辑器，用户可以更加直观地与思源笔记库进行交互，实现知识的快速搜索、整理和分享。

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langchain-chatglm部署

1、部署基于 Langchain 与 ChatGLM 的本地知识库问答应用 LangChain-Chatchat，我尝试了私有化部署，遵循仓库内的 readme 和 INSTALL.md。过程中遇到了一些小问题，如缺少某些库，导致一键启动脚本启动的服务无法通过服务器IP外部访问。

2、本文介绍的是在本地部署LangChain和ChatGLM2的实际体验。LangChain是一个开源框架，专为应用开发者设计，便于快速构建基于大型语言模型的应用程序。部署环境为win11+RTX 4060 Laptop（8G显存），使用AnaConda管理Python虚拟环境，确保LangChain和ChatGLM2的环境分开，以避免依赖冲突。

3、在本地部署LangChain和ChatGLM2的实际体验如下：环境配置与安装：部署环境：win11系统搭配RTX 4060 Laptop，使用AnaConda管理Python虚拟环境，有效避免了LangChain和ChatGLM2之间的依赖冲突。库安装：成功安装了所有关键库的特定版本，确保了环境的稳定性和兼容性。

4、部署LangchainChatchat的要点和小记如下：基本部署流程：通过git clone命令下载LangchainChatchat的仓库代码。下载所需的LLM模型文件和Embedding模型。在配置文件中修改LLM模型和embedding模型的路径。使用conda创建并激活虚拟环境，安装并更新所需的库。模型服务启动：执行server/llm_api.py脚本启动LLM模型服务。

1分钟搭建自己的Chatjpt网站

分钟内无法完成搭建，但按以下步骤可快速搭建ChatGPT类网站：准备云服务器与镜像文件以阿里云为例，进入官网点击左上角“产品”，选择“云服务器ECS”并点击“立即购买”。配置选择：服务器类型：选国际服务器（避免网络限制）。付费方式：按量付费（灵活控制成本）。地域：美国硅谷（降低延迟与成本）。

企业内部共享使用：基于提供的API-Key支持超高并发的特点，仅需购买1个API-Key并部署到NextChat之中，通过密码访问的形式即可企业内部团队畅享使用。基于GPT程序设计商业模式：部署搭建GPT网站并供给需要的用户使用，在网站上留下购买API-Key的联系方式，从而赚取一部分利润。

基础准备：创建定制化GPTs模型开通ChatGPT Plus账户访问OpenAI平台，订阅ChatGPT Plus服务以获取GPTs定制权限。无需编程基础，通过自然语言提示词即可创建模型。明确应用场景与功能需求确定应用领域（如客户服务、内容生成、数据分析等），设计模型的核心功能。

分区讲解系统

1、分区讲解系统通过硬件协同控制、信号智能识别、多模式自动切换及多通道分区管理实现智能管理，具体机制如下：硬件协同控制实现基础智能管理分区讲解系统的智能管理依赖于四大核心硬件的协同工作：智能话筒（发射机）：作为讲解员的语音输入设备，内置信号编码模块，可自动识别讲解员位置并发送定位信号。

2、语音导览展厅分区讲解系统主要由无线发射端、控制端、音频信号收集播放端三部分组成，各部分功能及协作机制如下：无线发射端核心功能：负责音频信号的收集、调制与发射，是讲解内容的源头。

3、图：分区讲解系统在展厅中的实际应用效果无感化设备设计：游客无需佩戴耳机、接收器等任何设备，通过屋顶安装的播放器实现全区域覆盖。该设计避免了传统导览设备发放回收的繁琐流程，同时消除了设备佩戴不适或信号干扰等问题。

4、分区讲解系统安装时需注意以下五点事项：精准规划分区布局根据展厅或讲解区域的物理结构（如墙体、展柜分布）进行分区设计，确保各分区信号覆盖无死角。需特别注意避免相邻分区信号重叠导致干扰，可利用系统支持的SOC嵌入式一体化数字滤波降噪技术，通过调试信号强度和频率实现精准隔离。

5、分区讲解系统的五大优点如下：讲解跟随功能通过信号切换技术，系统可自动链接上一讲解区域与下一讲解区域的语音内容，实现无缝衔接的讲解体验。参观者无需手动操作设备，即可在移动过程中持续接收连贯的讲解信息，提升参观流畅性。

6、分区讲解系统通过将整体区域划分为多个独立小区域实现智能化讲解，其核心机制与操作流程如下：空间划分与独立讲解机制系统将展厅划分为多个物理隔离的讲解区域，每个区域配备独立扬声器和信号接收装置。

通过NextChat(ChatGPT-Next-Web)低成本给自己或客户部署GPT程序

1、通过NextChat(ChatGPT-Next-Web)低成本给自己或客户部署GPT程序的方案 NextChat简介 NextChat（又名ChatGPT-Next-Web）是一个面向用户的GPT类应用程序，用户可以通过这个程序与GPT进行交互。

2、借助AI构建低成本精确的日语翻译工具可通过以下步骤实现，核心是利用NextChat平台配置GPT模型并优化提示词与参数：设置API与接口服务商选择：使用OpenAI的聚合AI平台接口，接口地址为https：//api.juheai.top。API Key获取：通过聚合AI平台购买API Key，确保接口调用权限。

3、远程连接服务器返回服务器页面，通过“远程连接”功能登录。输入之前设置的密码完成登录。部署ChatGPT类应用复制代码到服务器：将提供的部署代码粘贴到远程终端，按回车执行。配置OpenAI API密钥：代码中需替换OPENAI_API_KEY为你的实际密钥（从OpenAI官网获取）。替换后继续粘贴剩余命令，按回车安装容器。

4、NextChat 项目链接：https：//github.com/ChatGPTNextWeb/ChatGPT-Next-Web 优势：用于访问开源和专有LLM的统一平台，灵活的模型选择，可以通过API密钥减少对基于订阅的服务的依赖，潜在的成本节省，数据隐私。NextChat提供了一个统一的平台来与各种LLM进行交互。

5、OPENAI_API_KEY=sk-xxxxxx，即API键 OPENAI_API_BASE=https：//：/v1，为本地API的IP地址和端口号使用这些信息，即可与One API服务进行交互，其使用方式与OpenAI API基本一致。对于ChatGPT-Next-Web的集成，部署过程十分便捷。