1. 前言

1.1 为什么要部署私有化AI助手

在体验了OpenWebUI、Web LMM 等开源项目后，我最终选择了部署 LobeChat 作为我的私人AI助手Web界面。原因很实在：

  • 灵活切换AI模型：轻松对接 OpenAI、Claude、Gemini、Ollama 等多家服务商的API。

  • 隐私无虞：敏感对话数据完全掌握在自己或信任的服务器上。

  • 网络畅通无阻：在国内环境下也能顺畅使用海外AI服务（前提是API可访问）。

  • 分享协作便捷：服务端版本可以让朋友或团队成员轻松接入使用。

如果你也追求一个更个性化、更安全、访问更便捷的AI对话体验，部署一个独属的LobeChat是绝佳选择。

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1.2 关于LobeChat

LobeChat 是由 LobeHub 团队开发的开源 ChatGPT/LLM 用户界面框架。核心亮点如下：

  • 全能兼容者：支持几乎所有主流平台 API (OpenAI, Claude 3, Gemini, Perplexity, Mistral, Ollama 等)。

  • “感官”丰富：具备视觉识别 (看图说话) 和语音合成 (TTS) 功能。

  • 无限可能：强大的插件系统拓展功能边界。

  • AI“应用商店”：内置 Agent 市场，可以创建、使用和分享预设助手 (类似 GPTs)。

  • 一键即拥：提供简洁的 Docker 部署方案，轻松拥有私人 ChatGPT。

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2. 起步：Docker部署LobeChat客户端（快速尝鲜）

如果你仅仅是自己使用或希望将数据保存在本地，你可以选择部署流程更为简单的LobeChat客户端。

官方文档所给出的docker部署代码如下，你也可以手动拉取镜像lobe-chat来部署容器。

$ docker run -d -p 3210:3210 \
  -e OPENAI_API_KEY=sk-xxxx \
  -e ACCESS_CODE=lobe66 \
  --name lobe-chat \
  lobehub/lobe-chat

说明：

  1. -p 3210:3210: 将容器内部的 3210 端口映射到主机。确保主机 3210 端口空闲，可更换（如 -p 8080:3210）。

  2. -e ACCESS_CODE=lobe66: 强烈建议设置访问码，防止他人随意访问。将其替换为你自己的强密码。

  3. OPENAI_API_KEY: 无需在启动命令中填写，启动后访问 http://localhost:3210 (或你映射的端口)，在 Web UI 设置页面灵活添加/管理任意 API Key。

访问应用：浏览器打开 http://你的服务器IP:端口 (如 http://localhost:3210)，输入设置的 ACCESS_CODE 即可开始使用！

注意： 单机客户端模式的数据存储在浏览器本地，换设备或清除缓存会丢失历史记录。如需多端同步、多人共享，请继续看服务端部署。

3. 进阶：Docker Compose部署LobeChat服务端（数据持久化）

3.1 LobeChat服务端的意义

服务端版本利用数据库存储数据，实现了多端同步、多人协作。使用 Docker Compose 能让部署流程更清晰。核心组件包括：

  1. LobeChat (Server)： 核心应用（数据库版本）。

  2. PostgreSQL (with PGVector)： 存放聊天记录和嵌入向量数据。

  3. (可选) S3 对象存储(如MinIO/Cloudflare R2): 用于存储图片、文件等附件（纯文本对话可忽略）。

  4. (可选) SSO 认证服务(如 Auth0, Logto)： 用于替代简单访问码，提供企业级登录（示例使用 Auth0/Logto）。

3.2 准备配置文件

本次部署仅本地部署LobeChat 数据库版本及PostgreSQL 数据库，使用Cloudflare R2对象存储服务和Auth0登录鉴权服务，docker-compose.yml及环境变量.env如下：

name: lobe-chat-database
services:
  postgresql:
    image: pgvector/pgvector:pg16
    container_name: lobe-postgres
    ports:
      - '5432:5432'
    volumes:
      - './data:/var/lib/postgresql/data'
    environment:
      - 'POSTGRES_DB=lobe'
      - 'POSTGRES_PASSWORD=uWNZugjBqixf8dxC'
    healthcheck:
      test: ['CMD-SHELL', 'pg_isready -U postgres']
      interval: 5s
      timeout: 5s
      retries: 5
    restart: always

  lobe:
    image: lobehub/lobe-chat-database
    container_name: lobe-chat
    ports:
      - '3210:3210'
    depends_on:
      - postgresql
    env_file:
      - .env
    restart: always

volumes:
  data:
    driver: local
  s3_data:
    driver: local
# 必填，LobeChat 域名，用于 tRPC 调用
# 请保证此域名在你的 NextAuth 鉴权服务提供商、S3 服务商的 CORS 白名单中
APP_URL=https://lobe.example.com/

# Postgres 相关，也即 DB 必需的环境变量
# 必填，用于加密敏感信息的密钥，可以使用 openssl rand -base64 32 生成
KEY_VAULTS_SECRET=Kix2wcUONd4CX51E/ZPAd36BqM4wzJgKjPtz2sGztqQ=
# 必填，Postgres 数据库连接字符串，用于连接到数据库
# 格式：postgresql://username:password@host:port/dbname，如果你的 pg 实例为 Docker 容器且位于同一 docker-compose 文件中，亦可使用容器名作为 host
DATABASE_URL=postgresql://postgres:uWNZugjBqixf8dxC@postgresql:5432/lobe

# NEXT_AUTH 相关，也即鉴权服务必需的环境变量
# 可以使用 auth0、Azure AD、GitHub、Authentik、Zitadel、Logto 等，如有其他接入诉求欢迎提 PR
# 目前支持的鉴权服务提供商请参考：https://lobehub.com/zh/docs/self-hosting/advanced/auth#next-auth
# 如果你有 ACCESS_CODE，请务必清空，我们以 NEXT_AUTH 作为唯一鉴权来源
# 必填，用于 NextAuth 的密钥，可以使用 openssl rand -base64 32 生成
NEXT_AUTH_SECRET=NX2kaPE923dt6BL2U8e9oSre5RfoT7hg
# 必填，指定鉴权服务提供商，这里以 Logto 为例
NEXT_AUTH_SSO_PROVIDERS=logto
# 必填，NextAuth 的 URL，用于 NextAuth 的回调
NEXTAUTH_URL=https://lobe.example.com/api/auth

# NextAuth 鉴权服务提供商部分，以 Logto 为例
# 其他鉴权服务提供商所需的环境变量，请参考：https://lobehub.com/zh/docs/self-hosting/environment-variables/auth
AUTH_LOGTO_ID=YOUR_LOGTO_ID
AUTH_LOGTO_SECRET=YOUR_LOGTO_SECRET
AUTH_LOGTO_ISSUER=https://lobe-auth-api.example.com/oidc

# 代理相关，如果你需要的话（比如你使用 GitHub 作为鉴权服务提供商）
# HTTP_PROXY=http://localhost:7890
# HTTPS_PROXY=http://localhost:7890

# S3 相关，也即非结构化数据（文件、图片等）存储必需的环境变量
# 这里以 MinIO 为例
# 必填，S3 的 Access Key ID，对于 MinIO 来说，直到在 MinIO UI 中手动创建之前都是无效的
S3_ACCESS_KEY_ID=YOUR_S3_ACCESS_KEY_ID
# 必填，S3 的 Secret Access Key，对于 MinIO 来说，直到在 MinIO UI 中手动创建之前都是无效的
S3_SECRET_ACCESS_KEY=YOUR_S3_SECRET_ACCESS_KEY
# 必填，S3 的 Endpoint，用于服务端/客户端连接到 S3 API
S3_ENDPOINT=https://lobe-s3-api.example.com
# 必填，S3 的 Bucket，直到在 MinIO UI 中手动创建之前都是无效的
S3_BUCKET=lobe
# 必填，S3 的 Public Domain，用于客户端通过公开连接访问非结构化数据
S3_PUBLIC_DOMAIN=https://lobe-s3-api.example.com
# 选填，S3 的 Enable Path Style
# 对于主流 S3 Cloud 服务商，一般填 0 即可；对于自部署的 MinIO，请填 1
# 请参考：https://lobehub.com/zh/docs/self-hosting/advanced/s3#s-3-enable-path-style
S3_ENABLE_PATH_STYLE=1

# 其他基础环境变量，视需求而定。注意不要有 ACCESS_CODE
# 请参考：https://lobehub.com/zh/docs/self-hosting/environment-variables/basic
# 请注意，对于服务端版本，其 API 必须支持嵌入（OpenAI text-embedding-3-small）模型，否则无法对上传文件进行处理，但你无需在 OPENAI_MODEL_LIST 中指定此模型
# OPENAI_API_KEY=sk-xxxx
# OPENAI_PROXY_URL=https://api.openai.com/v1
# OPENAI_MODEL_LIST=...

查看LobeChat官方文档以配置Auth0登录鉴权服务

重要安全提醒：

  • 务必将 KEY_VAULTS_SECRET, NEXT_AUTH_SECRET, POSTGRES_PASSWORD, AUTH_LOGTO_SECRET, S3_SECRET_ACCESS_KEY 等替换为你自己生成的、高强度随机值！

  • 保护好.env文件！它含有所有敏感信息，切勿提交到公开仓库或泄露。

配置认证服务(Critical Step!):

根据你选择的 NEXT_AUTH_SSO_PROVIDERS (如 Auth0, Logto, GitHub等)，严格按照 LobeChat 认证文档 和你的认证服务商文档进行配置。必须确保：

  • APP_URL (如 https://your.domain.com) 已正确添加到你认证服务商的 应用回调URL (Redirect/Callback URIs) 和 CORS 允许的来源 (Allowed Origins, Allowed Web Origins, Trusted Origins) 列表中。

  • 将认证服务商提供的应用程序 ID (Client ID) 和密钥 (Client Secret) 正确填入 .env 文件。

3.3 正式部署

  1. 新建一个目录，用于存放你的配置文件和后续的数据库文件，如 lobe-chat-db 。

mkdir lobe-chat-db
cd lobe-chat-db

  1. 将修改好配置的docker-compose.yml和.env文件放在目录中

  2. 启动Docker

docker compose up -d

  1. 通过 http://localhost:3210 访问你的 LobeChat 服务。

4.后续

成功部署（无论是客户端或服务端）后：

  1. 配置 API Key： 进入 Web UI 的设置(Settings) -> 通用设置 -> 语言模型服务提供商。点击 添加服务商，选择你使用的服务（如 OpenAI, Claude, Ollama 等），填入对应的 API Key 和必要信息（如基础 URL）。

  2. (服务端) 探索更多：

    • 插件/代理/工具: 在设置中启用。

    • 模型市场: 可安装使用 Agent Market 中的预设助手。

    • 用户管理: 通过 SSO 登录的用户会自动创建账户（需配合认证服务商）。

    • (可选) S3 存储: 如果配置正确，聊天中的文件上传将被存储到你的 S3 Bucket。

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