🤖 FreeChat

基于Streamlit搭建的ChatGPT对话助手，简单易用。

🤩 已部署项目

• 直接使用已部署项目，可在网页的设置选项中配置Openai Key，此时不会留存历史对话，仅在用户当前会话有效，他人不会共享。
• 自行部署项目，在Secrets中配置Openai Key后，将留存历史对话记录，此时需设置为私人应用，打造为个人GPT助理。

部署

Streamlit Cloud部署（推荐）

轻松免费部署，且无须科学上网即可使用，注意设置为私人应用。
可参考由@Hannah11111提供的详细步骤。

1. Fork本项目到个人Github仓库。
2. 注册Streamlit Cloud账号，并连接到Github。（可直接选：Continue with GitHub）
3. 开始部署应用，具体可参考官方教程。
4. secrets配置：

[openai]
# 获取地址：https://platform.openai.com/account/api-keys
api_key="sk-xxx"

[auth]
# 这个不要改
cookie_key="ai_cookie"

# 授权的暗号列表，多个以空格隔开。认证通过会使用 [openai].api_key 进行对话。
valid_cookies="easyai-xxx"

# 设定密码，认证通过会使用 [openai].api_key 进行对话。
password=""

本地部署

本地部署需要科学上网。

1. 建立虚拟环境（建议）

2. 克隆项目（也可以手动下载到本地）

git clone https://github.com/ciwind/FreeChat.git

3. 安装依赖

pip install -r requirements.txt

4. 认证配置

• 在 .streamlit/secrets.toml文件中写入

[openai]
# 获取地址：https://platform.openai.com/account/api-keys
api_key="sk-xxx"

[auth]
# 这个不要改
cookie_key="ai_cookie"

# 授权的暗号列表，多个以空格隔开。认证通过会使用 [openai].api_key 进行对话。
valid_cookies="easyai-xxx"

# 设定密码，认证通过会使用 [openai].api_key 进行对话。
password=""

5. 启动应用

streamlit run app.py

说明

• 在custom.py文件中可自定义用户名和头像
• 在部署的项目源码中编辑set_context.py，即可增加预设定的上下文选项，会自动同步到应用中。
• 有条件的可以考虑把helper.py中的文件读写逻辑改为云数据库操作，防止历史记录丢失。

致谢

• 基于PierXuY/ChatGPT-Assistant项目进行的改造，感谢。
• 主要改变：
  • 添加了认证功能，支持密码或者cookie认证，避免每次输入难记的ApiKey，公开部署无忧。
  • 简化界面、优化朗读、支持逐句回复切换（非PC端逐句回复，朗读有问题，等前端大佬来解决）

如果觉得好用，请我喝杯咖啡😄