分步骤实现高效部署与多模型配置
HiveChat专为中小团队设计，可通过以下流程完成部署：
- 环境准备：确保具备Node.js v16+和PostgreSQL环境，建议使用Docker简化依赖管理
- 部署选择：
- 本地部署：克隆仓库后运行
npm install安装依赖，通过npm run initdb初始化数据库 - Docker部署：执行
docker compose build和docker compose up -d快速启动服务 - Vercel部署：提供一键部署能力，适合无运维经验的团队
- 本地部署：克隆仓库后运行
- 关键配置：
- 在.env文件中设置
DATABASE_URL指向PostgreSQL实例 - 使用
openssl rand -base64 32生成AUTH_SECRET确保安全 - 自定义
ADMIN_CODE作为管理员初始凭证
- 在.env文件中设置
完成部署后访问/setup路径进行管理员初始化，在仪表盘中可：
- 同时配置多个AI模型的API密钥（最多10种提供商）
- 设置模型调用优先级和额度分配
- 通过测试接口验证各模型连接状态
本答案来源于文章《HiveChat：适合公司内部快速部署的AI聊天机器人》
未经允许不得转载：AI生产力工具 » 如何实现中小团队快速部署HiveChat并配置多AI模型？
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