DeepChat - 强大的开源多模型AI聊天平台
DeepChat 是一个功能丰富的开源 AI 聊天平台，支持多种云端和本地大型语言模型，具有强大的搜索增强和工具调用能力。
📑 目录
🚀 项目介绍
DeepChat 是一个强大的开源 AI 聊天平台，提供统一的界面用于与各种大型语言模型交互。无论您使用的是 OpenAI、Gemini、Anthropic 等云端 API，还是本地部署的 Ollama 模型，DeepChat 都能提供流畅的用户体验。
作为跨平台的 AI 助手应用程序，DeepChat 不仅支持基本的聊天功能，还提供高级功能，如搜索增强、工具调用和多模态交互，使 AI 能力更加易用和高效。
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💡 为什么选择 DeepChat
与其他 AI 工具相比，DeepChat 提供以下独特优势：
- 统一的多模型管理：一个应用程序支持几乎所有主流的 LLM，无需在多个应用之间切换
- 无缝的本地模型集成：内置 Ollama 支持，允许您无需命令行操作即可管理和使用本地模型
- 高级工具调用：内置 MCP 支持，无需额外配置即可实现代码执行、网络访问等工具
- 强大的搜索增强：支持多个搜索引擎，使 AI 响应更准确及时，提供可快速定制的非标准网络搜索范式
- 注重隐私：本地数据存储和网络代理支持，降低信息泄露风险
- 商业友好：在 Apache License 2.0 下采用开源，适合商业和个人使用
🔥 主要功能
- 🌐 支持多种云端 LLM 提供者：DeepSeek、OpenAI、SiliconFlow、Grok、Gemini、Anthropic 等
- 🏠 支持本地模型部署：
- 集成 Ollama，具备全面的管理能力
- 无需命令行操作即可控制和管理 Ollama 模型的下载、部署和运行
- 🚀 丰富且易于使用的聊天功能
- 完整的 Markdown 渲染，基于行业领先的 CodeMirror 实现代码块渲染
- 多窗口 + 多标签架构，支持跨所有维度并行多会话操作，使用大型模型如同使用浏览器，非阻塞体验带来卓越效率
- 支持结果多样化呈现的 Artifacts 渲染，在 MCP 集成后显著节省 token 消耗
- 消息支持重试生成多个变体；对话可以自由分叉，确保始终有合适的思路
- 支持渲染图片、Mermaid 图表和其他多模态内容；支持 GPT-4o、Gemini、Grok 文本到图像功能
- 支持在内容中高亮外部信息来源，如搜索结果
- 🔍 强大的搜索扩展能力
- 内置与领先搜索 API（如 BoSearch、Brave Search）的 MCP 模式集成，允许模型智能决定何时搜索
- 支持主流搜索引擎（如 Google、Bing、百度、搜狗官方账号）搜索，通过模拟用户网络浏览，使 LLM 像人类一样读取搜索引擎
- 支持读取任何搜索引擎；只需配置一个搜索助手模型，即可将内部网络、无 API 引擎或垂直领域搜索引擎作为模型的信息来源
- 🔧 出色的 MCP（模型上下文协议）支持
- 完全支持 MCP 协议中的资源/提示/工具三大核心能力
- 支持语义工作流，通过理解任务的意义和上下文实现更复杂和智能的自动化
- 极其用户友好的配置界面
- 美观清晰的工具调用显示
- 带有自动格式化工具参数和返回数据的详细工具调用调试窗口
- 内置 Node.js 运行时环境；npx/node 类服务无需额外配置即可即用即走
- 支持可流式传输的 HTTP/SSE/Stdio 协议传输
- 支持内存服务，内置代码执行、网络信息获取和文件操作等实用工具；开箱即用，无需二次安装即可满足大多数常见用例
- 通过内置的 MCP 服务将视觉模型能力转换为任何模型通用的功能
- 💻 多平台支持：Windows、macOS、Linux
- 🎨 美观且用户友好的界面，以用户为中心的设计，精心设计的浅色和深色模式
- 🔗 丰富的 DeepLink 支持：通过链接启动对话，实现与其他应用的无缝集成。同时支持 MCP 服务的单击安装，简单快捷
- 🚑 安全优先设计：聊天数据和配置数据具有保留的加密接口和代码混淆能力
- 🛡️ 隐私保护：支持屏幕投影隐藏、网络代理等隐私保护方法，降低信息泄露风险
- 💰 商业友好：
- 基于 Apache License 2.0 协议的开放源码，企业使用无忧
- 企业集成只需少量配置代码更改即可使用保留的加密混淆安全功能
- 代码结构清晰，模型提供者和 MCP 服务高度解耦，可低成本自由定制
- 架构合理，数据交互和 UI 行为分离，充分利用 Electron 的能力，拒绝简单的 Web 包装，性能卓越
有关如何使用这些功能的详细信息，请参阅 用户指南。
🤖 支持的模型提供者
 Ollama |
 Deepseek |
 SiliconFlow |
 DashScope |
 Doubao |
 MiniMax |
 Fireworks |
 PPIO |
 OpenAI |
 Gemini |
 GitHub 模型 |
 Moonshot |
 OpenRouter |
 Azure OpenAI |
 七牛 |
 Grok |
 智谱 |
 LM Studio |
 AIHubMix |
 Hunyuan |
 302.AI |
兼容 OpenAI/Gemini/Anthropic API 格式的任何模型提供者
🔍 用例
DeepChat 适用于各种 AI 应用场景：
- 日常助手：回答问题、提供建议、协助写作和创作
- 开发辅助：代码生成、调试、技术问题解决
- 学习工具：概念解释、知识探索、学习指导
- 内容创作：文案写作、创意灵感、内容优化
- 数据分析：数据解读、图表生成、报告撰写
📦 快速入门
下载和安装
从 GitHub 发布 页面下载适用于您系统的最新版本：
- Windows：
.exe安装文件 - macOS：
.dmg安装文件 - Linux：
.AppImage或.deb安装文件
配置模型
- 启动 DeepChat 应用程序
- 点击设置图标
- 选择“模型提供者”选项卡
- 添加您的 API 密钥或配置本地 Ollama
开始对话
- 点击“+”按钮创建新对话
- 选择您要使用的模型
- 开始与您的 AI 助手交流
有关如何开始使用和利用所有功能的全面指南，请参阅 用户指南。
💻 开发指南
请阅读 贡献指南
Windows 和 Linux 由 GitHub Action 打包。 有关 macOS 相关的签名和打包，请参阅 Mac 发布指南。
安装依赖项
$ pnpm install
$ pnpm run installRuntime
# 如果出现错误：No module named 'distutils'
$ pip install setuptools
- 对于 Windows：为允许非管理员用户创建符号链接和硬链接，请在设置中启用
Developer Mode或使用管理员账户。否则pnpm操作将失败。
开始开发
$ pnpm run dev
构建
# 对于 Windows
$ pnpm run build:win
# 对于 macOS
$ pnpm run build:mac
# 对于 Linux
$ pnpm run build:linux
# 指定架构打包
$ pnpm run build:win:x64
$ pnpm run build:win:arm64
$ pnpm run build:mac:x64
$ pnpm run build:mac:arm64
$ pnpm run build:linux:x64
$ pnpm run build:linux:arm64
有关开发、项目结构和架构的更详细指南，请参阅 开发指南。
👥 社区 & 贡献
DeepChat 是一个活跃的开源社区项目，我们欢迎各种形式的贡献：
查看 贡献指南，了解更多参与项目的方式。
⭐ 星标历史
👨💻 贡献者
感谢您考虑为 deepchat 贡献！贡献指南可以在 贡献指南 中找到。
