LibreChat 主要功能

多模型支持：支持多种主流AI模型和本地AI模型。
自定义预设：用户可以创建、保存和分享自定义预设，快速切换不同的对话场景和AI设置。
对话分支：支持编辑、重新提交和继续消息，实现高级上下文控制。
多模态交互：支持上传和分析图像，与支持视觉功能的AI模型进行图像对话。
文件处理：能够与各种AI模型一起处理文件，支持高级代理功能。
多语言支持：界面支持多种语言，方便全球用户使用。
语音交互：集成了语音转文本和文本转语音功能，支持免提AI对话。
数据导入导出：支持从LibreChat、ChatGPT、Chatbot UI等平台导入对话，也可以将对话导出为截图、Markdown、文本或JSON格式。
代码生成和执行：支持多种编程语言的代码生成和安全执行。
图表生成：可以生成和显示各种图表，如流程图、UML图等。
插件系统：支持ChatGPT插件和OpenAI Functions，扩展AI助手的能力。

LibreChat 如何使用

在线演示：访问LibreChat的在线演示版本（https://demo.librechat.cfd/）直接体验其功能。
本地安装：
克隆GitHub仓库：git clone https://github.com/danny-avila/LibreChat.git。
安装依赖：npm install。
配置环境变量：复制.env.example文件为.env，并填写必要的配置信息。
启动应用：npm run dev。
Docker部署：使用Docker和Docker Compose配置，运行docker-compose up -d命令快速启动。

LibreChat 应用场景

软件开发：开发人员可以在同一对话中轻松地在不同AI模型之间切换，比较结果，并利用Code Interpreter测试和改进代码片段。
内容创作：营销团队可以使用集成的DALL-E-3生成图像，并在不同语言模型之间切换以起草引人注目的文案。
客户支持：客户支持团队可以为常见的客户查询创建自定义预设，使用内置的审核工具来确保一致且有帮助的响应。
研究和学习：研究人员可以从各种AI模型中收集有关特定主题的信息，上传研究论文并进行分析，生成摘要和见解。

LibreChat 适用人群

个人用户：需要进行日常对话、学习、写作或娱乐的用户。
团队和组织：需要协作处理项目和任务的团队，LibreChat的多用户系统和预设功能非常适合团队使用。
开发者：希望利用LibreChat的API和插件系统扩展功能的开发者。