Open-Fiesta
访问网站
扫码查看
复制链接

开源多模型AI聊天工具

标签：Gemini , Next.js , OpenRouter , 人工智能聊天 , 图像附件 , 多模型聊天 , 开源AI , 网页搜索

Open-Fiesta

AI对话 / 集成多模型平台49 次浏览

综合介绍

Open-Fiesta 是一个开源的 AI 聊天平台，基于 Next.js 14 开发，支持多种 AI 模型和提供商，如 OpenRouter（包括 DeepSeek R1、Llama 3.3、Qwen 等）和 Gemini。用户可以同时选择最多 5 种模型进行对话，比较不同模型的输出结果。它提供简洁的界面，支持键盘提交、流式响应、图像附件（仅限 Gemini）和可选的网页搜索功能。项目使用 TypeScript 和 Tailwind CSS，确保代码规范和界面美观。Open-Fiesta 适合开发者、AI 爱好者和需要对比模型输出的用户，代码完全开源，遵循 MIT 许可证，欢迎社区贡献。

功能列表

  • 多模型支持：集成 OpenRouter（支持 DeepSeek R1、Llama 3.3、Qwen、Mistral 等）和 Gemini，允许用户选择最多 5 种模型进行对话。
  • 并排比较输出：支持同时运行多个模型，方便用户比较不同模型的回答。
  • 网页搜索功能：每条消息可单独开启网页搜索，增强回答的实时性和准确性。
  • 图像附件支持：Gemini 模型支持上传图像作为输入，适合需要图像分析的场景。
  • 简洁用户界面：支持键盘提交，流式响应，提供流畅的交互体验。
  • API 规范化：后端处理 DeepSeek R1 等模型的输出，移除推理标签，将 Markdown 转为纯文本，提升可读性。
  • 开源与可扩展：基于 MIT 许可证，代码公开，鼓励社区贡献新功能和模型。

使用帮助

安装流程

  1. 克隆仓库在 GitHub 上访问 Open-Fiesta 仓库，点击 “Fork” 按钮，将仓库 fork 到自己的 GitHub 账户。然后克隆到本地： 
    git clone https://github.com/<你的用户名>/Open-Fiesta.git
cd Open-Fiesta
  2. 安装依赖确保本地已安装 Node.js（建议版本 18 或以上）。在项目根目录运行以下命令安装依赖： 
    npm install
  3. 配置环境变量在项目根目录创建 .env.local 文件，添加以下 API 密钥： 
    OPENROUTER_API_KEY=your_openrouter_api_key
GOOGLE_GENERATIVE_AI_API_KEY=your_google_ai_api_key
    • 获取 OPENROUTER_API_KEY：访问 OpenRouter，注册并生成 API 密钥。
    • 获取 GOOGLE_GENERATIVE_AI_API_KEY：访问 Google AI Studio，生成 Gemini 模型的 API 密钥。
    • 如果不想在 .env.local 中配置密钥，也可以在 UI 的设置面板中输入密钥。
  4. 运行开发服务器安装完成后，运行以下命令启动本地开发服务器： 
    npm run dev

    打开浏览器，访问 http://localhost:3000，即可看到 Open-Fiesta 的界面。

  5. 代码检查与构建在提交代码或部署前，运行以下命令检查代码规范和构建项目： 
    npm run lint
npm run build

使用方法

  • 访问界面：启动后，浏览器会显示 Open-Fiesta 的主界面，包含聊天框、模型选择器和设置面板。
  • 选择模型：
    • 在界面顶部或设置面板中，选择 AI 模型（最多 5 个）。可用模型包括 OpenRouter 的 DeepSeek R1、Llama 3.3、Qwen 等，以及 Gemini。
    • 点击模型名称即可切换或添加模型。
  • 输入消息：
    • 在聊天框输入问题或指令，按回车键或点击发送按钮提交。
    • 支持流式响应，模型会逐步返回结果。
  • 使用网页搜索：
    • 每条消息旁边有一个搜索开关，开启后，系统会结合网页搜索结果生成回答。
  • 上传图像（仅限 Gemini）：
    • 在聊天框旁边，点击图像上传按钮，选择本地图片。
    • 上传后，Gemini 模型会分析图像并结合文本输入生成回答。
  • 比较模型输出：
    • 选择多个模型后，界面会并排显示每个模型的回答，方便比较差异。
  • 调整设置：
    • 在设置面板中，可以输入或更新 API 密钥，调整模型参数（如温度、最大输出长度）。

功能操作流程

  1. 多模型对话：
    • 打开模型选择器，选择 2-5 个模型（如 DeepSeek R1 和 Gemini）。
    • 输入问题，例如“解释量子力学的基本原理”。
    • 系统会同时向所选模型发送请求，并将结果并排显示。
    • DeepSeek R1 的输出会自动移除推理标签，转换为纯文本，易于阅读。
  2. 网页搜索增强：
    • 对于需要最新信息的提问（如“2025 年科技趋势”），打开消息旁边的搜索开关。
    • 系统会调用外部搜索 API，结合搜索结果生成更准确的回答。
  3. 图像分析：
    • 使用 Gemini 模型时，点击聊天框旁边的图像图标。
    • 上传图片（支持 PNG、JPEG 等格式），并输入相关问题，如“描述这张图片的内容”。
    • Gemini 会分析图像并返回详细描述。
  4. 开发者贡献：
    • 如果想添加新模型，修改 lib/models.ts 或 lib/customModels.ts，并更新 app/api/ 下的对应路由。
    • 提交代码前，运行 npm run lint 和 npm run build，确保代码通过检查。
    • 提交 PR 时，使用描述性提交信息，如 feat: add support for new model X。

注意事项

  • API 密钥安全：不要将 .env.local 文件上传到 GitHub，以免泄露密钥。
  • 模型限制：部分模型（如 DeepSeek R1）需要 OpenRouter 的免费或付费账户支持。
  • 性能优化：本地运行时，确保机器有足够内存（建议 8GB 以上），以处理多模型请求。

应用场景

  1. AI 模型对比开发者或研究人员需要评估不同 AI 模型的性能。Open-Fiesta 允许同时运行多个模型，比较它们的回答质量和风格，适合选择最适合特定任务的模型。
  2. 教育与学习学生或教师可以输入学术问题，结合网页搜索功能获取最新信息，并通过多模型输出获得多样化的解释，适合学习复杂概念。
  3. 内容创作创作者可以使用 Open-Fiesta 生成文本或分析图像，快速获取灵感或草稿。Gemini 的图像分析功能尤其适合需要视觉描述的场景。
  4. 开源开发开发者可以 fork 仓库，添加新功能或模型，参与社区贡献，学习 Next.js 和 AI API 集成的开发流程。

QA

  1. Open-Fiesta 支持哪些 AI 模型？支持 OpenRouter 的模型（如 DeepSeek R1、Llama 3.3、Qwen、Mistral 等）和 Google 的 Gemini 模型。用户可通过 lib/models.ts 查看完整模型列表。
  2. 如何获取 API 密钥？访问 OpenRouter 获取 OPENROUTER_API_KEY，访问 Google AI Studio 获取 GOOGLE_GENERATIVE_AI_API_KEY。
  3. 为什么 DeepSeek R1 的输出更易读？Open-Fiesta 后处理 DeepSeek R1 的输出，移除推理标签并将 Markdown 转为纯文本，确保内容简洁。
  4. 可以离线使用吗？不支持离线使用，所有模型请求都需要联网调用 OpenRouter 或 Google 的 API。
  5. 如何贡献代码？Fork 仓库，创建功能分支，修改代码后运行 npm run lint 和 npm run build，提交 PR 到主分支，附上详细说明和测试记录。
微信微博Email复制链接