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【详细教程】Docker部署LobeChat数据库版轻松体验最美观、最先进、最好用的AI聊天应用

2025 年 10 月 10 日约 1 分钟

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同步来源：树洞剪藏源站剪藏 ID：604 原文地址：https://www.deepflood.com/post-13559-1

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【详细教程】Docker部署LobeChat数据库版轻松体验最美观、最先进、最好用的AI聊天应用

myns999 ⚠️Lv 2 楼主种子 6days ago edited 6days ago in 人工智能 #0

一步一步，轻松部署和使用目前最美观、最先进、最好用（存疑）的AI聊天应用LobeChat。

适合大部分mjj，无特殊条件，超低成本，不会翻车。

懒得做？点我体验官方实例，每月50w免费积分，支持云同步（非aff）

声明：DeepFlood原创首发，所有操作均由本人亲自试验总结而来，确保可行

项目简介

LobeChat是一款现代化设计的开源ChatGPT/LLMs聊天应用与开发框架，其功能丰富和更新迅速在一众竞品中遥遥领先，支持语音合成、多模态、可扩展的插件系统，包含强大的知识库和MCP功能，允许用户轻松创建大模型应用，享受全天候、多平台、云同步的智能体验。

更多信息，请查阅官方网站、官方文档和官方仓库

条件准备

为了充分享受完整功能，同时降低维护成本，需要准备以下资源：

一台有公网IPv4的境外VPS，Linux环境（本教程基于Debian 12），推荐配置为2C4G，其中内存不得低于2G。为了保证境内用户访问体验，最好使用优化线路机器或CDN加速。

预先安装最新Docker环境（内置Docker Compose），本教程不提供具体操作，可以参考菜鸟教程。

一个GitHub账户，用于提供注册登录功能，以及调用免费的嵌入模型，后者具体限制请参考 GitHub Docs 。

一个Cloudflare账户，用于创建和连接S3存储桶。为了方便，推荐使用该账户下的一个域名作为服务域名。

部署步骤

第一步：环境变量

让我们进入工作目录，比如 /etc/lobechat ，在此目录中创建一份 .env 文件，写入环境变量：

网站配置

APP_URL= KEY_VAULTS_SECRET=

Postgres 数据库配置

LOBE_DB_NAME=lobechat POSTGRES_PASSWORD=

Next Auth 配置

NEXT_AUTH_SECRET= NEXT_AUTH_SSO_PROVIDERS=github AUTH_GITHUB_ID= AUTH_GITHUB_SECRET= NEXTAUTH_URL=

Cloudflare S3 配置

S3_BUCKET= S3_ENDPOINT= S3_PUBLIC_DOMAIN= S3_ACCESS_KEY_ID= S3_SECRET_ACCESS_KEY= LLM_VISION_IMAGE_USE_BASE64=1

其他配置

CRAWLER_IMPLS=jina JINA_READER_API_KEY= ENABLE_OIDC=1 OIDC_JWKS_KEY= DEFAULT_FILES_CONFIG=embedding_model=github/openai/text-embedding-3-small GITHUB_TOKEN=

接下来，我们依次填写上面的信息。

网站配置：

APP_URL 填写你的域名，比如 https://lobechat.abcd.com ，用户最终通过这个域名进行访问。

KEY_VAULTS_SECRET 是必需的安全措施，在VPS上执行 openssl rand -base64 32 获得一串密钥填上去。

Postgres 数据库配置：

LOBE_DB_NAME 默认不变，填写一个比较复杂的 POSTGRES_PASSWORD 即可。

Next Auth 配置：

NEXT_AUTH_SECRET 也是必需的安全措施，参考前面的 KEY_VAULTS_SECRET 进行创建和填写，二者不得相同。

剩余的字段请参考官方文档，最终你将得到类似于这样的结果：

NEXT_AUTH_SSO_PROVIDERS=github AUTH_GITHUB_ID=93R3eR2rRTJYfwgrfee5 AUTH_GITHUB_SECRET=3289r389r828e989fd8gh4343r42refgeht4gag6 NEXTAUTH_URL=https://lobechat.abcd.com/api/auth

Cloudflare S3 配置：

LLM_VISION_IMAGE_USE_BASE64 默认为1，表示以base64形式上传图片，以支持视觉模型。

剩余的字段请参考官方文档，最终你将得到类似于这样的结果：

S3_BUCKET=lobechat S3_ENDPOINT=https://0b33a03b5c993fd2f453379dc36558e5.r2.cloudflarestorage.com S3_PUBLIC_DOMAIN=https://lobechat-s3.abcd.com S3_ACCESS_KEY_ID=9998d6757e276cf9f1edbd325b7083a6 S3_SECRET_ACCESS_KEY=55af75d8eb6b99f189f6a35f855336ea62cd9c4751a5cf4337c53c1d3f497ac2

其他配置：

推荐使用现成的Jina服务抓取网页内容，用于联网搜索。因此 CRAWLER_IMPLS 默认为jina， JINA_READER_API_KEY 请从 Jina官网免费获取。

LobeChat目前推出了PC端，未来还将推出移动端，为了连接云端部署的服务，我们设置 ENABLE_OIDC 为1， OIDC_JWKS_KEY 请参考官方文档生成并填写。

构建知识库需要嵌入模型，恰好GitHub提供每日免费使用次数，我们只需提供一个 GITHUB_TOKEN ，请访问 GitHub Developer Settings 进行创建，推荐设置 Expiration 为No Expiration，防止过期。

最终你将得到类似于这样的结果：

CRAWLER_IMPLS=jina JINA_READER_API_KEY=jina_xxxxxxxxxxxx ENABLE_OIDC=1 OIDC_JWKS_KEY=(此处省略一大串) DEFAULT_FILES_CONFIG=embedding_model=github/openai/text-embedding-3-small GITHUB_TOKEN=github_pat_xxxxxxxxxx

至此，环境变量填写完毕，类似于下面这样：

网站配置

APP_URL=https://lobechat.abcd.com KEY_VAULTS_SECRET=SX2O5D+SVD/KNm5V+qYI8vl2wOgx1t2L69OQfCW6kd8=

Postgres 数据库配置

LOBE_DB_NAME=lobechat POSTGRES_PASSWORD=G8Zq86vLkPyI7GfXFyJV2

Next Auth 配置

NEXT_AUTH_SECRET=FAB6CyotOTIAK9/vd39qaa/MtAlGdxp89JhliCugrZI= NEXT_AUTH_SSO_PROVIDERS=github AUTH_GITHUB_ID=93R3eR2rRTJYfwgrfee5 AUTH_GITHUB_SECRET=3289r389r828e989fd8gh4343r42refgeht4gag6 NEXTAUTH_URL=https://lobechat.abcd.com/api/auth

Cloudflare S3 配置

其他配置

第二步：Docker Compose配置

在工作目录下创建一份 docker-compose.yml ，填写下面的内容：

name: lobe-chat-database services: network-service: image: alpine container_name: lobe-network restart: always ports:

'127.0.0.1:3210:3210' # LobeChat command: tail -f /dev/null networks:
lobe-network

postgresql: image: pgvector/pgvector:pg17 container_name: lobe-postgres ports:

'127.0.0.1:5432:5432' volumes:
'./data:/var/lib/postgresql/data' environment:
'POSTGRES_DB=${LOBE_DB_NAME}'
'POSTGRES_PASSWORD=${POSTGRES_PASSWORD}' healthcheck: test: [ 'CMD-SHELL' , 'pg_isready -U postgres' ] interval: 5s timeout: 5s retries: 5 restart: always networks:
lobe-network

version lock ref: https://github.com/lobehub/lobe-chat/pull/7331

searxng: image: searxng/searxng container_name: lobe-searxng volumes:

'./searxng-settings.yml:/etc/searxng/settings.yml' environment:
'SEARXNG_SETTINGS_FILE=/etc/searxng/settings.yml' restart: always networks:
lobe-network env_file:
.env

lobe: image: lobehub/lobe-chat-database container_name: lobe-chat network_mode: 'service:network-service' depends_on: postgresql: condition: service_healthy network-service: condition: service_started environment:

'DATABASE_URL=postgresql://postgres:${POSTGRES_PASSWORD}@postgresql:5432/${LOBE_DB_NAME}'
'SEARXNG_URL=http://searxng:8080' env_file:
.env restart: always entrypoint: > /bin/sh -c " /bin/node /app/startServer.js & LOBE_PID=$! sleep 3 wait $LOBE_PID "

volumes: data: driver: local

networks: lobe-network: driver: bridge

该配置负责项目核心、数据库和内建搜索引擎的创建，将服务绑定到 127.0.0.1 的3210端口。

为了使用内建搜索引擎，还需要在工作目录下提供一份 searxng-settings.yml ，请从 GitHub 获得完整代码。

注意，我们需要调整第78行开始的一部分字段，像这样：

formats:

html
json # 加上json server:

Is overwritten by ${SEARXNG_PORT} and ${SEARXNG_BIND_ADDRESS}

port: 8080 # 最好改一下，保持一致 bind_address: "127.0.0.1"

第三步：启动服务和反向代理

在工作目录，使用 ls -a 命令查看所有文件，严格按上面的操作完成后，将是这样的：

root@localhost:/etc/lobechat # ls -a . .. docker-compose.yml . env searxng-settings.yml

确保一切准备就绪，执行 docker compose up -d 启动所有服务，耐心等待。

然后，使用你熟悉的方式（Nginx/Caddy）反向代理 127.0.0.1 的3210端口，绑定域名和证书。

部署成功后，通过环境变量中设定的 APP_URL 访问即可开始使用，界面类似于官方实例。

尾声：后续操作

我们已经完成部署，目前可以使用几乎全部功能，具体玩法和问题请参考官方文档和官方仓库。

项目内置了大部分常见API站点的接入，也可以配合另一个知名API聚合中转项目 New API 使用。

2 0 12 引用回复

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myns999 楼主种子 5days ago edited 5days ago #12

统一回应几个问题：

为什么内存这么大？

因为这个是功能最完整的数据库版本，而且我们去除了官方脚本中的内建身份验证系统和对象存储系统，已经做了一轮内存缩减，具体占用情况参考下面。

实际占用不到1G，推荐内存大一点，是怕和其他项目共存导致卡顿。

CONTAINER ID NAME CPU % MEM USAGE / LIMIT MEM % NET I /O BLOCK I /O PIDS e251f3ea2562 lobe-chat 0.00% 467.7 MiB / 7.628 GiB 5.99% 54.8 MB / 149 MB 0 B / 0 B 23 31 f07a0ded00 lobe-searxng 0.00% 112.4 MiB / 7.628 GiB 1.44% 482 kB / 66.4 kB 0 B / 5.38 MB 10 43204 f205854 lobe-network 0.00% 340 KiB / 7.628 GiB 0.00% 54.8 MB / 149 MB 0 B / 0 B 1 1 e48f7e64126 lobe-postgres 0.00% 25.17 MiB / 7.628 GiB 0.32% 6.69 MB / 34.7 MB 0 B / 3.02 MB 6

用cf行不行？

可以，官方提供了残血版本，支持cf/vercel，无难度。

但是，非数据库版本功能不全，无法同步、联网和使用知识库，对于AI爱好者和mjj，数据库版本更好用

为什么要境外？

因为境内备案麻烦，而且不支持直接调用国外大模型，会被检测IP

内建搜索引擎也很依赖境外网络，不然啥也搜不到

没钱，服务器线路不好怎么办？

开启cf免费cdn，至少能保证境外访问不卡，以后通过代理访问。

@jiao360124 #11

0 0 引用回复

zhh 种子 6days ago #1

看不完，收藏了

0 0 引用回复

myns999 楼主种子 6days ago #2

@zhh #1 慢慢来

0 0 引用回复

昶- 种子 6days ago #3

mark

0 0 引用回复

CloudFlood 种子 6days ago #4

deep起来了

云在青天水在瓶

0 0 引用回复

gamekb 种子 6days ago #5

不错不错，bd

0 0 引用回复

pocketmiddle 种子 6days ago #6

这么好的帖子才这点少的人跟帖回复？

必须赞一个。

0 0 引用回复

myns999 楼主种子 5days ago #7

不如灌水

0 0 引用回复

GloryBoy 5days ago #8

不错

CNBoy 四海部落｜ CNBoy Store ｜以针会友｜ Telegram Me

0 0 引用回复

ni456 种子 5days ago #9

看不完，收藏了

0 0 引用回复

GloryBoy 5days ago #10

可以，收藏了

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0 0 引用回复

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version lock ref: https://github.com/lobehub/lobe-chat/pull/7331

Is overwritten by ${SEARXNG_PORT} and ${SEARXNG_BIND_ADDRESS}

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