LobeChat Pro 项目服务器端数据库部署指南
前言
LobeChat Pro 是一款功能强大的聊天应用,默认使用客户端数据库(IndexedDB)存储数据,同时也支持部署服务器端数据库。本文将详细介绍如何为 LobeChat Pro 配置和部署服务器端数据库方案。
服务器端数据库架构概述
LobeChat Pro 的服务器端数据库方案采用 PostgreSQL 作为核心存储引擎,主要包含三个关键模块:
- 数据库服务:PostgreSQL 数据库实例
- 认证服务:用户身份验证系统
- 存储服务:文件存储解决方案
这种架构设计确保了系统的可扩展性、安全性和性能。
PostgreSQL 数据库配置
数据库选择
LobeChat Pro 支持两种 PostgreSQL 实例类型:
- Serverless 实例:如 Vercel/Neon 等无服务器数据库
- 自托管实例:通过 Docker/Railway/Zeabur 等部署的传统 PostgreSQL 实例
核心环境变量配置
1. 服务模式切换
NEXT_PUBLIC_SERVICE_MODE=server
此变量用于切换客户端/服务器端模式,默认值为 client,部署服务器端时需要设置为 server。
2. 数据库连接
DATABASE_URL=postgres://username:password@host:port/database
这是 PostgreSQL 的标准连接字符串格式。如需启用 SSL 连接,请参考相关文档进行配置。
3. 数据库驱动类型
DATABASE_DRIVER=node|neon
node:适用于传统 PostgreSQL 实例neon:适用于 Serverless 实例
4. 数据加密密钥
KEY_VAULTS_SECRET=your_32_char_random_string
使用 OpenSSL 生成随机密钥:
openssl rand -base64 32
pgvector 插件安装
LobeChat Pro 的 RAG(检索增强生成)功能依赖 PostgreSQL 的 pgvector 插件,用于实现向量搜索能力。部署时需确保数据库已安装此插件。
认证服务配置
LobeChat Pro 提供两种认证方案:
1. Clerk 认证服务
Clerk 是一款 SaaS 认证服务,提供开箱即用的认证功能,适合需要快速上线的场景。
配置参数:
NEXT_PUBLIC_CLERK_PUBLISHABLE_KEY=your_publishable_key
CLERK_SECRET_KEY=your_secret_key
CLERK_WEBHOOK_SECRET=your_webhook_secret
2. NextAuth 认证服务
NextAuth 是一个开源认证库,支持多种身份提供商,适合需要完全私有化部署的场景。
特点:
- 支持多种 OAuth 提供商
- 可自定义认证流程
- 完全自主可控
对象存储服务配置
LobeChat Pro 的多模态功能(如图片上传)需要依赖兼容的对象存储服务。
支持的存储方案:
- Amazon S3
- 其他主流对象存储服务
- 阿里云 OSS
- MinIO(自托管)
配置要点:
- 创建存储桶(Bucket)
- 配置访问权限
- 设置环境变量连接信息
部署实践建议
1. Vercel 平台部署
- 推荐使用 Serverless PostgreSQL + Clerk 认证组合
- 配置简单,适合快速上线
2. Docker 部署
- 推荐使用传统 PostgreSQL + NextAuth 认证组合
- 适合私有化部署场景
- 官方提供预配置的
lobe-chat-database镜像
3. 混合部署
- 可根据实际需求混合搭配不同组件
- 例如:使用 Neon 数据库 + NextAuth 认证
常见问题解答
Q:为什么需要单独的数据库版本镜像? A:因为 NEXT_PUBLIC 前缀的环境变量需要在构建时注入,无法在容器运行时修改。
Q:如何确保数据安全? A:通过 KEY_VAULTS_SECRET 加密敏感数据,建议定期轮换密钥。
Q:文件存储是否必须使用对象存储? A:对于生产环境推荐使用兼容的对象存储方案,开发环境可暂时使用本地存储方案。
总结
部署 LobeChat Pro 的服务器端数据库方案需要综合考虑数据库、认证和存储三个核心组件。根据您的具体需求选择合适的配置组合,可以构建出高性能、安全可靠的聊天应用后端。本文提供的配置指南和最佳实践将帮助您顺利完成部署。
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
unified-cache-managementUnified Cache Manager(推理记忆数据管理器),是一款以KV Cache为中心的推理加速套件,其融合了多类型缓存加速算法工具,分级管理并持久化推理过程中产生的KV Cache记忆数据,扩大推理上下文窗口,以实现高吞吐、低时延的推理体验,降低每Token推理成本。Python03
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
HunyuanWorld-Mirror混元3D世界重建模型,支持多模态先验注入和多任务统一输出Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
Spark-Scilit-X1-13B科大讯飞Spark Scilit-X1-13B基于最新一代科大讯飞基础模型,并针对源自科学文献的多项核心任务进行了训练。作为一款专为学术研究场景打造的大型语言模型,它在论文辅助阅读、学术翻译、英语润色和评论生成等方面均表现出色,旨在为研究人员、教师和学生提供高效、精准的智能辅助。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile014
Spark-Chemistry-X1-13B科大讯飞星火化学-X1-13B (iFLYTEK Spark Chemistry-X1-13B) 是一款专为化学领域优化的大语言模型。它由星火-X1 (Spark-X1) 基础模型微调而来,在化学知识问答、分子性质预测、化学名称转换和科学推理方面展现出强大的能力,同时保持了强大的通用语言理解与生成能力。Python00- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00