国内不能直接打开OpenAI官方网站，付费并使用ChatGPT Plus版本的GPT-4系列已经是众所周知的事情了，尝试通过特殊方法伪装成国外身份去购买过得朋友，想必大部分都体验过被无情封号“人财两空”的大冤种场景。
当然本文重点不是讨论解封的，你充了钱被封的痛是别人解决不了的！过去的就让他过去吧，吃一堑长一智，在国内，我们还可以通过更加靠谱的方式解决GPT的使用问题，比如用中转API>>！前面我也发过很多文章，用各种各样的方法来教大家如何在大陆环境下顺利使用gpt-4-turbo / gpt-4o等，有时间可以点击下方链接进行阅读学习：
文章列表 —— 原创实践文章助力快速学习AI知识，开源、降本、提效 >>
梳理一下以往的对话类开源程序大概有以下3个常用项目：
1、Dooy-AI，纯前端项目，功能全面，融合了文字对话、MJ绘图、GPTs、Suno音乐、DALL.E绘图、语音对话功能，是不可多得的优秀作品之一！具体部署和使用方法参考此前文章：
《拥有私人GPT：chatgpt-web-midjourney-proxy完整部署指南》
2、NextChat，纯前端项目，主打OpenAI全模型文字对话，全程Markdown格式并支持Latex公式显示，交互丝滑，还创新性的融入了助手“面具”功能让人眼前一亮。具体部署和使用方法参考此前文章：
《通过NextChat(ChatGPT-Next-Web)低成本给自己或客户部署GPT程》
3、Lobe-chat，纯前端项目，把前端技术用到极致的项目，作者所带领的团队非常敬业，程序更新能做到日更，UI非常美观，同时支持强大丰富的插件生态，非常高端的免费开源项目。具体部署和使用方法参考此前文章：
《开箱即用，简单上手，媲美官方plus的国内高可用GPT-4生产力工具：LobeChat程序》
以上三个项目基本代表了目前国人AI开源聊天程序界的最高水平，至于一些明面上就宣布二开商业版或暗自加入导流广告的“假”开源这里就不展开介绍了，99%的此类程序都存在价格虚标的问题，心思用在了商业化上，技术能力却没有跟上的作者大有人在，所开发的AI程序体验可想而知，所以奉劝各位在掏钱买“开源程序”的时候一定要擦亮眼睛哦。
以上3个国人大神开发的项目可以说已经接近完美，又能对话又能绘图，还有可以支持语音的功能，我们在日常办公和学习中足矣应付大部分的场景，直到有一天我们发现手头的文档材料需要AI来帮我们解读，也就是GPT文档对话功能；另外，我们还发现了纯前端项目的一个弊端：没有办法多端同步数据，从电脑上聊得热火朝天，但对话内容换成手机就看不到了，如果有一种方案支持多端同步该多好。
针对以上两个问题，经过一段时间的摸索终于找到了一个国外大神的项目LibreChat，该程序恰到好处的提供了GPT文档对话分析的功能和数据多端同步的功能，同时，他还参考了OpenAI官方ChatGPT的界面风格，整个体验都无比舒畅，所以我们决定使用它！
LibreChat作为AI聊天对话程序，提供了丰富全面的功能支持，核心功能如下：
- 模仿ChatGPT官方的界面风格
- 支持本地文档上传并基于文档对话
- 支持多设备数据同步
- 支持所有厂商的AI模型调用
- 提供插件，如让模型实现联网和Dall.E绘图等
- 支持模型的多个参数预设和对话内容预设
- 支持数据的归档存储、导入、分享功能
- 支持tts和stt语音功能
- 支持展开话题分叉讨论
程序作者还在持续迭代程序，更多功能敬请期待…
本文主要介绍基于聚合AI网站部署的LibreChat操作使用教程，不涉及该程序的安装部署内容，如有条件也可参考官方文档自行部署，因为官方文档写的较为复杂，上手有一定的难度，所以近期我们也会考虑整理一篇针对LibreChat私有化部署的简化教程文章。
注意，本文提供的LibreChat程序访问地址，是托管于一台低配置的服务器上实现的，并发性能和稳定性能均有限，其目的也仅用于学习和测试，并不会对任何意外负责，也不会对任何用户的数据丢失负责，如果有条件建议自行部署使用效果更佳。
打开网站https://www.gptacg.com并找到LibreChat入口进入。
根据页面提示，完成注册并登录即可（此处无需验证邮箱，不必担心泄露隐私）。
点击左上角的JuheAI并完成对API-Key的设置，建议选择有效期30天，选项为：Expire in 30 days 。
设置完成后，点击提交即可。
注意：本文所述LibreChat入口内置了聚合AI通用接口，对应的API-Key可以去XD Store >> 进行购买。理论上渠道正规，所有接口下的API都可支持使用，如果你有其它渠道的API而暂时不想购买，则可选择自行部署，这样就不会受本文所述接口的限制。
选择合适的模型，我们建议使用最新模型gpt-4o（性能好，价格低，速度快），点击上传文档后（可支持多个文档同时上传），输入问题并发起提问，AI会基于文档内容生成答案，还可以连续追问。
LibreChat文档对话功能支持所有模型，它采用了RAG技术将文档进行了向量化存储，该方式相比于之前推荐的gpt-4-all模型的传链url阅读分析形式，速度更快更稳定，兼容性更强，文档理解效果也更好。
我们可以通过对话预设功能，来设定大语言模型的画像特征，这就好比设定一个人的职业、性格、爱好等等，都可以通过预设设置完成调整，使其回答内容更符合用户要求。此处建议仅改变自定义指令和自定义名称，其余选项默认即可，避免发生未知错误。
左下角进入设置并选择OpenAI的whisper语音输入模型和tts语音输出模型，即可在对话中使用语音输入和输出功能了。
插件可以通过模型的fc（函数调用）帮助你实现访问网页、联网查询、计算器、DALL.E绘图等功能。
左上角下拉选择Plugins，并设置API-Key，按照提示选择安装对应的插件即可使用。
分享功能会把你的聊天内容做成一个公共可访问的链接，其他人可以无需登录就可查看你分享的对话内容。
导出功能可以将你的对话内容转换为可编辑格式（目前已支持图片、csv、txt、json、markdown等格式的导出），同时生成的json文件还能再次导入进LibreChat，非常方便。
这种玩法比较新颖，你可以把和AI的对话想象成一个游戏旅程，在游戏中，我们的不同选择会得到不同的结局。有时，在与 AI 的对话中，你可能希望追问一个新的知识点而不想打断讨论的主题。比如你们今天讨论西红柿炒鸡蛋是怎么炒制的，AI告诉你需要先把鸡蛋用打蛋器打散，接下来你们要聊的就是鸡蛋打散后往下该怎么做。但是这时候你突然脑子里冒出一个新的问题：打蛋器是电动的还是手动的好？这个问题和主线要讨论的如何做西红柿炒鸡蛋并不直接相关，所以为了不影响和AI继续讨论西红柿炒鸡蛋的问题，我们就可以在这个打蛋器打散鸡蛋的回答后将主题分叉，分叉后我们就可以详细的追问打蛋器相关的问题了。而主线则继续往下讨论西红柿炒鸡蛋的问题。简易场景如下图：
所以，你只需要记住，在可能有分叉问题进行详细沟通时，点击分叉新建一个对话就可以了（有点类似于复制上文对话的意思）。
大部分人通过这种方式就可以满足要求。下面再来说一下它的两个延申形态，包含可见分支和包含全部分支。
这个地方比较难理解，关键点在于“branch”分支上，所谓的分支，这里是指你让AI模型重新生成的答案，对应有几个分支，就是你让AI重新生成了几次答案，对应的看下图：
这里的3就是你重新生成答案的数量，也就是有3个分支答案，如果理解了这一点，你就可以很容易理解上面所述的是否包含分支的分叉操作了。另外附作者给的图示便于理解：
这还有个学术名词叫做Generic Trees (N-ary Trees)，详细阅读请查看此处文档材料>>
由于文化差异的存在，相比于国人大神开发的AI程序，这个国外的作品在使用上可能多少有点别扭，无论是使用还是部署，对中国人，尤其是入门者都不是特别友好，但习惯并上手之后也会有更好的AI体验。这也让我想起了全球建站占有率NO.1的WordPress程序（本站建站也是用的它），操作习惯真的是和国人差别挺大的，但是一旦入门就会发现它的奥妙和不可替代之处！本文也详细介绍了LibreChat程序，希望对你上手有所帮助。