HiveChat 是一款面向中小团队的 AI 聊天工具，支持多种主流 AI 模型，旨在为团队提供高效、智能的协作体验。
一、主要功能
多模型支持：HiveChat 支持 Deepseek、Open AI、Claude、Gemini 等多种主流 AI 模型，用户可以根据需求选择不同的模型进行对话。
LaTeX 和 Markdown 渲染：支持 LaTeX 数学公式和 Markdown 格式渲染，方便用户在聊天中插入复杂的公式和格式化文本。
图像理解能力：具备图像理解功能，能够处理和分析用户上传的图片内容，提供相关解读或生成描述。
AI 智能体：内置 AI 智能体功能，可以执行特定任务或提供自动化服务，提升团队工作效率。
云端数据存储：支持云端数据存储，确保数据安全的同时，方便团队成员随时随地访问和共享信息。
管理后台：管理员可以通过管理后台配置 AI 模型、管理用户账号、开启或关闭注册功能，适合公司、学校或组织等小型团队使用。
二、技术原理
HiveChat 基于现代 Web 技术栈开发，前端采用 Next.js 和 Tailwindcss，结合 Auth.js 实现用户认证和授权。后端使用 PostgreSQL 数据库和 Drizzle ORM 进行数据管理和操作。通过集成多种 AI 模型的 API，HiveChat 能够将用户输入传递给相应的 AI 服务提供商，并将结果返回给用户。其架构设计注重可扩展性和灵活性，支持本地部署、Docker 部署以及在 Vercel 等云平台上的部署。
三、应用场景
中小团队协作：适合中小团队内部沟通、项目协作和知识共享。
教育领域：学校或培训机构可以利用其多模型支持和管理功能，为学生提供个性化的学习体验。
企业内部沟通：企业可以将其作为内部沟通工具，提升团队效率，同时通过管理后台控制用户权限和数据安全。
四、使用方法
本地部署：
克隆项目到本地，安装依赖库。
修改 .env 配置文件，设置数据库连接和管理员授权码。
初始化数据库并启动程序。
访问 http://localhost:3000/setup 初始化管理员账号后即可使用。
Docker 部署：
克隆项目并修改 .env 文件。
构建 Docker 镜像并启动容器。
访问相应地址完成管理员账号设置。
Vercel 部署：
点击部署按钮，将代码克隆到自己的 GitHub 仓库。
填写环境变量并完成部署。
访问部署好的地址进行管理员初始化。
五、适用人群
中小团队管理者：通过管理后台配置和管理团队的 AI 使用需求。
技术团队：可以利用其多模型支持和开发灵活性，快速搭建适合团队的 AI 应用。
教育工作者：利用其强大的功能为学生提供多样化的学习支持。
六、优缺点介绍
优点
功能丰富：支持多种 AI 模型和多种功能，满足不同场景的需求。
灵活部署：支持本地、Docker 和云平台部署，适应不同用户的技术环境。
管理便捷：管理员可以通过后台轻松管理用户和配置，适合团队使用。
缺点
部署复杂：对于非技术用户来说，本地部署和配置可能有一定难度。
依赖外部模型：功能依赖于第三方 AI 模型服务，可能受限于模型提供商的稳定性。
分类标签
人工智能工具、团队协作工具、开源项目