🚀AIaW：使用Docker部署AI工作空间指南及功能详解

还在为杂乱无章的AI对话而头疼吗？各种模型、不同主题的对话混在一起，查找信息像大海捞针？别担心！今天给大家推荐一款神器——AIaW，它将彻底改变你与AI互动的方式！AIaW，全称AI as Workspace，中文名可译为“AI工作空间”，它不仅仅是一个简单的AI对话工具，更是一个精心设计的AI客户端，旨在为你提供一个高效、便捷、个性化的AI工作环境。它就像你的AI专属工作空间，让你在其中自由地探索AI的无限可能！

✨ AIaW的核心功能：不止于对话

AIaW 的强大之处在于它丰富的功能和细致的设计，远超你对普通AI对话工具的想象：

1、 对话页面，细节满满： 支持用户输入预览、修改提问及重新生成（以分叉的形式呈现）、自定义键盘快捷键，以及对齐到消息开头/结尾的快速滚动，让你的对话体验更加流畅丝滑。

2、 附件上传，高效便捷： 支持上传文本类型文件（代码、csv等）作为附件，AI可以直接读取文件内容和文件名，避免文件内容占据显示空间。对于大段文本，你甚至可以在输入框外使用Ctrl+V粘贴，同样会作为附件处理。

3、 上下文引用，精准追问： 可以直接在用户输入中引用先前消息中的内容，方便你对助手的回答进行针对性追问。选中多行消息文本后，还能直接复制Markdown原文。

4、 多工作区管理，井井有条： 你可以创建多个工作区，将不同主题的对话清晰地划分开来。AIaW支持工作区嵌套和全局助手，让你可以根据自己的需求灵活组织AI工作流。

5、 本地优先+云同步，数据安全可靠： AIaW的数据首先储存在本地，即使离线也能浏览。登录后，开启云同步功能，即可实现跨设备实时同步。多窗口协同支持更让你在同一浏览器打开多个标签时，数据也能响应式同步。

6、 Artifacts：你的AI创作中心： 将助手回答的任意部分转为Artifacts，你可以编辑、版本控制，并进行代码高亮。你可以控制助手对Artifacts的读写权限，保护你的创作成果。

7、 插件系统，扩展无限： AIaW内置计算器、文档解析、视频解析和图像生成等插件，你也可以在插件市场安装更多插件，甚至可以将Gradio应用配置为插件。

8、 轻量高性能，体验丝滑流畅： AIaW启动迅速，无需等待，切换对话也丝滑流畅。

轻松部署AIaW：Docker助你一臂之力！

不想安装复杂的依赖环境？别担心！AIaW支持多种部署方式，其中Docker部署最为便捷：

1. Docker 快速部署:

使用以下命令即可快速部署AIaW：

docker run -d -p 9010:9010 --name aiaw krytro/aiaw:latest

如果要使用内置的文档解析插件，需要登录 LlamaCloud 并创建 API Key，然后将其传入 LLAMA_CLOUD_API_KEY 环境变量：

docker run -d -p 9010:9010 -e LLAMA_CLOUD_API_KEY=xxxxxxx --name aiaw krytro/aiaw:latest

2. Docker Compose 部署:

更推荐使用Docker Compose，方便管理和扩展：

创建 docker-compose.yaml 文件，内容如下：

services:
  aiaw:
    image: krytro/aiaw:latest
    container_name: aiaw
    restart: unless-stopped
    ports:
      - '9010:9010'
    environment:
      # 如果要使用内置的文档解析插件
      LLAMA_CLOUD_API_KEY: xxxxxxx

然后执行：

docker-compose up -d

🚀 进阶部署指南！

前文介绍了AIaW的基本功能和便捷的Docker快速部署方法，本文将带你深入了解AIaW的进阶部署，解锁更多高级功能，例如云同步和自定义模型服务！

进阶部署：掌控你的AI工作空间

进阶部署允许你自定义AIaW，启用云同步、文档解析等高级功能，甚至构建你自己的模型服务！

1. 准备工作：克隆代码并切换到最新版本

首先，你需要克隆AIaW的GitHub仓库，并切换到最新的版本标签：

git clone https://github.com/NitroRCr/AIaW.git
cd AIaW
git checkout -f $(git describe --tags $(git rev-list --tags --max-count=1))

2. 环境变量配置：.env.docker 的作用

在 .env.docker 文件中，你可以配置各种环境变量，来定制AIaW的行为。其中：

• DOC_PARSE_BASE_URL 和 CORS_FETCH_BASE_URL 默认指向后端接口，一般无需修改。
• 配置云同步 (DEXIE_DB_URL): 这是DexieCloud数据库地址，启用云同步功能必须配置。你需要先创建一个DexieCloud数据库：

npx dexie-cloud create

按照提示验证邮箱，你将获得数据库地址，将其填入 .env.docker 中的 DEXIE_DB_URL 变量。此命令还会生成 dexie-cloud.json 和 dexie-cloud.key 文件，请妥善保管 dexie-cloud.key (包含数据库完全权限的私钥)。

• 将你的域名添加到白名单:

npx dexie-cloud whitelist https://yourdomain.com

• Dexie Cloud 资源限制: Dexie Cloud 的免费计划额度为 100MB 储存空间、3 个 prod 用户，超出部分需要付费。

3. 自定义模型服务：LiteLLM 的应用

AIaW 的开箱即用模型服务是 aiaw.app 独有的，后端代码未开源。但你可以基于 LiteLLM 自行实现。实现后，配置以下环境变量：

• LITELLM_BASE_URL：你的 LiteLLM 服务地址。
• BUDGET_BASE_URL：你的预算管理服务地址 (可选)。
• SYNC_SERVICE_PRICE：云同步服务的显示价格 (仅影响前端显示)。
• USD_TO_CNY_RATE：USD/CNY 汇率 (仅影响前端显示)。

4. 构建镜像:

配置好 .env.docker 后，构建你的AIaW镜像：

docker build -t my-aiaw .

5. 部署镜像:

部署方式与快速部署类似，只是使用你自定义的镜像：

docker run -d -p 9010:9010 --name my-aiaw my-aiaw

同样，你可以传入 LLAMA_CLOUD_API_KEY 来启用文档解析，或者使用 Docker Compose：

services:
  aiaw:
    image: my-aiaw
    container_name: my-aiaw
    restart: unless-stopped
    ports:
      - '9010:9010'
    environment:
      LLAMA_CLOUD_API_KEY: xxxxxxx

静态部署：无需 Docker 的选择

如果你不想使用 Docker，也可以选择静态部署：

1. 配置 .env.local 文件 (而非 .env.docker)，设置前端构建环境变量。
2. 安装 pnpm: npm install -g pnpm
3. 运行构建命令：

pnpm install
pnpm build -m pwa  # 构建为 PWA，输出在 dist/pwa
# 或者
pnpm build          # 构建为普通 SPA，输出在 dist/spa

4. 部署输出的静态文件。

总结

AIaW 不仅仅是一个AI聊天工具，更是一个强大的AI工作空间，它能够帮助你更高效地利用AI，提升你的工作效率和创造力。无论是简单的Docker部署，还是更高级的功能定制，AIaW都能满足你的需求。

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