Обзор конфигурации

Интерфейс чата настраивается через переменные окружения. Значения по умолчанию указаны в .env; их можно переопределить в .env.local или через переменные окружения.

Необходимая конфигурация

Chat UI подключается к любому API-эндпоинту, совместимому с OpenAI:

OPENAI_BASE_URL=/static-proxy?url=https%3A%2F%2Frouter.huggingface.co%2Fv1
OPENAI_API_KEY=hf_************************

Модели автоматически обнаруживаются по адресу ${OPENAI_BASE_URL}/models. Ручная настройка моделей не требуется.

База данных

MONGODB_URL=mongodb://localhost:27017
MONGODB_DB_NAME=chat-ui

Для разработки MONGODB_URL является необязательным — Chat UI переключается на встроенный MongoDB, который сохраняет данные в ./db.

Переопределения модели

Чтобы настроить поведение модели, используйте переменную окружения MODELS (формат JSON5):

MODELS=`[
  {
    "id": "meta-llama/Llama-3.3-70B-Instruct",
    "name": "Llama 3.3 70B",
    "multimodal": false,
    "supportsTools": true
  }
]`

Переопределяемые свойства:

id — Идентификатор модели (должен совпадать с ID из эндпоинта /models)
name — отображаемое имя в интерфейсе
multimodal — Включить загрузку изображений
supportsTools — Включает вызов инструментов MCP для моделей, которые не указывают поддержку инструментов
parameters — Переопределение параметров по умолчанию (temperature, max_tokens и т. д.)

Модель задачи

Укажите конкретную модель для внутренних задач (генерация заголовков и т. д.):

TASK_MODEL=meta-llama/Llama-3.1-8B-Instruct

Если не задано, используется текущая модель диалога.

Расшифровка речи

Включите голосовой ввод с помощью Whisper:

TRANSCRIPTION_MODEL=openai/whisper-large-v3-turbo TRANSCRIPTION_BASE_URL=/static-proxy?url=https%3A%2F%2Frouter.huggingface.co%2Fhf-inference%2Fmodels%3C!----%3E%3C%2Fpre%3E%3C%2Fdiv%3E%3C!----%3E

Флаги функций

LLM_SUMMARIZATION=true          # Enable automatic conversation title generation
ENABLE_DATA_EXPORT=true         # Allow users to export their data
ALLOW_IFRAME=false              # Disallow embedding in iframes (set to true to allow)

Флаги сборки

Некоторые функции фиксируются при сборке приложения, а не читаются во время выполнения, поэтому сборка либо включает их, либо не предоставляет способа их активировать:

ML_ASSISTANT_MODE=true          # Compile in ML Assistant mode (composer header strip)

Передайте его в npm run build или в качестве --build-arg для docker build. Установка этого параметра на уже собранном экземпляре не имеет эффекта.

Модели ML Assistant

Когда сборка включает режим ML Assistant, его диалоги выполняются на фиксированном наборе моделей, а не на той модели, которую выбрал пользователь в композере. Каждая запись фиксирует провайдера инференса, на котором модель была проверена для длительных циклов инструментов (npm run probe-model выполняет эту проверку); предпочтения пользователя в выборе провайдера и auto игнорируются для диалогов в этом режиме, а алиас роутера отклоняется. Первая запись является значением по умолчанию. Фиксация провайдера — это функция роутера Hugging Face, поэтому самохостинговые развёртывания получают набор моделей без этой фиксации.

ML_ASSISTANT_MODELS=`[
  {"id": "zai-org/GLM-5.3-Flash", "provider": "together", "parameters": {"max_tokens": 49152}},
  {"id": "moonshotai/Kimi-K3", "provider": "together"}
]`

Оставьте поле пустым, и композер скроет переключатель; запрос, который по-прежнему запрашивает режим, будет отклонён.

Аутентификация пользователя

Используйте OpenID Connect для аутентификации:

OPENID_CLIENT_ID=your_client_id
OPENID_CLIENT_SECRET=your_client_secret
OPENID_SCOPES="openid profile"

См. конфигурацию OpenID для получения подробной информации.

Справочник по переменным окружения

Список всех доступных параметров приведен в файле .env.

Update on GitHub

←Helm Тематизация→