AIChat - Flask AI 聊天应用 | Docker 全栈部署方案

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5分钟搭建你自己的DeepSeek AI 聊天应用！Flask+LangChain 用户注册 + 公式显示 + 网络搜索 + 文件上传 + Token 统计 | Docker 一键部署，开箱即用

项目简介

AIChat 是一个开源的 AI 聊天 Web 应用。项目使用 Flask 作为后端框架，集成了 DeepSeek API 提供 AI 聊天服务。通过 Docker Compose 实现一键部署。

核心特性

• AI聊天功能：集成 DeepSeek API，支持实时对话交互，上传文件，支持公式/代码/markdown的格式化显示
• 用户认证：完整的登录/注册功能，Redis Session 管理
• 使用统计：Token 使用量统计和记录查询
• 管理后台：API Key 管理和全局统计
• 容器化部署：Docker Compose 一键部署
• 响应式设计：兼容手机端访问

在线演示

• 部署地址: https://guopengfei.top
• 作者邮箱: wisdomfriend@126.com（有问题欢迎发邮件）

️ 技术标签

Flask Python Docker DeepSeek API LangChain

快速开始

前置要求

• Docker (版本 20.10+)
• Docker Compose (版本 5.0.0，最低要求 1.29+)
• Python 3.9+ (本地开发需要)

国内网络优化配置

如果你在中国大陆，建议配置国内镜像源以加速下载：

1. 配置 Docker 镜像加速器

创建或编辑 /etc/docker/daemon.json：

sudo mkdir -p /etc/docker
sudo tee /etc/docker/daemon.json <<-'EOF'
{
  "registry-mirrors": [
    "https://docker.mirrors.ustc.edu.cn",
    "https://hub-mirror.c.163.com",
    "https://mirror.baidubce.com"
  ]
}
EOF

# 重启 Docker 服务使配置生效
sudo systemctl daemon-reload
sudo systemctl restart docker

# 验证配置
docker info | grep -A 10 "Registry Mirrors"

常用国内镜像源：

• 中科大：https://docker.mirrors.ustc.edu.cn
• 网易：https://hub-mirror.c.163.com
• 百度云：https://mirror.baidubce.com
• 阿里云：需要登录阿里云控制台获取专属加速地址

启动服务

# 构建并启动所有容器
docker-compose up -d

# 查看所有服务日志
docker-compose logs -f

# 查看特定服务日志
docker-compose logs -f flask-app

# 停止服务
docker-compose down

访问服务

启动容器后，可以通过以下方式访问：

• Flask 应用直接访问: http://localhost:5000

开发说明

本地开发

前置要求

• Python 3.11

设置 Python 虚拟环境

推荐使用 venv（Python 内置虚拟环境）

1. 创建虚拟环境

# Windows PowerShell
python -m venv venv

2. 激活虚拟环境

# Windows PowerShell
.\venv\Scripts\Activate.ps1

# 如果遇到执行策略错误，运行以下命令：
# Set-ExecutionPolicy -ExecutionPolicy RemoteSigned -Scope CurrentUser

# Windows CMD
venv\Scripts\activate.bat

激活成功后，命令行提示符前会显示 (venv)。

3. 安装 Python 依赖

# 确保已激活虚拟环境（命令行前显示 (venv)）
pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple --trusted-host pypi.tuna.tsinghua.edu.cn

常见问题：

• 如果遇到 ModuleNotFoundError，检查是否已激活虚拟环境
• 在 PyCharm 中运行，确保已配置使用 venv 解释器
• 在终端中运行，确保先执行激活命令

修改代码后重新部署

# 重新构建并启动
docker-compose up -d --build

修改 Nginx 配置

修改 nginx/nginx.conf 后：

# Nginx 使用官方镜像，配置通过 volumes 挂载，直接重启即可生效
docker-compose restart nginx

配置说明

Nginx 配置

主要配置项：

• 镜像: nginx:alpine
• 配置挂载: nginx/nginx.conf 通过 volumes 挂载，修改后重启即可生效
• 反向代理: 转发到 Flask 应用 (flask-app:5000)

Flask 应用配置

• 运行端口: 5000
• WSGI 服务器: Gunicorn (4 workers)
• 数据库: MySQL (通过环境变量配置)
• Session: Redis 存储（使用自定义 FixedRedisSessionInterface）
  • Session 过期时间：7 天（可配置）
  • Session ID 签名：启用（增强安全性）

MySQL 配置

• 版本: MySQL 8.0
• 数据持久化: Docker Volume
• 初始化脚本: mysql/init.sql

Redis 配置

• 版本: Redis 7 (Alpine)
• 数据持久化: Docker Volume + AOF (Append Only File)
• 端口: 6379

故障排查

常见问题

1. 容器无法启动

   # 查看详细日志
   docker-compose logs
   # 检查端口占用
   netstat -tulpn | grep :80

2. 数据库连接失败

   # 检查 MySQL 容器状态
   docker-compose ps mysql
   # 查看 MySQL 日志
   docker-compose logs mysql

3. Redis 连接失败

   # 检查 Redis 容器状态
   docker-compose ps redis
   # 查看 Redis 日志
   docker-compose logs redis
   # 测试 Redis 连接
   docker-compose exec redis redis-cli -a Gpf_learning ping

   • 检查环境变量 REDIS_HOST、REDIS_PORT、REDIS_PASSWORD 是否正确配置

TODO / 开发计划

以下是计划中的功能改进和优化：

1. ✅ 集成 Redis 缓存

   • ✅ 添加 Redis 服务到 Docker Compose
   • ✅ 将 Flask Session 从默认存储迁移到 Redis
   • ✅ 提升 Session 管理的性能和可扩展性
   • ✅ 支持多实例部署时的 Session 共享
   • ✅ 自定义 Session 接口修复兼容性问题

2. ✅ 实现流式聊天响应

   • ✅ 修改 /api/chat 接口支持流式输出
   • ✅ 前端实现 Server-Sent Events (SSE) 或 WebSocket 接收流式数据
   • ✅ 减少用户等待时间，提升交互体验

3. ✅ API 访问频率限制 ✅ - 使用 Redis 实现聊天 API 访问频率限制 ✅ - 限制规则：1 分钟内最多访问 5 次 ✅ - 基于用户 ID 进行限流 ✅ - 返回友好的错误提示信息

4. ✅ 显示优化

   • ✅ 支持markdown/公式/代码的格式化显示,使用KaTeX/Marked.js/Highlight.js

5. ✅ 文件对话

   • ✅ 支持pdf/docx/xlsx文件对话

6. 对话优化

   • ✅ 超长上下文自动总结
   • ✅ 支持网络搜索
   • 支持MCP工具调用
   • 增加对话主题的修改和删除
   • 增加收藏功能
   • 增加对话内容/上传文件的删除功能
   • 上下文总结时增加提示
   • 联网搜索改为从直接调用百度接口,而不是通过爬虫的模式
   • 支持图片输入

7. higress部署

   • 增加higress部署

8. langchain agent的使用

   • langchain agent的使用

许可证

本项目采用 MIT License 许可证。 详细许可证内容请查看 LICENSE 文件。