# DeepGemini

**Repository Path**: atari/DeepGemini

## Basic Information

- **Project Name**: DeepGemini
- **Description**: 同步 https://github.com/sligter/DeepGemini
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: main
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2025-03-17
- **Last Updated**: 2025-03-17

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

<div align="center">
<h1>DeepGemini 🌟</h1>
<p>一个灵活的多模型编排 API，兼容 OpenAI 接口</p>

[![FastAPI](https://img.shields.io/badge/FastAPI-005571?style=flat-square&logo=fastapi)](https://fastapi.tiangolo.com)
[![Python 3.11](https://img.shields.io/badge/Python-3.11-blue?style=flat-square&logo=python)](https://www.python.org)
[![OpenAI Compatible](https://img.shields.io/badge/OpenAI-Compatible-412991?style=flat-square&logo=openai)](https://platform.openai.com)
[![License](https://img.shields.io/badge/License-MIT-green.svg?style=flat-square)](LICENSE)

</div>

[English](README.md)

## ✨ 特性

- **多模型编排**：无缝组合多个 AI 模型，实现自定义工作流
- **灵活的提供商支持**：支持多个 AI 提供商：
  - DeepSeek
  - Claude
  - Gemini
  - Grok3
  - OpenAI
  - OneAPI
  - OpenRouter
  - 腾讯云
- **OpenAI 兼容**：可作为 OpenAI API 的直接替代品
- **流式响应**：支持实时流式响应，提供更好的用户体验
- **高级配置**：精细控制模型参数和系统提示词
- **数据库集成**：基于 SQLite 的配置存储，使用 Alembic 进行迁移
- **Web 管理界面**：内置模型和配置管理界面
- **多语言支持**：支持中文和英文界面

## 预览

![image](https://img.pub/p/02f96adb71b92d9e8009.png)

![image](https://img.pub/p/1ffdc3728b7944caf807.png)

![image](https://img.pub/p/439520386b4927c91688.png)

## 🚀 快速开始

### 1. 安装

```bash
git clone https://github.com/sligter/DeepGemini.git
cd DeepGemini
uv sync
```

### 2. 配置

```bash
cp .env.example .env
```

必需的环境变量：
- `ALLOW_API_KEY`：你的 API 访问密钥
- `ALLOW_ORIGINS`：允许的 CORS 来源（逗号分隔或 "*"）

### 3. 运行应用

```bash
uv run uvicorn app.main:app --host 0.0.0.0 --port 8000
```

访问 `http://localhost:8000/dashboard` 进入 Web 管理界面。

## 🐳 Docker 部署

### 使用 Docker Compose（推荐）

1. 创建并配置 `.env` 文件：

```bash
cp .env.example .env
```

2. 构建并启动容器：

```bash
docker-compose up -d
```

3. 访问 `http://localhost:8000/dashboard` 进入 Web 界面

### 直接使用 Docker

1. 拉取镜像：
```bash
docker pull bradleylzh/deepgemini:latest
```

2. 运行容器：

Linux/Mac 用户：
```bash
cp .env.example .env
```

运行容器
```bash
docker run -d \
-p 8000:8000 \
-v $(pwd)/.env:/app/.env \
-v $(pwd)/:/app/ \
--name deepgemini \
bradleylzh/deepgemini:latest
```

Windows PowerShell 用户：

```powershell
cp .env.example .env
```

运行容器
```powershell
docker run -d \
-p 8000:8000 \
-v $(pwd)/.env:/app/.env \
-v $(pwd)/:/app/ \
--name deepgemini \
bradleylzh/deepgemini:latest
```

## 🔧 模型配置

DeepGemini 支持多种 AI 提供商：

- **DeepSeek**：先进的推理能力
- **Claude**：精细的文本生成和思考
- **Gemini**：Google 的 AI 模型
- **Grok3**：Grok 的 AI 模型
- **自定义**：添加你自己的提供商集成

每个模型可配置：
- API 凭证
- 模型参数（temperature、top_p 等）
- 系统提示词
- 使用类型（推理/执行/两者）

## 🔄 中继链配置

通过组合模型创建自定义中继链：

1. **推理步骤**：初始分析和规划
2. **执行步骤**：最终响应生成
3. **自定义步骤**：根据需要添加多个步骤

```json
{
"name": "advanced_workflow",
"steps": [
{
"model_id": 1,
"step_type": "reasoning",
"step_order": 1
},
{
"model_id": 2,
"step_type": "execution",
"step_order": 2
}
]
}
```

## 🛠 技术栈

- [FastAPI](https://fastapi.tiangolo.com/)：现代 Web 框架
- [SQLAlchemy](https://www.sqlalchemy.org/)：数据库 ORM
- [Alembic](https://alembic.sqlalchemy.org/)：数据库迁移
- [UV](https://github.com/astral-sh/uv)：快速 Python 包安装器
- [aiohttp](https://docs.aiohttp.org/)：异步 HTTP 客户端
- [deepclaude](https://github.com/getasterisk/deepclaude)

## 📝 许可证

本项目采用 MIT 许可证 - 详见 [LICENSE](LICENSE) 文件。

## 🤝 贡献

欢迎贡献！请随时提交 Pull Request。

## 📬 联系

如有问题和支持需求，请在 GitHub 上开启 Issue。