تهيئة LibreChat باستخدام Lynkr عبر نقاط نهاية مخصصة
توقف عن ربط المزودين مباشرة بتطبيق الدردشة الخاص بك. استخدم بوابة (gateway) بدلاً من ذلك.
إذا كنت تشغل LibreChat، يمكنك تنظيم إعداداتك من خلال وضع بوابة بين التطبيق والنماذج الخاصة بك. يدعم LibreChat نقاط النهاية المتوافقة مع OpenAI. يمكنك توجيه LibreChat إلى Lynkr وترك Lynkr يتولى عمليات التوجيه (routing)، والتخزين المؤقت (caching)، والتبديل بين المزودين.
هذا يحافظ على استقرار تطبيقك.
البنية التحتية: • يتصل المتصفح بـ LibreChat. • يتصل LibreChat بـ Lynkr. • يتصل Lynkr بـ OpenAI أو Anthropic أو Ollama أو غيرها.
يدير LibreChat واجهة المستخدم (UI)، والوكلاء (agents)، والملفات. يدير Lynkr عمليات التوجيه، والتخزين المؤقت، والتحكم في النماذج.
كيفية الإعداد:
تثبيت Lynkr:
npm install -g lynkrتهيئة ملف .env الخاص بك لـ Lynkr: MODEL_PROVIDER=ollama OLLAMA_ENDPOINT=http://localhost:11434 OLLAMA_MODEL=qwen2.5-coder:latest PORT=8081 PROMPT_CACHE_ENABLED=true SEMANTIC_CACHE_ENABLED=true
تشغيل Lynkr:
lynkr startالتحقق من نقطة النهاية:
curl http://localhost:8081/
عنوان URL الأساسي لـ LibreChat هو: http://localhost:8081/v1
في LibreChat، أضف نقطة نهاية مخصصة متوافقة مع OpenAI باستخدام هذه الإعدادات: • Base URL: http://localhost:8081/v1 • API Key: أي قيمة • Model: اسم يتعرف عليه Lynkr (مثل gpt-4o-mini)
ملاحظة لمستخدمي Docker: إذا كان LibreChat يعمل في Docker، فاستخدم http://host.docker.internal:8081/v1 بدلاً من localhost.
لماذا هذا الأمر مهم:
ستكتسب مرونة في التنقل بين المزودين. يمكنك التبديل من OpenRouter إلى Bedrock دون المساس بإعدادات LibreChat الخاصة بك.
يمكنك استخدام أسماء مستعارة للنماذج (model aliases). بدلاً من اختيار النماذج الخام، يمكنك إنشاء أسماء مستقرة في Lynkr مثل:
- chat-fast (يوجه إلى نموذج رخيص)
- chat-quality (يوجه إلى نموذج قوي)
ستحصل على موثوقية أفضل. يمكنك إعداد خلفية (backend) أساسية وخلفية احتياطية (fallback). إذا فشلت إحداهما، سيقوم Lynkr بالتبديل إلى الأخرى تلقائياً.
حافظ على فصل المسؤوليات. اترك LibreChat يتولى تجربة المستخدم واترك Lynkr يتولى البنية التحتية.
مجتمع تعليمي اختياري: https://t.me/GyaanSetuAi