📖 项目介绍

BabelDuck 是一个面向各水平层次语言学习者的高度可定制化 AI 口语对话练习应用，并对初学者更友好，旨在将口语表达练习的门槛与心智负担降至最低。

✨ 主要功能

支持多对话管理、自定义系统提示词、流式响应等常见 AI 对话功能
可在不影响当前对话的前提下，向 AI 寻求语法、翻译或表达润色等建议，并提供可定制化的快捷指令
在对 AI 提供的建议有疑问时，可开启子对话进一步讨论，讨论结束后可无缝返回原对话
支持语音输入与语音输出，集成了浏览器内置文本转语音以及 Azure TTS
集成多种 LLM AI 服务，支持自定义第三方 API 服务，可无缝切换
数据存储于本地，确保用户数据隐私安全
支持针对不同对话进行单独的偏好设置
提供多语言界面
内置使用教程

🎯 未来规划

对话模板
复述练习模式
移动端适配
语音回放
支持多模态语音
接入更多 LLM/TTS/STT 服务
实时语音模式
更多指令类型
插件系统

部署流程

在常用的docker文件目录下准备一个专属文件夹，以威联通为例具体路径为/share/Container/babelduck。

准备一个.env文件，变量内容后面是我们对应的AI模型的聊天地址、API_KEY以及模型名称（3.0、4.0等）。点我下载案例文件，可以直接填写，也可以全部留空等部署完毕后到网页端填写。注意最后把.example删掉。

# unforunately, the implementation of input handlers is coupled with openai at this time,
# so openai or openai-compatible services are necessary here (json mode required), once we decouple it from openai (working on it), we can remove this
OPENAI_CHAT_COMPLETION_URL=
OPENAI_API_KEY=
OPENAI_MODEL_NAME=

![截屏2025-01-06 16.31.54-tcas.png](/upload/截屏2025-01-06%2016.31.54-tcas.png)
# another unfortunate thing is that the stt feature is coupled with siliconflow for now,
# so we need to provide the api url and api key as well, you can get the key from https://cloud.siliconflow.cn/account/ak
# Also, once we decouple it from siliconflow (which has been on the roadmap), we can remove these two variables
STT_API_URL=https://api.siliconflow.cn/v1/audio/transcriptions
SILICONFLOW_API_KEY=

截屏2025-01-06 16.29.57.png
截屏2025-01-06 16.31.54.png

打开Docker管理工具，创建新的应用程序。以威联通NAS为例，打开Container Station，将以下代码复制并修改后粘贴进框内，点击创建。注意代码的格式对齐！

version: '3' # 最新版可删除该行

services:
  babel-duck: 
    image: orenoid/babel-duck:latest
    container_name: babel-duck
    env_file:
      - /share/Container/babelduck/.env
    ports:
      - "9001:9000"
    restart: unless-stopped

截屏2025-01-06 16.33.27.png