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server_name chat.yourcompany.com; return 301 https://$server_name$request_uri; } server { listen 443 ssl http2; server_name chat.yourcompany.com; ssl_certificate /etc/letsencrypt/live/chat.yourcompany.com/fullchain.pem; ssl_certificate_key /etc/letsencrypt/live/chat.yourcompany.com/privkey.pem; ssl_protocols TLSv1.2 TLSv1.3; ssl_ciphers HIGH:!aNULL:!MD5; add_header X-Frame-Options DENY; add_header X-Content-Type-Options nosniff; add_header Strict-Transport-Security max-age31536000 always; location / { proxy_pass http://127.0.0.1:8501; proxy_set_header Host $host; proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr; proxy_set_header X-Forwarded-For $proxy_add_x_forwarded_for; proxy_set_header X-Forwarded-Proto $scheme; proxy_http_version 1.1; proxy_set_header Upgrade $http_upgrade; proxy_set_header Connection upgrade; } limit_req_zone $binary_remote_addr zoneone:10m rate10r/s; client_max_body_size 50M; }这段配置背后藏着不少工程经验。比如return 301强制跳转 HTTPS防止有人误用明文传输HSTS头部则进一步加固告诉浏览器今后一律使用加密连接。这些都是防御中间人攻击的基本手段。而 WebSocket 相关的那几行配置尤为关键。因为 Streamlit 前端依赖 WebSocket 实现对话的流式输出token-by-token 回显如果不开启协议升级Upgrade页面就会卡住不动。这一点初学者很容易忽略导致“看起来像是服务没起来”。至于client_max_body_size 50M则是为了适应实际业务需要。企业文档动辄上百页 PDF压缩前可能超过 20MB。若不限制大小上传直接失败限制太小又影响体验。50MB 是一个相对平衡的值可根据实际情况调整。证书方面推荐使用 Let’s Encrypt Certbot 自动化方案sudo apt install certbot python3-certbot-nginx sudo certbot --nginx -d chat.yourcompany.comCertbot 会自动完成域名验证、证书签发并修改 Nginx 配置启用 HTTPS甚至连自动续期都帮你安排好了。相比手动申请商业证书省时省力不说还零成本。部署拓扑上理想结构如下------------------ --------------------- | Internet User | ---- | Nginx (Public) | ------------------ -------------------- | ----------v---------- | Langchain-Chatchat | | - Backend: 8000 | | - Frontend: 8501 | ---------------------Nginx 部署在具备公网 IP 的云主机上Langchain-Chatchat 可在同一台机器运行也可部署在内网其他节点通过私网通信。用户始终通过https://chat.yourcompany.com访问全程加密后端真实地址对外不可见。典型交互流程是这样的用户打开浏览器访问 HTTPS 域名Nginx 接收请求验证证书执行反向代理请求被转发至本地 8501 端口Web UI用户上传文档并提问“报销流程是什么”前端调用后端 API8000 端口触发 RAG 流程系统检索知识库调用本地 LLM 生成回答结果经由 Nginx 返回客户端呈现在网页聊天框中。整个过程耗时一般在 1~3 秒之间取决于模型大小和硬件性能。如果是轻量级模型如 ChatGLM3-6B-int4响应更快若使用更大模型或 GPU 显存不足则可能出现延迟。这套组合拳解决了多个实际痛点知识分散难查找统一归集制度、流程、FAQ支持自然语言查询怕用公共 AI 泄密所有处理均在本地完成数据零上传服务无法远程访问Nginx 提供安全公网入口员工 anywhere, anytime 可用缺乏审计能力Nginx 日志记录每一次请求便于事后追溯多人并发不稳定Nginx 提供连接池、超时重试、负载均衡等机制提升鲁棒性。在设计层面还有几点值得深思首先是安全性优先原则。不要图方便直接暴露 8000 或 8501 端口。哪怕是在内网也应通过防火墙规则限制访问来源。生产环境中建议关闭不必要的调试接口定期更新系统补丁。其次是性能优化空间。对于高频查询如“年假政策”可考虑引入 Redis 缓存结果减少重复计算。Embedding 模型本身也可以量化压缩如 INT8降低 GPU 显存占用。SSD 存储向量库也能显著加快检索速度。关于可扩展性未来可走多实例路线。例如通过不同子域名区分部门知识库server_name hr.chat.yourcompany.com; proxy_pass http://127.0.0.1:8502; # HR 专用实例 server_name it.chat.yourcompany.com; proxy_pass http://127.0.0.1:8503; # IT 支持实例每个实例独立维护自己的向量库和配置实现逻辑隔离。运维方面更要未雨绸缪。建议设置定时任务自动备份向量数据库.faiss文件 index.pkl、配置文件和日志。监控 CPU、GPU 显存、内存使用情况防止因 OOM 导致服务崩溃。可以用 systemd 管理进程确保异常退出后自动重启# /etc/systemd/system/chatchat.service [Unit] DescriptionLangchain-Chatchat Backend Afternetwork.target [Service] Userai WorkingDirectory/opt/chatchat ExecStart/usr/bin/python server.py --host 0.0.0.0 --port 8000 Restartalways [Install] WantedBymulti-user.target启用后即可通过systemctl start chatchat统一管理。回过头看Langchain-Chatchat Nginx 的组合之所以值得推荐是因为它在能力与安全之间找到了一个极佳的平衡点。前者赋予系统理解企业私有知识的能力后者则构筑了一道坚固的防线让智能服务既能走出去又能管得住。这套方案已在多个场景落地见效人力资源部用它解答考勤规则IT 团队靠它快速响应故障排查研发新人通过它自学项目文档客服部门训练专属机器人减轻坐席压力。无需高昂的 API 成本也没有数据合规的隐忧。更重要的是这种“内核封闭、接口开放”的架构思路具有普适意义。无论是知识库、报表系统还是内部工具平台都可以借鉴这一模式在保障安全的前提下实现远程可用性。AI 落地不必惊天动地有时候一个配置得当的 Nginx就是通往实用化的最后一公里。创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考