基于Ollama工具的LLM大语言模型Web可视化对话机器人部署指南
随着人工智能技术的迅速发展，基于大语言模型（LLM）的对话机器人在各个领域的应用越来越广泛。Ollama是一个强大的框架，可用于快速构建和部署大语言模型。本文将详细介绍如何使用Ollama工具部署一个Web可视化对话机器人，并提供相应的代码示例。
安装Ollama
首先，确保您的计算机上安装了Ollama。您可以通过以下命令在终端中安装：
curl -sSL https://ollama.com/download.sh | sh
安装完成后，您可以通过以下命令验证安装是否成功：
ollama --version
下载和设置模型
Ollama支持多种大语言模型，您需要选择一个适合您的应用场景的模型。以GPT-2为例，我们可以使用以下命令下载模型：
ollama pull gpt2
模型下载完成后，您可以使用以下命令启动一个服务器来与模型进行交互：
ollama serve gpt2
服务器启动后，模型将通过API接口接受请求。默认情况下，API的地址为http://localhost:11434。
构建Web应用
接下来，我们将构建一个简单的Web应用，用户可以通过这个应用与对话机器人进行互动。我们使用Flask框架来构建Web应用。首先，确保您的计算机上安装了Flask：
pip install Flask
然后，创建一个Python脚本app.py，并添加以下代码：
from flask import Flask, render_template, request, jsonify
import requests
app = Flask(__name__)
API_URL = "http://localhost:11434" # Ollama模型API地址
@app.route('/')
def home():
return render_template('index.html')
@app.route('/ask', methods=['POST'])
def ask():
user_input = request.form['user_input']
response = requests.post(f"{API_URL}/generate", json={"prompt": user_input})
reply = response.json().get('text', '抱歉，我无法回答。')
return jsonify({"reply": reply})
if __name__ == '__main__':
app.run(debug=True)
在同一目录下，创建一个名为templates的文件夹，并在其中创建一个名为index.html的文件，添加以下代码：
<!DOCTYPE html>
<html lang="zh">
<head>
<meta charset="UTF-8">
<meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
<title>对话机器人</title>
<script src="https://code.jquery.com/jquery-3.6.0.min.js"></script>
</head>
<body>
<h1>对话机器人</h1>
<input type="text" id="user_input" placeholder="请输入您的问题" />
<button id="send">发送</button>
<div id="reply"></div>
<script>
$(document).ready(function() {
$('#send').click(function() {
const input = $('#user_input').val();
$.post('/ask', {user_input: input}, function(data) {
$('#reply').append('<p><strong>机器人:</strong> ' + data.reply + '</p>');
});
});
});
</script>
</body>
</html>
启动应用
在终端中运行以下命令启动Flask应用：
python app.py
这时，您可以在浏览器中访问http://127.0.0.1:5000，并与您的对话机器人进行互动。
总结
通过使用Ollama工具，结合Flask框架，我们成功地构建了一个基于大语言模型的Web可视化对话机器人。您可以根据自己的需求对这个示例进行扩展与修改，例如添加用户身份验证、记录聊天记录等功能。Ollama为开发者提供了便利的工具，使得构建智能对话系统变得更加简单和高效。希望本文能为您搭建自己的AI对话机器人提供帮助！
