我开发了一套Java生态下LLM产品解决方案

LangChat是Java生态下企业级AIGC项目解决方案,在RBAC权限体系的基础上,集成AIGC大模型功能,帮助企业快速定制知识库、企业机器人。

注意: 本项目仍有不完善和待开发的功能请见谅。如果你想深入和作者聊LangChat开发计划或者学习交流技术,可以请作者喝一杯咖啡加入LangChat交流群

注意: 由于贫穷,作者使用的最低配的阿里云服务器,项目通过frp部署在本地电脑,无奈frp流量转发太慢&

### Open Web UI与DeepSeek使用指南 #### 介绍 OpenWebUI 是一种用于管理和操作大型语言模型(LLM)的图形化用户界面工具,而 DeepSeek 则提供了一套完整的解决方案来帮助开发者更好地利用这些模型。Ollama 工具不仅支持 WebUI 对话功能,还提供了针对 Python 和 Java 的客户端 API 接口[^2]。 #### 安装配置 为了启动并运行基于 OpenWebUI 的项目,通常需要先完成环境搭建工作。这可能涉及到安装特定版本的 Node.js 或者其他依赖项。对于想要快速上手的新手来说,可以参照官方文档中的指导来进行设置。一旦完成了必要的准备工作之后,就可以通过命令行或者其他方式加载预训练好的 LLM 并开启交互模式了[^1]。 #### 功能特性 - **多平台兼容**:无论是 Windows、macOS 还是 Linux 系统都能顺利适配; - **直观易懂的操作面板**:使得即使是初次接触此类软件的人也能迅速理解各项参数的意义及其调整方法; - **丰富的插件生态**:允许第三方开发者贡献更多实用的功能模块给社区共享; #### 实际案例展示 下面给出一段简单的Python脚本作为例子,展示了怎样借助 Ollama 提供的服务接口实现基本对话交流: ```python from ollama import Client, Message client = Client(api_key='your_api_key_here') message = Message(content="你好啊!") response = client.send_message(message=message) print(response.choices[0].text.strip()) ``` 此段代码创建了一个 `Client` 类实例,并发送一条消息给服务器端处理,最后打印返回的结果字符串。
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