慢热型网友的博客

在本文中，我们将探讨如何使用 Ollama 提供的大模型 API 和 Gradio 库来创建一个流式对话界面。这个界面允许用户与 AI 模型进行实时对话，并且能够根据用户选择的不同模型生成响应。最后，我们使用 Gradio 创建一个自定义的聊天界面。在聊天界面中，我们提供了一个下拉菜单，让用户可以选择不同的模型。通过上述代码，我们成功地构建了一个基于 Gradio 和 Ollama 的本地化聊天应用。该应用不仅可以实现高效的聊天功能，还可以保护用户的隐私和数据安全。

在当今信息爆炸的时代，快速准确地获取知识变得尤为重要。本地 RAG（检索增强生成）系统结合了检索和生成技术，通过本地知识库提供精准答案。本文将详细介绍如何构建一个简单的本地 RAG 系统，包括知识库的创建、RAG 模块的实现以及用户交互界面的设计。RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）是一种结合了检索和生成技术的自然语言处理框架。它通过检索与问题相关的知识库内容，为生成模块提供上下文信息，从而生成更准确、更有针对性的答案。

在当今快速发展的AI技术领域，大语言模型（LLM）的应用越来越广泛。然而，如何高效地利用这些模型并将其集成到实际应用中，仍然是一个挑战。MCP（大模型上下文协议）正是为了解决这一问题而设计的。它通过定义一种标准化的通信机制，使得客户端和服务器能够高效地交互，充分利用大语言模型的强大能力。本文将详细介绍MCP协议的相关概念、优势以及实战应用。MCP。

想象一下，当你向一个大语言模型（LLM）询问“今天北京的天气如何？”时，模型却只能根据其预训练的知识库给出一个模糊的回答，比如“北京的天气通常很宜人”，而无法提供具体的实时数据。然而，当你点击了“联网搜索”后，模型却能自动去网页搜索天气内容，并且总结后返回“今天北京天气晴朗，最高温度8℃，最低温度-1℃”，这背后的关键技术就是 Function Calling。Function Calling 让大模型能够突破预训练知识的局限，动态调用外部工具或函数，获取实时信息，从而提供更准确、更有用的回答。

在当今数字化时代，微信公众号已成为企业与用户互动的重要平台。通过接入智能回复功能，公众号可以实现自动化问答、信息推送等，极大地提升用户体验和运营效率。智谱 GLM-4-Flash 作为一款强大的语言模型，能够生成高质量的文本内容，为公众号赋予更智能的交互能力。本文将详细介绍如何从零开始接入微信公众号，实现调用智谱 GLM-4-Flash API 来生成智能回复的全过程。通过本文的介绍，我们从零开始接入了微信公众号，实现了调用智谱 GLM-4-Flash API 来生成智能回复的全过程。

在当今数字化办公的时代，钉钉作为一款广泛使用的办公协作工具，其机器人功能为企业和团队带来了诸多便利。通过创建自定义钉钉机器人，我们可以实现自动化消息推送、智能问答等功能，极大地提高工作效率。而智谱 GLM-4-Flash 作为一款强大的语言模型，能够生成高质量的文本内容，为我们的机器人赋予更智能的回复能力。本文将详细介绍如何从零开始打造一个智能钉钉机器人，实现调用智谱 API 来生成智能回复的全过程。

在人工智能领域，模型的下载和部署一直是开发者面临的一大挑战。尤其是对于一些国外的模型平台，下载速度慢、需要翻墙等问题常常让人头疼。不过，最近魔塔社区（ModelScope）与 Ollama 的合作，为这一问题提供了一个完美的解决方案！Ollama 是一个非常受欢迎的人工智能模型平台，提供了丰富的模型资源。下载速度慢：网络延迟和带宽限制导致下载速度非常缓慢，有时甚至需要几个小时才能下载完成一个模型。

随着大语言模型在各个领域的广泛应用，本地部署成为许多开发者和企业的首选。本地部署不仅可以保护数据隐私，还能减少对云服务的依赖，提升响应速度。DeepSeek-R1作为一种高性能的推理模型，已经在多个任务中展现出卓越的性能。本文将详细介绍如何使用Ollama在本地部署DeepSeek-R1模型。DeepSeek，全称杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司，是一家成立于2023年7月的中国人工智能公司。公司专注于开发先进的大语言模型（LLM）及相关技术，致力于突破认知智能的边界。