Ollama系列03:5分钟构建私有AI智能体--使用deepseek+cherryStudio

本文是Ollama系列教程的第3篇,在上一篇中我们介绍了将Ollama部署的本地大模型应用到chatbox中,并在chatbox开启本地AI对话框、构建属于自己的专属大模型。

本篇将介绍另一款好用的AI桌面应用CherryStudio,除了具备chatbox的对话、构建智能体功能之外,还具备构建本地知识库的功能。

Ollama系列教程目录(持续更新中):

cherryStudio介绍

官网介绍:

CherryStudio 是一款集多模型对话、知识库管理、AI 绘画、翻译等功能于一体的全能 AI 助手平台。 CherryStudio的高度自定义的设计、强大的扩展能力和友好的用户体验,使其成为专业用户和 AI 爱好者的理想选择。无论是零基础用户还是开发者,都能在 CherryStudio 中找到适合自己的AI功能,提升工作效率和创造力。

人话版:

CherryStudio 能整合多种大模型,支持声音、图片等多种类型的AI模型,可以用来构建知识库等应用。界面简单好用,小白用户也能快速上手。

下载安

### 使用OllamaDeepSeek和Dify进行私有化部署以创建自定义AI代理 #### 准备工作 为了成功地使用OllamaDeepSeek以及Dify来构建一个私有AI代理,需要先准备好环境配置。这通常意味着安装必要的软件包和服务,并确保计算机能够访问互联网以便下载所需的依赖项。 #### 配置Ollama服务 通过命令行工具执行特定指令可以启动并运行Ollama服务。一旦该服务被激活,在本地环境中就拥有了处理自然语言请求的能力[^1]。 ```bash # 假设这是从官方文档获取的初始化OLLAMA服务的命令 ollama_service_command --option value ``` #### 安装与设置DeepSeek大模型 继续在同一终端会话中操作,接下来要做的就是按照指导说明输入相应的命令字符串,从而完成DeepSeek大型预训练模型的加载过程。此步骤完成后,即实现了基于OLLAMA框架下的深度学习能力增强。 ```bash # 初始化DEEPSEEK模型实例化的命令示例 deepseek_model_init "path_to_config_file" ``` #### 构建应用逻辑-Dify平台集成 最后一步涉及到了应用程序层面的设计——借助于DIFY这样一个强大的开源LLM(大规模语言模型)应用开发平台来进行具体业务场景的应用搭建。它提供了丰富的特性集支持开发者高效实现想法中的智能交互流程设计;比如对话管理、数据检索增强等功能模块都极大地简化了复杂系统的建设难度[^2]。 ```python from dify import Application, IntentHandler app = Application() @app.intent('greeting') def handle_greeting(context): response_text = 'Hello! How can I assist you today?' context.reply(response_text) if __name__ == "__main__": app.run() ``` 以上代码片段展示了如何利用Python SDK快速建立一个简单的意图处理器,当接收到问候语句时返回友好回应给用户端。 综上所述,通过上述三个组件的有效组合,便可以在相对封闭的安全环境下建立起个性化的AI助手解决方案,满足不同行业领域内的定制需求。
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