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如何搭建自己的ChatGPT?你學(xué)會了嗎?

人工智能
通過整合LobeChat和Oallam,我們可以打造出一個(gè)功能強(qiáng)大、靈活可擴(kuò)展的聊天機(jī)器人。這種整合不僅提高了聊天機(jī)器人的智能水平和響應(yīng)速度,還為開發(fā)者提供了更多的選擇和可能性。

LobeChat與Oallam整合

隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展,聊天機(jī)器人已經(jīng)成為許多企業(yè)和個(gè)人用戶的得力助手。LobeChat作為一款開源、高性能的AI會話應(yīng)用框架,提供了豐富的功能和靈活的擴(kuò)展性。而Oallam作為一個(gè)開源的大模型托管和服務(wù)平臺,為開發(fā)者提供了便捷的模型下載和推理服務(wù)。本文將詳細(xì)介紹如何將LobeChat與Oallam進(jìn)行整合,以打造一個(gè)功能強(qiáng)大的聊天機(jī)器人。

LobeChat簡介

LobeChat是一個(gè)基于Next.js框架構(gòu)建的AI會話應(yīng)用,旨在提供一個(gè)AI生產(chǎn)力平臺,使用戶能夠與AI進(jìn)行自然語言交互。其核心組件包括前端、EdgeRuntime API、Agents市場和插件市場等。LobeChat支持多種模型服務(wù)提供商,如OpenAI、Claude、Gemini等,并提供了視覺識別、語音合成、文本到圖片生成等功能。

Oallam簡介

Oallam是一個(gè)開源的大模型托管和服務(wù)平臺,支持在Windows、macOS、Linux或Docker中安裝。它提供了便利的模型下載和推理功能,使得大模型的落地變得簡單易行。Oallam支持多種大模型,如llama3.1、gemma2等,并允許用戶通過簡單的命令來啟動(dòng)和管理模型服務(wù)。

整合步驟

1. 安裝Oallam

首先,需要在本地安裝Oallam。根據(jù)操作系統(tǒng)選擇合適的安裝包進(jìn)行下載和安裝。安裝完成后,可以通過命令行啟動(dòng)Oallam服務(wù),并下載所需的大模型。

# 下載并安裝Oallam
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

# 啟動(dòng)Oallam服務(wù)
ollama serve

# 下載大模型(以gemma2為例)
ollama run gemma2:27b

2. 安裝LobeChat

LobeChat支持多種部署方式,包括Docker容器化部署和Vercel自托管版本。

  • 基于docker安裝
# 拉取LobeChat Docker鏡像
$ docker pull lobehub/lobe-chat

# 創(chuàng)建并啟動(dòng)LobeChat容器
$ docker run -d -p 3210:3210 \
  -e OPENAI_API_KEY=sk-xxxx \
  -e OPENAI_PROXY_URL=https://api-proxy.com/v1 \
  -e ACCESS_CODE=lobe66 \
  --name lobe-chat \
  lobehub/lobe-chat
  • 本地安裝
$ git clone https://github.com/lobehub/lobe-chat.git
$ cd lobe-chat
$ pnpm install
$ pnpm dev

3. 配置LobeChat以使用Oallam模型

啟動(dòng)LobeChat容器后,需要在瀏覽器中訪問http://localhost:3210來打開LobeChat的WebUI。首次打開時(shí),如果提示登錄,請輸入安裝命令中設(shè)置的ACCESS_CODE訪問密碼。

接下來,進(jìn)行以下配置步驟:

  • 點(diǎn)擊左上角的頭像,在菜單中選擇應(yīng)用設(shè)置。
  • 切換到語言模型,找到Oallam,并打開右側(cè)的開關(guān)。
  • 配置Oallam服務(wù)地址:如果是本地部署的,直接填寫http://127.0.0.1:11434。
  • 使用客戶端請求模式:打開此選項(xiàng),否則Oallam服務(wù)地址的配置可能會比較復(fù)雜。
  • 配置模型列表:配置好Oallam服務(wù)地址后,模型列表會自動(dòng)顯示可用的模型,選擇所需的模型即可。

4. 測試整合效果

配置完成后,回到LobeChat的主頁面,打開一個(gè)新的聊天界面,選擇配置好的Oallam模型,即可開始與聊天機(jī)器人進(jìn)行對話。此時(shí),聊天機(jī)器人將使用Oallam模型進(jìn)行自然語言處理和回復(fù)生成。^[6]^

  • 進(jìn)入系統(tǒng)

圖片圖片

  • 選擇模型

圖片圖片

可以在終端通過oallam下載模型:

# 查看可用模型 https://ollama.com/library

# 下載并運(yùn)行模型
ollama run qwen2

在lobe中啟用模型:

圖片圖片

聊天界面中選擇模型即可:

圖片圖片

整合優(yōu)勢

  1. 靈活性:通過整合LobeChat和Oallam,開發(fā)者可以靈活選擇和使用不同的大模型,滿足不同場景下的需求。
  2. 可擴(kuò)展性:LobeChat的插件系統(tǒng)和Agents市場使得功能擴(kuò)展變得簡單易行,開發(fā)者可以根據(jù)需要添加新的功能和模塊。
  3. 高性能:Oallam提供的高效模型推理服務(wù)結(jié)合LobeChat的優(yōu)化設(shè)計(jì),可以確保聊天機(jī)器人的快速響應(yīng)和高性能表現(xiàn)。
  4. 易用性:LobeChat和Oallam都提供了簡單易用的安裝和配置流程,降低了開發(fā)者的使用門檻。^

結(jié)論

通過整合LobeChat和Oallam,我們可以打造出一個(gè)功能強(qiáng)大、靈活可擴(kuò)展的聊天機(jī)器人。這種整合不僅提高了聊天機(jī)器人的智能水平和響應(yīng)速度,還為開發(fā)者提供了更多的選擇和可能性。未來,隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展,我們有理由相信這種整合將會帶來更加豐富的應(yīng)用場景和更加出色的用戶體驗(yàn)。

責(zé)任編輯:武曉燕 來源: Java技術(shù)指北
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