Ollama Tutorial Kollektion

Allgemeine Einführung Ollama Deep Researcher ist ein vollständig lokal laufender Assistent für Web-Recherche und Berichterstellung, der vom LangChain-Team entwickelt wurde. Er verwendet ein beliebiges Large Language Model (LLM), das von Ollama gehostet wird, um es dem Benutzer zu ermöglichen, ein Forschungsthema einzugeben und dann automatisch Web-Suchanfragen zu generieren,...

Einleitung Dieses Dokument beschreibt, wie man eine lokalisierte RAG-Anwendung (Retrieval Augmented Generation) mit DeepSeek R1 und Ollama erstellt. Es ergänzt auch die Verwendung von LangChain zur Erstellung lokalisierter RAG-Anwendungen. Wir werden den gesamten Implementierungsprozess anhand von Beispielen demonstrieren, einschließlich Dokumentenverarbeitung, Vektorspeicherung...

Einführung ReAct (Reasoning and Acting) ist ein Rahmen, der Denken und Handeln kombiniert, um die Leistung von Intelligenzen bei komplexen Aufgaben zu verbessern. Der Rahmen ermöglicht es Intelligenzen, Aufgaben in dynamischen Umgebungen effektiver auszuführen, indem logisches Denken und praktisches Handeln eng miteinander verbunden werden. Quelle : ReAct: ...

Einleitung In diesem Dokument wird beschrieben, wie das LlamaIndex-Framework verwendet wird, um eine lokale RAG-Anwendung (Retrieval-Augmented Generation) zu erstellen. Durch die Integration von LlamaIndex ist es möglich, ein RAG-System in einer lokalen Umgebung aufzubauen, das die Fähigkeiten von Retrieval und Generation kombiniert, um die Effizienz der Informationsbeschaffung zu verbessern...

Dify unterstützt den Zugriff auf umfangreiche Sprachmodellinferenz- und Einbettungsfunktionen, die von Ollama bereitgestellt werden. Schnellzugriff Ollama herunterladen Zugriff auf Ollama-Installation und -Konfiguration, Ansicht von Tutorials zur lokalen Bereitstellung von Ollama. Ollama ausführen und mit Llama chatten ollama run llama3.1 Starten Sie...

Einführung Dieses Dokument beschreibt, wie man einen lokalen Copilot-ähnlichen Programmierassistenten erstellt, der Ihnen hilft, schöneren und effizienteren Code zu schreiben. In diesem Kurs werden Sie lernen, wie Sie Ollama verwenden, um lokale Programmierassistenten zu integrieren, einschließlich Continue Aider...

I. Bereitstellung mit Node.js 1. Installation von Node.js Laden Sie das Node.js-Tool herunter und installieren Sie es: https://www.nodejs.com.cn/download.html Stellen Sie die Mirror-Quelle ein, verwenden Sie zum Beispiel die folgende Mirror-Quelle. npm config set registry http://mirrors.cloud.tencent.com/np...

I. Verzeichnisstruktur Unter dem Ordner C6 des Repository-Notizbuchs: fastapi_chat_app/ │ ├── app.py ├── websocket_handler.py ├── static/ │ └── index.html └── requirements.txt app.py FastAPI Haupteinstellungen und Routing der Anwendung. webso...

Einführung Dieses Dokument beschreibt die Verwendung von Ollama in einer JavaScript-Umgebung zur Integration mit LangChain, um leistungsstarke KI-Anwendungen zu erstellen.Ollama ist ein Open-Source-Deployment-Tool für große Sprachmodelle, während LangChain ein Framework zur Erstellung von Sprachmodell-basierten Anwendungen ist. Durch die Kombination...

Einführung Dieses Dokument beschreibt die Verwendung von Ollama in einer Python-Umgebung zur Integration mit LangChain, um leistungsstarke KI-Anwendungen zu erstellen.Ollama ist ein Open-Source-Implementierungstool für große Sprachmodelle, während LangChain ein Framework zur Erstellung von Sprachmodell-basierten Anwendungen ist. Durch die Kombination dieser beiden...

Dieser Artikel beschreibt die Verwendung der Ollama-API in Java, um Entwicklern einen schnellen Einstieg zu ermöglichen und die Möglichkeiten von Ollama voll auszuschöpfen. Sie können die Ollama-API direkt in Ihrer Anwendung aufrufen, oder Sie können Ollama von einer Spring AI-Komponente aus aufrufen...

Einführung Ollama bietet eine leistungsstarke REST-API, die es Entwicklern ermöglicht, auf einfache Weise mit großen Sprachmodellen zu interagieren. Mit der Ollama-API können Benutzer Anfragen senden und Antworten erhalten, die vom Modell generiert wurden und für Aufgaben wie die Verarbeitung natürlicher Sprache, die Textgenerierung usw. verwendet werden. In diesem Papier werden wir die Details der Generierung von Ergänzungen, Dialoggenerierung ...

Windows Das folgende Beispiel zeigt, wie man Ollama so anpasst, dass es auf der GPU eines Windows-Systems läuft.Ollama verwendet standardmäßig die CPU für Inferenzen. Um die Inferenz zu beschleunigen, können Sie den von Ollama verwendeten Grafikprozessor konfigurieren....