kun-lab: un cliente de diálogo nativo y ligero basado en Ollama

Introducción general

kun-lab es un programa basado en la Ollama es una aplicación de diálogo de IA de código abierto centrada en ofrecer una experiencia de diálogo inteligente ligera, rápida y localizada. Es compatible con Windows, macOS y Linux (Windows es actualmente el objetivo principal) y no requiere ninguna configuración compleja para su uso. Los usuarios pueden mantener conversaciones fluidas de varias rondas con la IA, analizar documentos, identificar imágenes e incluso buscar respuestas en línea. Todos los datos se almacenan localmente por motivos de privacidad y seguridad. kun-lab también ofrece renderizado de código, plantillas de instrucciones y una interfaz multilingüe para desarrolladores, estudiantes o quienes necesiten una herramienta de IA eficiente.

Lista de funciones

• diálogo inteligente: Admite varias rondas de diálogo en tiempo real, respuesta fluida de la IA y búsqueda en red para obtener respuestas más completas.
• resolución de documentos: Cargar archivos PDF, DOC, PPT, TXT, AI Comprender el contenido y responder a las preguntas.
• reconocimiento de imágenes: Reconoce imágenes JPG, PNG, extrae texto o analiza escenas, admite el diálogo multirronda.
• gestión de modelos: Cambia fácilmente entre los modelos Ollama o Hugging Face, compatible con los formatos GGUF y safetensores.
• Plantillas de palabras clavePlantillas integradas y posibilidad de personalización para inspirar la creatividad de la IA.
• Renderizado de código: Resalte automáticamente varios códigos de lenguaje de programación para una presentación clara.
• Notas rápidasSoporta sintaxis Markdown, previsualización en tiempo real y exportación con un solo clic.
• soporte multiusuarioPermite que varias personas se conecten al mismo tiempo, cada una con su propio espacio de diálogo.
• interfaz multilingüe: Soporta chino, inglés y otros idiomas, operación más amigable.

Utilizar la ayuda

kun-lab es una herramienta de diálogo de inteligencia artificial con multitud de funciones, que se ejecuta en Ollama, es fácil de manejar y adecuada para uso local. A continuación encontrará una descripción detallada del proceso de instalación, las funciones principales y los pasos iniciales para ayudar a los usuarios a dominarla rápidamente.

Instalar kun-lab

kun-lab proporciona tanto la aplicación de escritorio como el despliegue del código fuente. Actualmente, la aplicación de escritorio solo es compatible con Windows, y el despliegue del código fuente es compatible con Windows, macOS y Linux.

Modo 1: Aplicación de escritorio (recomendado)

1. Visite la página de publicación de GitHub (https://github.com/bahamutww/kun-lab/releases).
2. Descargue el paquete de instalación adecuado para su sistema:
   • Ventanas:.exe Documentación.
   • macOS:.dmg Documentación (apoyo futuro).
   • Linux:.AppImage tal vez .deb Documentación (apoyo futuro).
3. Haga doble clic en el paquete de instalación y siga las instrucciones para completar la instalación.
4. Tras la instalación, haga clic en el icono del escritorio para ejecutar kun-lab sin configuración adicional.
5. Una vez iniciada, selecciona el idioma (chino por defecto) y entra en la interfaz principal.

Método 2: Implantación del código fuente

Si quieres personalizar o desarrollar, tienes que instalar el entorno y ejecutar el código. A continuación se detallan los pasos a seguir:

1. Preparar el entorno::
   • Asegúrese de que el sistema es Windows, macOS o Linux.
   • Instale Python 3.10 o posterior (descargar: https://www.python.org).
   • Instale Node.js 20.16.0 o posterior (descarga: https://nodejs.org).
   • Instale Ollama e inicie el servicio (referencia: https://ollama.com).
2. almacén de clones::

   git clone https://github.com/bahamutww/kun-lab.git
   cd kun-lab
   

3. Creación de un entorno virtual::

   python -m venv venv
   .\venv\Scripts\activate  # Windows
   # source venv/bin/activate  # macOS/Linux
   

4. Instalación de dependencias de back-end::

   cd backend
   pip install -r requirements.txt
   

5. Instalación de las dependencias del front-end::

   cd frontend
   npm install
   

6. Configuración de variables de entorno::

   cp .env.example .env
   

   • Abrir con un editor de texto .env modifique la configuración (por ejemplo, el número de puerto) según sea necesario.
7. lanzar una aplicación::

   python run_dev.py
   

8. Abra su navegador y visite http://localhost:5173 para empezar.

Función principal Operación

A continuación se describen las principales funciones de kun-lab y los procedimientos específicos de funcionamiento para que los usuarios puedan empezar a utilizarlo fácilmente.

1. Diálogo inteligente

• Iniciar el diálogo::
  1. Abre kun-lab y haz clic en "Diálogo de chat" o "Nuevo diálogo".
  2. Seleccione un modelo en la lista de modelos (por defecto aparecen los modelos proporcionados por Ollama).
  3. Introduzca una pregunta y la IA responderá en tiempo real.
• Búsqueda en Internet::
  • Si la pregunta requiere información actualizada, marque la casilla "Activar búsqueda en la web".
  • La IA combinará los datos de la página web para responder con una respuesta más completa.
• Gestión de la historia::
  • Las conversaciones se guardan automáticamente y pueden consultarse haciendo clic en "Historial" en la barra lateral.
  • Un diálogo puede borrarse o exportarse.
• Soporte de código::
  • Introduzca una pregunta relacionada con el código y AI mostrará el código en un formato resaltado.
  • Compatibilidad con Python, JavaScript y otros lenguajes.

2. Análisis sintáctico de documentos

• Cargar un documento::
  1. Haga clic en la pantalla Diálogos de documentos.
  2. Haga clic en el botón "Cargar" y seleccione un archivo PDF, DOC, PPT o TXT.
  3. Una vez analizado el documento, la IA muestra un resumen del mismo.
• hacer preguntas::
  • Introduzca una pregunta relacionada con el documento en el cuadro de diálogo.
  • La IA responde basándose en el contenido y facilita la contextualización.
• Buscar contenido::
  • Introduzca palabras clave y la IA localizará rápidamente la parte pertinente del documento.
  • Haga clic en los resultados para saltar a la ubicación del artículo original.

3. Reconocimiento de imágenes

• Subir una foto::
  1. Vaya a la página "Diálogo de imágenes".
  2. Haga clic en "Cargar imagen" y seleccione un archivo JPG, PNG o JPEG.
  3. La IA reconoce automáticamente escenas o extrae texto.
• diálogo a varias bandas::
  • Hacer preguntas basadas en imágenes, como "¿Qué hay en esta imagen?". .
  • Después de que la IA haya respondido, puedes seguir haciendo preguntas más profundas.
• Funciones OCR::
  • Si la imagen contiene texto, AI lo extraerá y lo mostrará.
  • Se puede copiar texto o hacer preguntas basadas en texto.

4. Gestión de modelos

• modelo pull::
  1. Vaya a la página Biblioteca de modelos.
  2. Haga clic en "Pull Model".
  3. Introduzca comandos como ollama run qwq:32b tal vez ollama run hf.co/Qwen/QwQ-32B-GGUF:Q2_K.
  4. Espera a que se complete la descarga y el modelo esté listo para su uso.
• Cambiar de modelo::
  • En la página de diálogo, haga clic en el menú desplegable Modelo.
  • Seleccione el modelo descargado para cambiar inmediatamente.
• Modelos personalizados::
  1. Haga clic en el botón "Personalizar".
  2. Introduzca el nombre del modelo y la indicación del sistema (por ejemplo, "Play Maths Teacher").
  3. Seleccione el modelo base y haga clic en "Crear".

5. Gestión de las señales

• Uso de plantillas::
  1. Abra la pantalla "Avisos".
  2. Navegue por las plantillas incorporadas, como "Redactar esquema de artículo" o "Depuración de código".
  3. Haga clic en la plantilla para aplicarla directamente al diálogo.
• Tacos personalizados::
  • Haga clic en "Nueva Cue".
  • Introduzca el nombre y el contenido, guárdelo y, a continuación, podrá ordenarlo y gestionarlo.
• Aplicaciones rápidas::
  • Durante un diálogo, selecciona la palabra clave y la IA responderá según lo establecido.

6. Notas rápidas

• Creación de notas::
  1. Haga clic en la página Notas.
  2. Introduzca contenido en formato Markdown, como un título, una lista o un código.
  3. Previsualización en tiempo real del efecto en la parte derecha.
• Exportar notas::
  • Haz clic en el botón "Exportar" y guarda como .md Documentación.
  • Se puede compartir o importar en otras herramientas.

advertencia

• Asegúrese de que el servicio Ollama está en funcionamiento, de lo contrario la función AI no estará disponible.
• Es posible que se tarde un poco en sacar el modelo por primera vez y se recomienda comprobar la conexión a Internet.
• Los datos almacenados localmente ocupan mucho espacio y periódicamente se limpia el historial.
• Si tiene problemas, consulte la página de GitHub issues o envíe sus comentarios.

Siguiendo estos pasos, podrá instalar y utilizar fácilmente las funciones de kun-lab. Ya se trate de diálogo, análisis sintáctico de documentos o análisis de imágenes, el funcionamiento es intuitivo y cómodo.

escenario de aplicación

1. Asistente personal de aprendizaje
   Los estudiantes pueden utilizar kun-lab para analizar cursos o libros de texto, hacer preguntas y la IA las responderá en detalle. Sube folletos de matemáticas y la IA te explicará las fórmulas paso a paso.
2. Herramientas para desarrolladores
   Los programadores pueden utilizar kun-lab para depurar código o aprender un nuevo lenguaje. Introduzca un fragmento de código y la IA le ofrecerá sugerencias de optimización y las resaltará.
3. Documentación
   Los profesionales pueden resumir informes rápidamente con la función de análisis sintáctico de documentos. Carga PPT largos, AI extrae los puntos clave y genera notas concisas.
4. Exploración creativa
   Los creadores pueden generar historias o inspiración para el diseño con plantillas de palabras rápidas. Sube bocetos que la IA analiza y sugiere mejoras.

CONTROL DE CALIDAD

1. ¿Necesita kun-lab conexión a Internet?
   Las funciones principales se ejecutan localmente y no requieren conexión en red. La función de búsqueda en Internet es opcional y debe activarse manualmente.
2. ¿Qué formatos de documento son compatibles?
   Admite archivos PDF, DOC, PPT y TXT, y es posible que se amplíe a más formatos en el futuro.
3. ¿Cómo añado un nuevo modelo?
   En la pantalla Biblioteca de modelos, introduzca ollama run comando para sacar un modelo Ollama o Cara de Abrazo.
4. ¿Están seguros los datos?
   Todos los datos se almacenan localmente y no se suben a la nube para garantizar la privacidad y la seguridad.