kun-lab：基于 Ollama 的本地轻量AI对话客户端

综合介绍

kun-lab 是一款基于 Ollama 的开源 AI 对话应用，专注于提供轻量、快速的本地化智能对话体验。它支持 Windows、macOS 和 Linux（目前以 Windows 为主），无需复杂配置即可使用。用户可以与 AI 进行流畅的多轮对话，解析文档，识别图片，甚至联网搜索答案。所有数据存储在本地，保障隐私安全。kun-lab 还提供代码渲染、提示词模板和多语言界面，适合开发者、学生或需要高效 AI 工具的用户。

功能列表

• 智能对话：支持多轮实时对话，AI 响应流畅，可联网搜索更全面答案。
• 文档解析：上传 PDF、DOC、PPT、TXT 文件，AI 理解内容并回答问题。
• 图片识别：识别 JPG、PNG 图片，提取文字或分析场景，支持多轮对话。
• 模型管理：轻松切换 Ollama 或 Hugging Face 模型，支持 GGUF 和 safetensors 格式。
• 提示词模板：内置模板并支持自定义，方便激发 AI 创造力。
• 代码渲染：自动高亮多种编程语言代码，展示清晰。
• 快速笔记：支持 Markdown 语法，实时预览并一键导出。
• 多用户支持：允许多人同时登录，各自拥有独立对话空间。
• 多语言界面：支持中文、英文等语言，操作更友好。

使用帮助

kun-lab 是一款功能丰富的 AI 对话工具，基于 Ollama 运行，操作简单，适合本地使用。以下详细介绍安装流程、核心功能操作及上手步骤，帮助用户快速掌握。

安装 kun-lab

kun-lab 提供桌面应用和源码部署两种方式。目前桌面应用仅支持 Windows，源码部署支持 Windows、macOS 和 Linux。

方式 1：桌面应用（推荐）

1. 访问 GitHub 发布页面（https://github.com/bahamutww/kun-lab/releases）。
2. 下载适合你的系统安装包：
   • Windows：.exe 文件。
   • macOS：.dmg 文件（未来支持）。
   • Linux：.AppImage 或 .deb 文件（未来支持）。
3. 双击安装包，按提示完成安装。
4. 安装后，点击桌面图标运行 kun-lab，无需额外配置。
5. 启动后，选择语言（默认支持中文），进入主界面。

方式 2：源码部署

如果你想自定义或开发，需安装环境并运行代码。以下是详细步骤：

1. 准备环境：
   • 确保系统为 Windows、macOS 或 Linux。
   • 安装 Python 3.10 或更高版本（下载：https://www.python.org）。
   • 安装 Node.js 20.16.0 或更高版本（下载：https://nodejs.org）。
   • 安装 Ollama 并启动服务（参考：https://ollama.com）。
2. 克隆仓库：

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

3. 创建虚拟环境：

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

4. 安装后端依赖：

   cd backend
   pip install -r requirements.txt
   

5. 安装前端依赖：

   cd frontend
   npm install
   

6. 配置环境变量：

   cp .env.example .env
   

   • 用文本编辑器打开 .env 文件，按需修改配置（如端口号）。
7. 启动应用：

   python run_dev.py
   

8. 打开浏览器，访问 http://localhost:5173，开始使用。

核心功能操作

以下介绍 kun-lab 的主要功能及具体操作流程，确保用户能轻松上手。

1. 智能 AI 对话

• 开始对话：
  1. 打开 kun-lab，点击“聊天对话”或“新对话”。
  2. 在模型列表选择一个模型（默认有 Ollama 提供的模型）。
  3. 输入问题，AI 会实时响应。
• 联网搜索：
  • 若问题需要最新信息，勾选“开启网络搜索”。
  • AI 会结合网页数据回答，答案更全面。
• 管理历史记录：
  • 对话自动保存，点击侧边栏“历史记录”查看。
  • 可删除或导出某次对话。
• 代码支持：
  • 输入代码相关问题，AI 以高亮格式展示代码。
  • 支持 Python、JavaScript 等多种语言。

2. 文档解析

• 上传文档：
  1. 点击“文档对话”页面。
  2. 点击“上传”按钮，选择 PDF、DOC、PPT 或 TXT 文件。
  3. 文件解析后，AI 显示文档概要。
• 提问：
  • 在对话框输入与文档相关的问题。
  • AI 根据内容回答，支持上下文关联。
• 检索内容：
  • 输入关键词，AI 快速定位文档中的相关部分。
  • 点击结果跳转到原文位置。

3. 图片识别

• 上传图片：
  1. 进入“图片对话”页面。
  2. 点击“上传图片”，选择 JPG、PNG 或 JPEG 文件。
  3. AI 自动识别场景或提取文字。
• 多轮对话：
  • 基于图片提问，如“这个图片里有什么？”。
  • AI 回答后，可继续深入提问。
• OCR 功能：
  • 若图片含文字，AI 会提取并显示。
  • 可复制文字或基于文字提问。

4. 模型管理

• 拉取模型：
  1. 进入“模型库”页面。
  2. 点击“拉取模型”。
  3. 输入命令，如 ollama run qwq:32b 或 ollama run hf.co/Qwen/QwQ-32B-GGUF:Q2_K。
  4. 等待下载完成，模型即可使用。
• 切换模型：
  • 在对话页面，点击模型下拉菜单。
  • 选择已下载的模型，立即切换。
• 自定义模型：
  1. 点击“自定义”按钮。
  2. 输入模型名称和系统提示词（如“扮演数学老师”）。
  3. 选择基础模型，点击“创建”。

5. 提示词管理

• 使用模板：
  1. 打开“提示词”页面。
  2. 浏览内置模板，如“写文章大纲”或“代码调试”。
  3. 点击模板，直接应用到对话。
• 自定义提示词：
  • 点击“新建提示词”。
  • 输入名称和内容，保存后可分类管理。
• 快速应用：
  • 在对话时，选择提示词，AI 按设定响应。

6. 快速笔记

• 创建笔记：
  1. 点击“笔记”页面。
  2. 输入 Markdown 格式内容，如标题、列表或代码。
  3. 右侧实时预览效果。
• 导出笔记：
  • 点击“导出”按钮，保存为 .md 文件。
  • 可分享或导入其他工具。

注意事项

• 确保 Ollama 服务运行，否则 AI 功能不可用。
• 首次拉取模型可能需要时间，建议检查网络连接。
• 本地存储数据占用空间较大，定期清理历史记录。
• 若遇到问题，查看 GitHub 的 issues 页面或提交反馈。

通过以上步骤，用户可以轻松安装并使用 kun-lab 的各项功能。无论是对话、文档解析还是图片分析，操作都直观便捷。

应用场景

1. 个人学习助手
   学生可以用 kun-lab 解析课件或教材，提问疑点，AI 会详细解答。上传数学讲义，AI 可一步步解释公式。
2. 开发者工具
   程序员可以用 kun-lab 调试代码或学习新语言。输入代码片段，AI 提供优化建议，并高亮展示。
3. 文档整理
   职场人士可以用文档解析功能快速总结报告。上传长篇 PPT，AI 提取关键点，生成简洁笔记。
4. 创意探索
   创作者可以用提示词模板生成故事或设计灵感。上传草图，AI 分析并提出改进建议。

QA

1. kun-lab 需要联网吗？
   核心功能本地运行，无需联网。联网搜索功能可选，需手动开启。
2. 支持哪些文档格式？
   支持 PDF、DOC、PPT、TXT 文件，未来可能扩展更多格式。
3. 如何添加新模型？
   在“模型库”页面输入 ollama run 命令，拉取 Ollama 或 Hugging Face 模型。
4. 数据安全吗？
   所有数据存储在本地，不上传云端，确保隐私安全。