kun-lab: um cliente de diálogo de IA nativo e leve baseado em Ollama

Introdução geral

O kun-lab é um programa baseado no Ollama é um aplicativo de diálogo de IA de código aberto focado em fornecer uma experiência de diálogo inteligente leve, rápida e localizada. Ele é compatível com Windows, macOS e Linux (o Windows é atualmente o foco principal) e não requer nenhuma configuração complexa para ser usado. Os usuários podem ter conversas tranquilas em várias rodadas com a IA, analisar documentos, identificar imagens e até mesmo pesquisar respostas on-line. O kun-lab também oferece renderização de código, modelos de prompt e uma interface multilíngue para desenvolvedores, estudantes ou pessoas que precisam de uma ferramenta de IA eficiente.

Lista de funções

• diálogo inteligenteSuporte a várias rodadas de diálogo em tempo real, resposta suave da IA e pesquisa em rede para obter respostas mais abrangentes.
• resolução de documentosUpload de arquivos PDF, DOC, PPT, TXT, AI Entenda o conteúdo e responda às perguntas.
• reconhecimento de imagensReconhecimento de imagens JPG, PNG, extração de texto ou análise de cenas, suporte a diálogo em várias rodadas.
• gerenciamento de modelosAlternar facilmente entre os modelos Ollama ou Hugging Face, com suporte aos formatos GGUF e safetensors.
• Modelos de palavras de tacoModelos incorporados e suporte para personalização facilitam a inspiração da criatividade da IA.
• Renderização de códigoDestaque automático de vários códigos de linguagem de programação para uma apresentação clara.
• Notas rápidasSuporte à sintaxe Markdown, visualização em tempo real e exportação com um clique.
• Suporte a vários usuáriosPermite que várias pessoas façam login ao mesmo tempo, cada uma com seu próprio espaço de diálogo separado.
• Interface multilíngueSuporte a chinês, inglês e outros idiomas, operação mais amigável.

Usando a Ajuda

O kun-lab é uma ferramenta de diálogo de IA rica em recursos, executada no Ollama, fácil de operar e adequada para uso local. Abaixo está uma descrição detalhada do processo de instalação, das principais funções e das etapas de introdução para ajudar os usuários a dominá-la rapidamente.

Instalar o kun-lab

O kun-lab oferece implantação de aplicativo de desktop e de código-fonte. Atualmente, o aplicativo de desktop é compatível apenas com o Windows, e a implementação do código-fonte é compatível com Windows, macOS e Linux.

Modo 1: aplicativo para desktop (recomendado)

1. Visite a página de lançamento do GitHub (https://github.com/bahamutww/kun-lab/releases).
2. Faça o download do pacote de instalação apropriado para seu sistema:
   • Windows:.exe Documentação.
   • macOS:.dmg Documentação (suporte futuro).
   • Linux:.AppImage talvez .deb Documentação (suporte futuro).
3. Clique duas vezes no pacote de instalação e siga as instruções para concluir a instalação.
4. Após a instalação, clique no ícone da área de trabalho para executar o kun-lab sem configuração adicional.
5. Após a inicialização, selecione o idioma (chinês é suportado por padrão) e entre na interface principal.

Abordagem 2: Implementação do código-fonte

Se quiser personalizar ou desenvolver, você precisará instalar o ambiente e executar o código. Veja a seguir as etapas detalhadas:

1. Preparação do ambiente::
   • Certifique-se de que o sistema seja Windows, macOS ou Linux.
   • Instale o Python 3.10 ou posterior (download: https://www.python.org).
   • Instale o Node.js 20.16.0 ou posterior (download: https://nodejs.org).
   • Instale o Ollama e inicie o serviço (referência: https://ollama.com).
2. armazém de clones::

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

3. Criação de um ambiente virtual::

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

4. Instalação de dependências de back-end::

   cd backend
   pip install -r requirements.txt
   

5. Instalação de dependências de front-end::

   cd frontend
   npm install
   

6. Configuração de variáveis de ambiente::

   cp .env.example .env
   

   • Abrir com um editor de texto .env modifique a configuração (por exemplo, o número da porta) conforme necessário.
7. iniciar um aplicativo::

   python run_dev.py
   

8. Abra seu navegador e acesse http://localhost:5173 para começar.

Operação da função principal

A seguir, descrevemos as principais funções do kun-lab e os procedimentos de operação específicos para garantir que os usuários possam começar facilmente.

1. diálogo inteligente de IA

• Iniciando um diálogo::
  1. Abra o kun-lab e clique em "Chat Dialogue" (Diálogo de bate-papo) ou "New Dialogue" (Novo diálogo).
  2. Selecione um modelo na lista de modelos (por padrão, há modelos fornecidos pela Ollama).
  3. Digite uma pergunta e a IA responderá em tempo real.
• Pesquisa na Internet::
  • Se a pergunta exigir informações atualizadas, marque a caixa "Enable web search" (Ativar pesquisa na Web).
  • A IA combinará os dados da página da Web para responder com uma resposta mais abrangente.
• Gerenciando o histórico::
  • As conversas são salvas automaticamente e podem ser visualizadas clicando em "History" (Histórico) na barra lateral.
  • Um diálogo pode ser excluído ou exportado.
• Suporte ao código::
  • Digite uma pergunta relacionada ao código e o AI exibirá o código em um formato destacado.
  • Suporte para Python, JavaScript e outras linguagens.

2. análise de documentos

• Fazer upload de um documento::
  1. Clique na tela Document Dialogues (Diálogos de documentos).
  2. Clique no botão "Upload" e selecione o arquivo PDF, DOC, PPT ou TXT.
  3. Depois que o documento é analisado, o AI exibe um resumo do documento.
• fazer perguntas::
  • Digite uma pergunta relacionada ao documento na caixa de diálogo.
  • A IA responde com base no conteúdo e oferece suporte à contextualização.
• Pesquisar conteúdo::
  • Digite palavras-chave e a IA localizará rapidamente a parte relevante do documento.
  • Clique nos resultados para ir até o local do artigo original.

3. reconhecimento de imagens

• Carregar uma imagem::
  1. Vá para a página "Picture Dialogue".
  2. Clique em "Upload Image" (Carregar imagem) e selecione o arquivo JPG, PNG ou JPEG.
  3. A IA reconhece automaticamente cenas ou extrai texto.
• diálogo em várias camadas::
  • Faça perguntas com base em imagens, como "O que há nesta imagem?" .
  • Depois que a IA responder, você pode continuar a fazer perguntas mais profundas.
• Funções de OCR::
  • Se a imagem contiver texto, a IA o extrairá e o exibirá.
  • O texto pode ser copiado ou perguntas baseadas em texto podem ser feitas.

4. gerenciamento de modelos

• modelo de tração::
  1. Vá para a página Biblioteca de modelos.
  2. Clique em "Pull Model".
  3. Digite comandos como ollama run qwq:32b talvez ollama run hf.co/Qwen/QwQ-32B-GGUF:Q2_K.
  4. Aguarde até que o download seja concluído e o modelo esteja pronto para ser usado.
• Modelos de comutação::
  • Na página de diálogo, clique no menu suspenso Modelo.
  • Selecione o modelo baixado para mudar imediatamente.
• Modelos personalizados::
  1. Clique no botão "Customise" (Personalizar).
  2. Digite o nome do modelo e o prompt do sistema (por exemplo, "Play Maths Teacher").
  3. Selecione o modelo básico e clique em "Create" (Criar).

5. gerenciamento de dicas

• Uso de modelos::
  1. Abra a tela "Prompts".
  2. Procure os modelos incorporados, como "Escrever esboço de artigo" ou "Depuração de código".
  3. Clique no modelo para aplicá-lo diretamente à caixa de diálogo.
• Tacos personalizados::
  • Clique em "New Cue".
  • Digite o nome e o conteúdo, salve-o e, em seguida, você poderá classificá-lo e gerenciá-lo.
• Aplicativos rápidos::
  • Durante um diálogo, selecione a palavra de aviso e a IA responderá conforme definido.

6. notas rápidas

• Criação de notas::
  1. Clique na página Notas.
  2. Insira o conteúdo no formato Markdown, como um título, uma lista ou um código.
  3. Visualização em tempo real do efeito no lado direito.
• Exportação de notas::
  • Clique no botão "Exportar" e salve como .md Documentação.
  • Pode ser compartilhado ou importado para outras ferramentas.

advertência

• Certifique-se de que o serviço Ollama esteja em execução, caso contrário, a função AI não estará disponível.
• Pode levar algum tempo para extrair o modelo pela primeira vez e é recomendável verificar a conexão com a Internet.
• Os dados armazenados localmente ocupam muito espaço e limpam periodicamente o histórico.
• Se você tiver problemas, consulte a seção issues página ou enviar comentários.

Seguindo essas etapas, você pode instalar e usar facilmente as funções do kun-lab. Seja no diálogo, na análise de documentos ou na análise de imagens, a operação é intuitiva e conveniente.

cenário do aplicativo

1. Assistente Pessoal de Aprendizagem
   Os alunos podem usar o kun-lab para analisar material didático ou livros didáticos, fazer perguntas, e a IA as responderá detalhadamente. Faça upload de apostilas de matemática e a IA poderá explicar as fórmulas passo a passo.
2. Ferramentas do desenvolvedor
   Os programadores podem usar o kun-lab para depurar códigos ou aprender uma nova linguagem. Insira um trecho de código e a IA fornecerá sugestões de otimização e as destacará.
3. Documentação
   Os profissionais de carreira podem resumir rapidamente os relatórios com o recurso de análise de documentos. Ao fazer upload de PPTs longos, a IA extrai os pontos principais e gera anotações concisas.
4. Exploração criativa
   Os criadores podem gerar histórias ou inspiração de design com modelos de palavras prontas. Faça upload de esboços que a IA analisa e sugere melhorias.

QA

1. O kun-lab requer uma conexão com a Internet?
   As funções principais são executadas localmente e não requerem rede. A função de pesquisa na Internet é opcional e precisa ser ativada manualmente.
2. Quais formatos de documentos são compatíveis?
   Oferece suporte a arquivos PDF, DOC, PPT, TXT e pode ser expandido para outros formatos no futuro.
3. Como faço para adicionar um novo modelo?
   Na tela Biblioteca de modelos, digite ollama run para puxar um modelo Ollama ou Hugging Face.
4. Os dados estão seguros?
   Todos os dados são armazenados localmente e não são carregados na nuvem para garantir a privacidade e a segurança.