Ollama是一款开源工具，支持在本地快速部署和运行大型语言模型（LLM）。其核心优势包括数据隐私保护（无需云端）、成本低、兼容OpenAI API，并支持多平台（Windows/macOS/Linux）。主要功能涵盖模型管理（内置下载/查看命令）、交互式对话（run命令）和API访问（默认端口11434）。常用操作包括：拉取模型（pull）、查看模型列表（list）、启动服务（serve）等，模

本文介绍了如何使用Python验证通过Ollama部署的本地大模型API。主要内容包括： 配置环境：绕过代理访问localhost，设置OLLAMA_BASE_URL为本地服务地址 基础功能实现： 检查Ollama服务状态 列出本地可用模型 区分非流式（一次性返回）和流式（实时逐字输出）两种响应模式 API调用详解： 聊天接口(/api/chat)的消息结构和角色分配（system/user/as

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本文介绍了一个全离线中文私有知识库系统的构建过程。系统通过配置网络环境彻底杜绝联网风险，加载本地BGE中文向量模型处理机密业务文档，并结合Qwen2.5本地大模型实现安全问答。关键步骤包括：1)设置离线环境变量；2)切分业务文档为语义段落；3)加载本地中文向量模型；4)构建内存向量数据库；5)连接本地大模型并设计严谨提示词模板。系统支持交互式查询，能根据文档内容精确回答产品相关问题，对未记载信息如