讲解ollama下载、安装、运行，以及常用本地大模型

open-webui从下载到各种安装、使用指导说明

关于RAG相关模型，分析以及各种模型类型分析对比

本文简要介绍如何基于Open WebUI Pipelines框架编写并运行Pipeline。首先需安装Python 3.11和相关依赖，Pipeline分为Filter(预处理/后处理)和Pipe(核心逻辑)两种类型。示例展示了日志Filter和函数调用Pipe的代码实现。启动方式支持Docker容器或本地运行，最后需在Open WebUI中配置连接。文章还提供了验证方法和注意事项，强调安全风险和

KoboldCPP 是一个轻量级、高性能的推理引擎，专注于在本地运行大模型。高性能：通过 C++ 实现，能够充分利用硬件资源。多平台支持：支持 Linux、Windows 和 macOS。易于使用：提供简单的命令行接口，方便快速部署和运行模型。通过 KoboldCPP，我们可以在本地高效地部署和运行 DeepSeek 大模型。无论是用于研究、开发还是生产环境，KoboldCPP 都提供了一个简单而

📝 Open WebUI知识库配置指南摘要 本文详细介绍了Open WebUI（0.6.13版本）知识库的配置流程： 1️⃣ 基础操作：语言切换（中英文）、文档上传（支持PDF/TXT/MD等格式，20MB/文件限制）及知识库创建（需英文命名）； 2️⃣ 高级配置：包括语义向量模型绑定（Ollama/HuggingFace）、存储路径修改、分块参数优化（推荐chunk_size=1024）及中英

截取屏幕,，然后进行图片文字识别，可以复制识别后的文字，可以直接读入图片文件进行识别

📝 Open WebUI知识库配置指南摘要 本文详细介绍了Open WebUI（0.6.13版本）知识库的配置流程： 1️⃣ 基础操作：语言切换（中英文）、文档上传（支持PDF/TXT/MD等格式，20MB/文件限制）及知识库创建（需英文命名）； 2️⃣ 高级配置：包括语义向量模型绑定（Ollama/HuggingFace）、存储路径修改、分块参数优化（推荐chunk_size=1024）及中英

将 DeepSeek 大模型能力轻松接入各类软件。

什么是 Ollama？Ollama 是一个用于本地部署和管理大模型的工具。它提供了一个简单的命令行界面，使得用户可以轻松地下载、运行和管理各种大模型。Ollama 支持多种模型格式，并且可以与现有的深度学习框架（如 PyTorch、TensorFlow）无缝集成。KoboldCPP 是一个基于 C++ 的高性能推理引擎，专门用于在本地部署和运行大模型。