Ollama 提供了简单易用的安装方式，支持多种操作系统，能够帮助用户快速搭建本地大语言模型环境。通过本文的教程，你已经可以轻松安装并使用 Ollama，接下来可以尝试运行不同的模型，探索更多功能。

大语言模型可以对广泛的主题进行推理，但它们的知识仅限于训练时截止日期前得公开数据。如果你想构建能够对私有数据或模型截止日期后引入的数据进行推理的人工智能应用，你需要用特定信息来增强模型的知识。使用Streamlit实现文件上传，这里只实现了pdf和txt文件上传，可以在type参数里面设置多个文件类型，在后面的检索器方法里面针对每个类型进行处理即可。大语言模型所实现的最强大的应用之一是复杂的问答（

LCEL(Langchain Expression Language)是一种强大的工作流编排工具，可以从基本组件构建复杂任务链条（chain），并支持诸如流式处理、并行处理和日志记录等开箱即用的功能。LCEL从第一天起就被设计为支持将原型投入生产，无需更改代码，从最简单的“提示 + LLM” 链到最复杂的链（有人成功地在生产中运行了包含数百步的LCEL链）。以下是使用LCEL几个亮点。一流的流式支

LangChain是一个开源的Python AI应用开发框架，它提供了构建基于大模型的AI应用所需的模块和工具。通过LangChain，开发者可以轻松地与大模型（LLM）集成，完成文本生成、问答、翻译、对话等任务。LangChain降低了AI应用开发的门槛，让任何人都可以基于LLM构建属于自己的创意应用。

Open-WebUI 是一个功能强大的开源工具，旨在为用户提供一个简洁且功能丰富的界面来管理和使用大语言模型（LLM）。它支持与 Ollama 等后端服务集成，方便用户通过 Web 界面进行模型交互。本文将详细介绍 Open-WebUI 的安装方法和基本使用技巧。

摘要：Ollama默认将模型存储在C盘用户目录下，可能占用大量空间。通过设置系统环境变量OLLAMA_MODELS可更改存储路径（如E:\ollama\models）。具体步骤为：1）通过多种方式打开系统环境变量设置；2）新建变量OLLAMA_MODELS并输入目标路径；3）确保路径已存在。修改后新下载的模型将存至新位置，但原有模型需手动迁移或重新下载。

本文主要介绍了如何使用Dify知识库功能实现本地大语言模型基于知识库回答问题，并详细阐述了创建聊天助手、测试聊天、创建知识库、导入文件、设置Embedding模型以及关联知识库等操作步骤。通过这些步骤，用户可以实现大模型根据知识库回答问题，从而弥补模型在离线场景下的知识局限性，提升其准确性和个性化能力。

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Dify 作为一个开源的 AI 应用开发平台，凭借其低门槛、强大的功能和丰富的插件生态，为开发者提供了一个高效、便捷的解决方案。无论是企业级的智能客服、知识管理，还是个人的自动化办公工具开发，Dify 都能够满足需求。如果你正在寻找一个简单易用且功能强大的。

Open-WebUI 是一个功能强大的开源工具，旨在为用户提供一个简洁且功能丰富的界面来管理和使用大语言模型（LLM）。它支持与 Ollama 等后端服务集成，方便用户通过 Web 界面进行模型交互。本文将详细介绍 Open-WebUI 的安装方法和基本使用技巧。