如何搭建自己的ChatGPT？你學會了嗎？
LobeChat與Oallam整合
隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展，聊天機器人已經(jīng)成為許多企業(yè)和個人用戶的得力助手。LobeChat作為一款開源、高性能的AI會話應(yīng)用框架，提供了豐富的功能和靈活的擴展性。而Oallam作為一個開源的大模型托管和服務(wù)平臺，為開發(fā)者提供了便捷的模型下載和推理服務(wù)。本文將詳細介紹如何將LobeChat與Oallam進行整合，以打造一個功能強大的聊天機器人。
LobeChat簡介
LobeChat是一個基于Next.js框架構(gòu)建的AI會話應(yīng)用，旨在提供一個AI生產(chǎn)力平臺，使用戶能夠與AI進行自然語言交互。其核心組件包括前端、EdgeRuntime API、Agents市場和插件市場等。LobeChat支持多種模型服務(wù)提供商，如OpenAI、Claude、Gemini等，并提供了視覺識別、語音合成、文本到圖片生成等功能。
Oallam簡介
Oallam是一個開源的大模型托管和服務(wù)平臺，支持在Windows、macOS、Linux或Docker中安裝。它提供了便利的模型下載和推理功能，使得大模型的落地變得簡單易行。Oallam支持多種大模型，如llama3.1、gemma2等，并允許用戶通過簡單的命令來啟動和管理模型服務(wù)。
整合步驟
1. 安裝Oallam
首先，需要在本地安裝Oallam。根據(jù)操作系統(tǒng)選擇合適的安裝包進行下載和安裝。安裝完成后，可以通過命令行啟動Oallam服務(wù)，并下載所需的大模型。
# 下載并安裝Oallam
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
# 啟動Oallam服務(wù)
ollama serve
# 下載大模型（以gemma2為例）
ollama run gemma2:27b2. 安裝LobeChat
LobeChat支持多種部署方式，包括Docker容器化部署和Vercel自托管版本。
- 基于docker安裝
# 拉取LobeChat Docker鏡像
$ docker pull lobehub/lobe-chat
# 創(chuàng)建并啟動LobeChat容器
$ docker run -d -p 3210:3210 \
-e OPENAI_API_KEY=sk-xxxx \
-e OPENAI_PROXY_URL=https://api-proxy.com/v1 \
-e ACCESS_CODE=lobe66 \
--name lobe-chat \
lobehub/lobe-chat- 本地安裝
$ git clone https://github.com/lobehub/lobe-chat.git
$ cd lobe-chat
$ pnpm install
$ pnpm dev3. 配置LobeChat以使用Oallam模型
啟動LobeChat容器后，需要在瀏覽器中訪問http://localhost:3210來打開LobeChat的WebUI。首次打開時，如果提示登錄，請輸入安裝命令中設(shè)置的ACCESS_CODE訪問密碼。
接下來，進行以下配置步驟：
- 點擊左上角的頭像，在菜單中選擇應(yīng)用設(shè)置。
- 切換到語言模型，找到Oallam，并打開右側(cè)的開關(guān)。
- 配置Oallam服務(wù)地址：如果是本地部署的，直接填寫http://127.0.0.1:11434。
- 使用客戶端請求模式：打開此選項，否則Oallam服務(wù)地址的配置可能會比較復(fù)雜。
- 配置模型列表：配置好Oallam服務(wù)地址后，模型列表會自動顯示可用的模型，選擇所需的模型即可。
4. 測試整合效果
配置完成后，回到LobeChat的主頁面，打開一個新的聊天界面，選擇配置好的Oallam模型，即可開始與聊天機器人進行對話。此時，聊天機器人將使用Oallam模型進行自然語言處理和回復(fù)生成。^[6]^
- 進入系統(tǒng)
圖片
- 選擇模型
圖片
可以在終端通過oallam下載模型：
# 查看可用模型 https://ollama.com/library
# 下載并運行模型
ollama run qwen2在lobe中啟用模型：
圖片
聊天界面中選擇模型即可：
圖片
整合優(yōu)勢
- 靈活性：通過整合LobeChat和Oallam，開發(fā)者可以靈活選擇和使用不同的大模型，滿足不同場景下的需求。
- 可擴展性：LobeChat的插件系統(tǒng)和Agents市場使得功能擴展變得簡單易行，開發(fā)者可以根據(jù)需要添加新的功能和模塊。
- 高性能：Oallam提供的高效模型推理服務(wù)結(jié)合LobeChat的優(yōu)化設(shè)計，可以確保聊天機器人的快速響應(yīng)和高性能表現(xiàn)。
- 易用性：LobeChat和Oallam都提供了簡單易用的安裝和配置流程，降低了開發(fā)者的使用門檻。^
結(jié)論
通過整合LobeChat和Oallam，我們可以打造出一個功能強大、靈活可擴展的聊天機器人。這種整合不僅提高了聊天機器人的智能水平和響應(yīng)速度，還為開發(fā)者提供了更多的選擇和可能性。未來，隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展，我們有理由相信這種整合將會帶來更加豐富的應(yīng)用場景和更加出色的用戶體驗。
