製作我的第一個 AI 聊天應用程式：從 DevOps 學習透過 AI 與 Ollama 集成

我用作來源的部落格：

https://dev.to/devopspass-ai/workshop-make-your-first-ai-app-in-a-few-clicks-with-pythonollamallama3-31ib

發現 DevOps Pass AI 關於使用 Ollama 建立 AI 應用程式的指南後，我決定探索它的工作原理並記錄我的問題和學習過程。這是我在建立第一個 AI 聊天應用程式時發現的內容。

我最初的問題

當我第一次閱讀教學時，我想到了幾個問題：

1. 為什麼要使用 Ollama 而不是直接 API 呼叫 OpenAI 或其他服務？
2. 是什麼讓 Llama3 成為本地 AI 模型的好選擇？
3. 聊天記錄持久化是如何運作的，為什麼它很重要？

讓我們回顧一下我在探索每個方面時學到的東西。

了解本地 AI 設定

我注意到的第一個有趣的事情是透過 Ollama 使用本地人工智慧。經過詢問和測試，我發現了一些主要優點：

• 無 API 費用或使用限制
• 完全隱私，因為一切都在本地運行
• 初始模型下載後不依賴網路
• 與 Llama3 的出色表現令人驚訝

設定過程很簡單：（Bash）

ollama 發球
llama 拉 llama3

我最初擔心 4.7GB 型號大小，但在我的連接上下載速度很快，即使在我的普通開發機器上也能順利運行。

探索聊天應用程式

最有趣的部分是聊天應用程式是多麼簡單但功能強大。讓我們來分解一下我對每個組件的了解：

聊天記錄管理

我特別好奇聊天記錄是如何運作的。程式碼使用了一種巧妙的方法：(python)

file_path = sys.argv[1] '.json'
if os.path.exists(file_path):
with open(file_path, 'r') as f:
messages = json.load(f)

這表示每個聊天會話都維護自己的歷史文件。我透過啟動多個對話來測試這一點：（Bash）

python app1.pycoding_help
python app1.py devops_queries

bash複製python app1.pycoding_help
python app1.py devops_queries
每個人都創建了自己的 JSON 文件，使對話保持獨立且持久。
AI 響應處理
引起我注意的一件事是流響應實作：
pythonCopystream = ollama.chat(
model='llama3',
訊息=訊息，
流=真，
)

對於流中的區塊：
print(chunk['message']['content'], end='',lush=True)
這給對話帶來了更自然的感覺，因為回應像人類打字一樣逐漸出現，而不是一次性全部出現。
測試不同的用例
我嘗試了各種類型的問題來了解模型的功能：

技術問題
複製>>如何設定 Kubernetes 監控？
回覆詳細且技術準確。
程式碼產生
複製>>寫一個Python函數來監控CPU使用率
它提供了工作代碼範例和解釋。
上下文對話
複製>>最佳實務是什麼？
該模型有效地保留了先前問題的上下文。

我對性能的了解
關於本地運行人工智慧的一些有趣的觀察：

啟動後第一次回應稍慢（模型預熱）
後續回覆很快
回應品質與許多基於雲端的服務相符
無需擔心節流或速率限制

我還有疑問
建立並測試應用程式後，我很好奇：

如何針對特定用例微調模型？
我們可以優化模型以獲得更快的回應嗎？
處理錯誤或意外回應的最佳方法是什麼？

結論：值得建造嗎？
嘗試此設定後，我想說如果您滿足以下條件，那麼絕對值得嘗試：

想要了解 AI 整合
需要注重隱私的人工智慧解決方案
對建立自訂 AI 工具感興趣
希望避免 AI 服務的 API 成本

學習曲線出奇的平緩，對於本地設定來說結果令人印象深刻。
社區問題

有其他人建置過類似的本地人工智慧應用程式嗎？
您還嘗試過 Ollama 的其他哪些款式？
您如何處理 AI 應用程式中的錯誤情況？

請在評論中告訴我 - 我特別有興趣了解不同的用例和改進！

以上是製作我的第一個 AI 聊天應用程式：從 DevOps 學習透過 AI 與 Ollama 集成的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！