文章主题：ChatOllama, ollama管理工具, OpenAI集成, 模型管理
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1.下载
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2.安装
🚀📚了解了吗？项目安装有俩选项哦！🚀首先介绍离线下载那手，一步步来：1. 找到资源（别急，链接在这儿：[隐藏链接]）2. 按需下载，耐心解压3. 打开文件夹，终端导航到那里4. 简单几步，`code .`运行代码然后是docker安装的便捷方式：1. Docker Hub搜索项目（关键字：[项目名]）2. 配置并启动容器3. 通过Dockerfile直接访问两种方法任你选，轻松安装不打烊！记得关注我们，获取更多技术干货哦！😊💪
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主要是通过docker拉取chroma的镜像，启动这个数据存储服务，服务端口是8000。
浏览器访问http://localhost:8000，会提示{“detail”:”Not Found”}。
这个服务的docker后台
🌟修改环境文件！🚀首先，将`directory/.env.example`重命名为`directory/.env`。接下来，执行关键步骤来确保所有依赖得到妥善安装。🚀📝更新配置：在项目根目录中，打开`.env`文件，找到并替换`example`为`default`，这样就可以使用默认设置。💡📦安装依赖：使用npm或yarn（根据你的项目工具选择）运行`npm install`或`yarn install`来安装所需的库和框架。🚀📝完成后，确保环境变量已生效，启动你的应用，享受高效工作流吧！💻
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安装成功
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3.基本设置
进入Settings页面，可以设置OpenAI的key，Claude3的key以及ollama本地服务地址及端口。设置基本完成。
如果有这些key可以填上，没有默认就可以。Host填http://127.0.0.1:11434，默认那个是在docker中使用的。
4.基本聊天
创建系统指令，也就是聊天中system角色，比如让它做为你的翻译助手，可以在instrucions选create new instruction创建指令，保存：
最上面选chat，chat with处选择要用的模型，从下拉中选择gemma:7b，指令选择翻译助手，这个时候在聊天中给他一段英文，他就会把中文翻译结果返回回来：
🌟系统指令💡，就像Ollama聊天中的超级助手，是我们向其发起请求的用户端，而它回应的信息则是那个隐形的🤔助手，即系统的秘密语言。每一次互动，都是用户意图与系统智慧的无缝对接。🚀
创建一个python解释器系统指令：
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5.创建知识库
进入Knowledge bases页面，创建新的知识库：
保存成功后，点这个名称，就可以进入这个聊天页面。
6.使用chatgpt和claude3
在settings设置openai，Anthropic的key，就可以在模型中选择中openai的几个模型进行聊天。在下拉单中可以看到chatgpt的几个模型。这里使用三方的接口，需要配置正确的base_url。
问两个问题，从中国到美国，骑自行车需要多长时间，需要多少钱？
这两次问答用了0.06刀，大概是0.3元。
7.模型管理
点models，进行模型管理，可以在页面增加和删除模型。
勾选模型，在上面操作中选删除。按提示删除即可。
如果下载gemma:2b模型，在下载中输入正确名称，即可下载模型。
8.资源获取
『ChatOllama』为github开源项目，最上面已给了下载地址，也可后台回复『ChatOllama』获取这个项目的离线包。
9.学习交流矩阵
组建了两个python学习群，学习生态很好。现在各种大模型层出不穷，chatgpt4已经很牛了，现在还出了claude3，还有ollama这种开源大模型，民用级机器也可以跑大模型。李老板昨天说『以后没有程序员这个职业了』，人人都拥有程序员的技能，这几天英伟达的黄老板也说了类似的话，把编程这个活交给AI，你的后台支撑那里来，来学习『大模型』吧，我想组个『大模型交流群』。如果对大模型感兴趣，加我微信，组大模型群拉上你。加微信时备注一下。昨天一天已经有30多人入群了。组群发个福利，给大家介绍一个好用的集成了chatgpt、claude、bard 等大模型的好用小工具，后台回复『大模型』获取这个工具。
组建了『PyQt6 学习交流1群』快有1年了，大家积极交流，现在有 400 多位参与者，群内高手云集，各方面大咖，形成很好的Python PyQt6 的交流生态，让我们借鉴，让我受益良多。群比较松散，开放进入就会比较乱，现在进群只能邀请，现在组建『PyQt6 学习交流2群』，如果需要进群，关注下面公众号，按提示进群。群内会不定期发放些学习材料、代码、视频等。另外，如果我的文字对你有帮助，记得点赞、转发，点在看。
另外最近也有学习『JavaScript』 ，想组个群共同学习，感兴趣的可以加入学习讨论。直接扫码入群。
2024-03-22日晚
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