如何搭建自己的ChatGPT？你學會了嗎？
LobeChat與Oallam整合
隨著人工智能技術的不斷發展，聊天機器人已經成為許多企業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平臺，為開發者提供了便捷的模型下載和推理服務。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框架構建的AI會話應用，旨在提供一個AI生產力平臺，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。
整合步驟
1. 安裝Oallam
首先，需要在本地安裝Oallam。根據操作系統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，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
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，在菜單中選擇應用設置。
- 切換到語言模型，找到Oallam，并打開右側的開關。
- 配置Oallam服務地址：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服務地址的配置可能會比較復雜。
- 配置模型列表：配置好Oallam服務地址后，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生成。^[6]^
- 進入系統
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- 選擇模型
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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：
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聊天界面中選擇模型即可：
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整合優勢
- 靈活性：通過整合LobeChat和Oallam，開發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的插件系統和Agents市場使得功能擴展變得簡單易行，開發者可以根據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結合LobeChat的優化設計，可以確保聊天機器人的快速響應和高性能表現。
- 易用性：LobeChat和Oallam都提供了簡單易用的安裝和配置流程，降低了開發者的使用門檻。^
結論
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速度，還為開發者提供了更多的選擇和可能性。未來，隨著人工智能技術的不斷發展，我們有理由相信這種整合將會帶來更加豐富的應用場景和更加出色的用戶體驗。
