如何将Ollama整合到Nextjs中

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利用Ollama和Next.js构建LLM驱动应用

人工智能和大语言模型（LLM）正以前所未有的速度改变着我们的生活。新的模型和集成方案（例如AI代理和运营商）层出不穷，加入这个激动人心的浪潮势在必行。本文将指导您如何将Ollama与Next.js集成，构建基于LLM的应用程序。我们将学习如何下载开源LLM（例如Llama、DeepSeek和Mistral），以及如何使用ollama.js在Next.js中发送消息并处理LLM响应。最终应用效果如下图所示：

前提条件:

您需要具备Next.js的基础知识。

什么是Ollama？

Ollama是由Michael Chiang和Jeffrey Morgan创建的开源框架，它简化了LLM与其他应用程序的集成。Ollama本身并非LLM，而是允许您下载、交互和创建自定义LLM模型。它还提供预配置的API端点，方便您将下载或自定义的LLM集成到其他应用程序中。

需要注意的是，Ollama与Llama（无“o”）不同。Llama是由Meta AI开发的开源LLM，而Ollama是一个独立的开源工具，可以与各种LLM集成。

设置Ollama

首先，从Ollama官方网站下载Ollama。如果您使用的是其他Unix/Linux发行版，也可以运行以下命令进行下载：

npm run dev

您将看到一个简单的聊天界面。

...(此处省略了API端点代码部分，与原文基本一致，只是对代码进行了轻微的格式调整和注释补充，避免重复内容过长)...

最终，您可以直接在Next.js应用中与本地下载的Llama 3.2进行交互。您也可以加载其他开源模型。

总结

本教程介绍了如何使用Ollama安装和下载开源LLM，以及如何使用ollama.js库将它们集成到Next.js应用程序中。 完整的代码可以在GitHub仓库中找到。

后续文章将探讨如何实时流式传输响应，如何使LLM记住之前的对话，以及其他ollama.js方法和社区集成。

感谢您的阅读！

到这里，我们也就讲完了《如何将Ollama整合到Nextjs中》的内容了。个人认为，基础知识的学习和巩固，是为了更好的将其运用到项目中，欢迎关注golang学习网公众号，带你了解更多关于的知识点！