影片教你如何建立一個簡單的 Web 應用程式，使用 Ollama LangChain 和 Gradio，透過檢索增強生成 (RAG) 來查詢 PDF 文件。無論你是 AI 的初學者或已有經驗，只要有興趣用 Web 運行 AI 模型，這教學都非常實用。由於支持離線運作，因此能夠增加安全性，保障私隱，特別是對於使用 AI 處理公司內部文件嘅任務。
Page Assist 是一個瀏覽器外掛，透過 Ollama 於本機運行 AI 模型，Page Assist 提供了一個十分完善的 Ollama介面。Page Assist 強調不會收集個人資料，十分注重隱私。專案是由 MIT 授權。
「structured-outputs」，主要展示如何利用 OpenAI 和 Ollama 這兩個大型語言模型平台，以結構化的輸出方式驗證數獨遊戲的有效性。程式碼包含一個測試架構，示範如何使用不同的模型（例如 OpenAI 的 gpt-4o-mini 和 Ollama 的 phi4）以及相應的執行指令。專案目前只有 Python 程式碼，並有簡潔的 README 檔說明使用方法，但缺乏更詳細的專案描述和資源連結，星星數和關注度也都很低。 核心目的在於展示結構化輸出的應用，並提供 OpenAI 和 Ollama 的實作範例。
M4 Mac mini 很適合作為輕量級AI服務器。也就溫熱程度，全程靜音！
更新包括：
🖊️ 頻道輸入指示器：準確了解誰在您的頻道中即時輸入，從而增強協作並保持每個人的參與。
👤 使用者狀態指示器：透過點擊頻道中的個人資料圖像來快速查看使用者的狀態，以獲得更好的協調和可用性見解。
🔒 可設定的 API 金鑰驗證限制：靈活配置 API 金鑰驗證的端點限制，現在預設為關閉，以便在受信任的環境中更順利地進行設定。
影片示範使用 OLAMA 平台，離線運行 Llama 3.2 vision 模型。重點在於說明如何使用終端機或 Open Web UI 與圖片互動，以及運用 Python 和 JavaScript SDK 建立應用程式。影片涵蓋基本設定到進階應用程式開發，並提供詳細程式碼範例，協助 Llama 3.2 vision 模型進行圖像識別和描述等任務，展現消費級硬體上的強大能力。
您是否曾經被 AI 模型建立的複雜性所淹沒？想像一下，您站在一場令人興奮旅程的門檻上，原本令人畏懼的 AI 模型客製化任務，突然變得令人振奮。
我們探索了 Ollama 的 Modelfile 世界，這是一個強大的工具，旨在改變您與 AI 開發互動的方式。想像一下：您拿了一個普通的模型，比如 Llama3.2，並為它注入新的生命，只需幾行代碼就能定制它的行為。通過每個命令，您為您的模型解鎖新的能力，賦予它個性與目的。
但是，如果您想更深入，將一個 safetensors 模型轉換並整合到您的工作流程中呢？這才是令人興奮的部分！加入我們的旅程，穿越 AI 客製化複雜而迷人的領域。您準備好迎接挑戰了嗎？
