各位技术同仁,大家好! 在当今人工智能浪潮中,大型语言模型(LLMs)无疑是核心驱动力。然而,对许多开发者而言,完全依赖云端API意味着数据隐私、成本以及对外部服务的依赖。幸运的是,随着开源模型和本地推理工具的蓬勃发展,我们现在有了在本地消费级GPU上运行这些强大模型的途径。今天,我们将深入探讨如何将 Ollama 这一优秀的本地LLM运行环境,与 LangChain 这个强大的代理(Agent)开发框架相结合,从而在您自己的机器上跑通一个完整的、具备复杂推理和工具使用能力的Agent流程。 这不仅仅是技术上的挑战,更是一种赋能。它让您能够: 保护数据隐私:所有数据处理均在本地完成。 降低成本:无需支付昂贵的API调用费用。 实现定制化:灵活选择模型,调整参数,甚至微调。 离线工作:无需互联网连接即可运行大部分Agent逻辑。 本次讲座,我将从基础概念讲起,逐步深入到实际的代码实现,最终构建一个能在您的消费级GPU上稳定运行的LangChain Agent。 一、核心概念速览:Ollama、LangChain与消费级GPU 在深入实践之前,让我们先对本次讲座涉及的几个核心技术栈进行回顾 …
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