【保姆级教程】自己搭建AI大模型实验室
如果我比别人看得更远，那是因为我站在巨人的肩上。 – 艾萨克·牛顿 不知道您是否像我一样：希望自己能有一个完全本地部署的AI实验室，它有可视化界面，可以与大模型聊天，可以做智能体，还可以提供标准化的接口… Chatbox、Dify、Ollama 与 Qwen（通义千问）大模型完全可以整合在一起，且整合后能形成 “本地模型 + 可视化开发管理 + 多端交互” 的完整 AI 应用链路。四者的定位互补性强，整合核心逻辑是 Ollama 负责本地运行 Qwen 模型 → Dify 提供模型管理与应用开发能力 → Chatbox 作为轻量客户端实现多端交互： 系统/模型 核心定位 关键角色 Ollama 轻量本地大模型运行框架 「模型载体」：简化本地模型部署，支持一键启动 Qwen、Llama 等开源模型，提供 API 接口供外部调用 Qwen（通义千问） 阿里开源大模型（如 Qwen-8B/14B） 「核心能力源」：提供对话、生成、推理等 AI 能力，需依赖 Ollama 或其他框架运行 Dify 开源 LLM 应用开发平台 「开发与管理中枢」：支持接入 Ollama 部署的 Qwen 模型，提供可视化 workflow、RAG 检索、Agent 工具链，可快速搭建 AI 应用（如问答系统、智能助手） Chatbox 多端 AI 客户端 「交互入口」：支持接入 Dify 或 Ollama 的 API，提供桌面（Windows/Mac/Linux）、移动端（iOS/Android）的轻量交互界面，优化用户使用体验 下面我们就一步一步的把这个AI实验室搭建起来。 ...