2024年AI开发新趋势：在Ubuntu桌面版集成LangChain+Ollama工作流

引言

随着AI技术的快速发展，本地化运行大型语言模型(LLM)成为2024年的重要趋势。本文将带你使用Ubuntu桌面版搭建一个完整的LangChain+Ollama开发环境，实现本地AI应用开发工作流。这个组合让你能在个人电脑上运行开源大模型，并通过LangChain构建复杂的AI应用链。

准备工作

硬件要求

Ubuntu 22.04 LTS或更高版本（推荐桌面版）
至少16GB内存（运行7B参数模型）
支持CUDA的NVIDIA显卡（可选，用于GPU加速）
50GB可用磁盘空间

前置知识

基本Linux命令行操作
Python编程基础
了解LLM基本概念

第一步：安装Ollama本地大模型服务

1.1 安装Ollama

打开终端(Ctrl+Alt+T)执行以下命令：

代码片段

# 下载并安装Ollama
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

# 验证安装是否成功
ollama --version

1.2 下载并运行开源大模型

Ollama支持多种开源模型，我们以Llama2为例：

代码片段

# 下载7B参数的Llama2模型（约4GB）
ollama pull llama2

# 运行模型进行测试（按Ctrl+D退出）
ollama run llama2 "你好，介绍一下你自己"

实践经验：
– ollama pull支持多种模型：mistral、codellama、vicuna等
– GPU用户可添加--gpu参数加速：ollama run llama2 --gpu

第二步：设置Python开发环境

2.1 创建虚拟环境

代码片段

# 安装Python虚拟环境工具
sudo apt install python3.10-venv -y

# 创建项目目录并进入
mkdir ai_workflow && cd ai_workflow

# 创建虚拟环境
python3 -m venv venv

# 激活虚拟环境
source venv/bin/activate

2.2 安装必要依赖包

代码片段

pip install langchain openai ollama sentence-transformers faiss-cpu

注意事项：
– GPU用户可将faiss-cpu替换为faiss-gpu
– sentence-transformers用于文本嵌入(embedding)

第三步：构建LangChain+Ollama工作流

3.1 LangChain基础集成示例

创建basic_chat.py文件：

代码片段

from langchain_community.llms import Ollama
from langchain.prompts import ChatPromptTemplate

# 初始化Ollama连接（默认使用localhost:11434）
llm = Ollama(model="llama2")

# 定义对话模板
prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([
    ("system", "你是一个乐于助人的AI助手"),
    ("human", "{input}")
])

# 创建对话链
chain = prompt | llm 

# 运行对话链
response = chain.invoke({"input": "如何学习Python编程？"})
print(response)

原理说明：
1. Ollama()类封装了与本地模型的通信接口
2. ChatPromptTemplate定义对话结构和系统角色设定
3. |操作符将组件连接成可执行的”链”

3.2 RAG(检索增强生成)完整示例

创建rag_demo.py文件：

代码片段

import os
from langchain_community.document_loaders import TextLoader 
from langchain_text_splitters import CharacterTextSplitter 
from langchain_community.vectorstores import FAISS 
from langchain_community.embeddings import OllamaEmbeddings 
from langchain.chains.combine_documents import create_stuff_documents_chain 
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate 

# Step1:准备文档数据(这里用项目README作为示例)
loader = TextLoader("README.md") 
documents = loader.load() 

# Step2:分割文档为小块(每块500字符)
text_splitter = CharacterTextSplitter(chunk_size=500, chunk_overlap=50) 
docs = text_splitter.split_documents(documents) 

# Step3:创建向量数据库(使用本地嵌入模型)
embeddings = OllamaEmbeddings(model="llama2") 
vectorstore = FAISS.from_documents(docs, embeddings) 

# Step4:设置RAG提示模板 
prompt = ChatPromptTemplate.from_template(""" 
根据以下上下文回答问题:
<context>
{context}
</context>

问题: {input}""") 

# Step5:创建完整链条 
retriever = vectorstore.as_retriever() 
document_chain = create_stuff_documents_chain(Ollama(model="llama2"), prompt) 

def rag_query(question):
    # Step6:执行检索和生成 
    retrieved_docs = retriever.invoke(question) 
    return document_chain.invoke({
        "input": question,
        "context": retrieved_docs  
    })

# Example usage  
print(rag_query("这个项目的主要功能是什么？"))

关键点解释：
1. 文档处理：将大文档分割为适合处理的小块(chunks)
2. 向量化存储：使用Llama2的嵌入能力将文本转换为向量并存储到FAISS中
3. 检索增强：先检索相关文档片段，再将其作为上下文提供给LLM生成答案

Ubuntu桌面优化技巧

GUI应用集成（可选）

创建一个简单的桌面快捷方式：

sudo apt install gnome-panel
gedit ~/.local/share/applications/ai-chat.desktop
3.粘贴以下内容：

代码片段

[Desktop Entry]
Name=AI聊天助手  
Type=Application  
Exec=/bin/bash -c 'cd /path/to/your/project && source venv/bin/activate && python basic_chat.py'  
Icon=utilities-terminal  
Terminal=true  
Categories=Development;

4.保存后即可在应用菜单中找到该快捷方式

常见问题解决

Q: Ollam服务启动失败？
A:

代码片段

sudo systemctl restart ollamad.service  
journalctl -u ollamad.service -b #查看日志

Q: LangChain报错”Connection refused”?
A:

代码片段

netstat -tulnp | grep ollamad #确保11434端口监听中  
export OLLAMA_HOST=0.0..0 #如果使用远程主机需设置此变量

Q: GPU未被利用？
A:

代码片段

nvidia-smi #检查GPU状态  
pip uninstall faiss-cpu && pip install faiss-gpu #更换GPU版本库

总结

本文介绍了2024年值得关注的AI开发新趋势——本地化LLM工作流搭建方法。通过Ubuntu+Ollam+LangChain的组合你可以:

✓在消费级硬件上运行开源大模型
✓免API费用保护数据隐私
✓构建复杂的RAG应用链
✓完全自主可控的开发环境

未来可以尝试:
•集成更多工具如AutoGPT
•接入语音输入输出
•开发GUI应用程序

希望这篇教程能帮助你快速上手本地AI开发！如果有任何问题欢迎在评论区讨论。