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之前，本地安裝了大模型后，新鮮了幾天，然后就一直沒(méi)怎么用，直到偶遇這款插件 ollama-logseq。

如果你知道 obsidian 里的那款 copilot 插件的話，這款插件和它差不多。

先說(shuō)上手的感覺(jué)

我自己的感覺(jué)是，有了這款插件，logseq 和人工智能的距離，一下子拉近了不少。

這款插件，可以讓大模型運(yùn)行在塊之上，當(dāng)然也可以用在頁(yè)之上，可以任意提問(wèn)，也可以命題作文。

具體運(yùn)行的效果，體現(xiàn)的是大模型的智力水平，如果不滿意就換一個(gè)模型試試，只要 ollama 里安裝的模型，都可以調(diào)用。

本地安裝大模型

首先，需要本地安裝了 ollama 框架 + 大模型，在瀏覽器訪問(wèn)：localhost:11434，如果顯示 ollama 正在運(yùn)行，就可以走下一步：

11434 應(yīng)該是 ollama 默認(rèn)的一個(gè)端口，如果你要是改了的話，用你自己設(shè)置的訪問(wèn)端口，設(shè)置頁(yè)里有選項(xiàng)，見(jiàn)下 ...

如果想要安裝本地大模型，可以參考我之前安裝 ollama 框架 + 大模型的過(guò)程，我一共折騰了兩次，你可以看看哪種方式更適合：

第一次，用命令行安裝大模型：160. 搭建本地運(yùn)行的 chatGPT
第二次，用 docker 安裝大模型：168. 本地運(yùn)行大模型，有必要嗎？

我本地目前用第二次的方法，在 docker 中穩(wěn)定運(yùn)行。

安裝插件 ollama-logseq

在 logseq 插件市場(chǎng)搜索上面的名稱，直接安裝。

如果訪問(wèn)插件市場(chǎng)很慢的話，私信 plugin ，后臺(tái)會(huì)回復(fù)一個(gè)百度盤的鏈接，下載其中的 “ollama-logseq-v1.1.3.zip”（157KB）。

插件配置

安裝插件后，打開(kāi)插件的配置頁(yè)，上面的第一項(xiàng)就是設(shè)置本地大模型的訪問(wèn)端口：

第二項(xiàng) LLM Model，填上你自己本地安裝的大模型名稱，運(yùn)行時(shí)就會(huì)統(tǒng)一用這個(gè)選定的模型。

換模型時(shí)，在這里修改名稱即可。在 ollama 或 webUi 中，查看本地已安裝的模型大模型。

其他項(xiàng)，保持默認(rèn)。

運(yùn)行效果

在任意位置，以下兩種調(diào)用方式都可以調(diào)用 ollama：

1. 鍵盤輸入：/ollama
   

2. 快捷鍵：ctrl + shift + o

初次使用時(shí)，有些慢，需要稍等1、2分鐘。

兩種方式都會(huì)彈出來(lái)下面的界面：

下面分別展開(kāi) ...

ask ai：可以向大模型提問(wèn)任何問(wèn)題：

ask with page context：就當(dāng)前頁(yè)，提問(wèn)大模型。如果頁(yè)面內(nèi)容多的話，會(huì)很慢，慎用。

ask with block content：就當(dāng)前的塊，提問(wèn)大模型，在子塊中顯示回復(fù)的內(nèi)容：

define：你可以命題作文，用下面的公式，需要帶上這句：

比如這樣：

請(qǐng)寫一首有關(guān)“夏至”的七言絕句. ollama-generate-model:: qwen:4b

運(yùn)行效果（請(qǐng)忽視內(nèi)容）：

summarize page：就是總結(jié)一下本頁(yè)的大意，如果頁(yè)面內(nèi)容很長(zhǎng)的話，會(huì)很費(fèi)時(shí)間

summarize block：總結(jié)一個(gè)塊的內(nèi)容

divide into subtasks、convert to flash card，這兩項(xiàng)功能我也沒(méi)用過(guò)。