Ollama

vLLM(Virtual Large Language Model) 和 Ollama 都是用于运行大语言模型 大语言模型/LLM 的工具，旨在降低本地部署和使用大模型的门槛。应用程序可以通过它们的统一接口，使用不同大模型。 ...

SSE(Server-Sent Events)是一种基于 HTTP 协议的服务器向客户端单向推送数据的技术，允许服务器主动向已建立连接的客户端持续发送事件流（如实时通知、更新数据等），无需客户端频繁轮询。 核心特点：基于 HTTP 长连接，单向通信（仅服务器→客户端），数据以 “事件” 格式传输（包含事件类型、数据体等结构化信息），天然支持断线重连。 典型场景：大语言模型（LLM）客户端、股票行情实时更新、新闻推送、系统通知等只需服务器主动下发数据的场景。 它与websocket的主要区别是： 若场景仅需 “服务器推数据给客户端”（单向），优先选 SSE（实现简单、基于 HTTP 无额外协议成本） 若需 “客户端与服务器实时双向通信”（如聊天、互动），必须选 WebSocket（全双工能力是核心优势） 下面我们使用大语言模型qwen3实现翻译功能。它可以自动识别源语言，并翻译为目标语种。 像千问这种大模型是基于多语言训练的，所以它支持中文、英文、法文、西班牙等多个语种的翻译。 这是实现的效果： ...

在与 LLM(大语言模型) 对话时，如果每次都等 LLM 处理完毕再返回给客户端，会显得比较卡顿，不友好。如何能够像主流的AI平台那样：可以一点一点吐出字符呢？ 本文将模仿后端流式输出文字，前端一块一块的显示文字。主要的实现路径是： LLM 采用 qwen3 ，使用 stream 方式输出 后端使用 langchain 框架 使用 fastapi 实现后端接口 前后端之间使用 websocket 长连接通信 前端使用一个简单的 html5 网页做演示 下面是最终实现的效果： ...

在执行从文本中提取摘要的任务时，难免遇到大文本的情况：文本的长度超出了 LLM(大语言模型) 的token限制。 LangGraph 提供了 map-reduce 工作流，它先把大文本拆成小文档分别提取摘要，然后再提炼/压缩提取的摘要，直到最后提取的摘要的token长度满足既定要求。 本次演练使用 qwen2.5:7b 开源大模型。 ...

本文将演练如何使用 LLM(大语言模型) 提取文本摘要。 本次演练使用 qwen2.5:7b 开源大模型。 ...