02｜新手 0 成本跑通本地问答：Ollama + Open WebUI 轻量组合实战
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目标
最短路径做出“能问能答、可导入文档、有可视化界面”的本地问答 Demo，适合作为内部评审与需求澄清的起点。
组合与理由
• Ollama：一键下载/管理本地模型，API 兼容 OpenAI 风格，跨平台。
• Open WebUI：轻量 Web 前端，支持对话、多模型切换、简单知识库/文件导入、用户管理。
• 可选：本地向量检索：早期可直接靠对话“粘贴上下文”；若要更稳，叠加一个轻量嵌入+向量存储插件或简化 RAG（如内置知识库）。
实操步骤
- 安装 Ollama，拉取 7B–8B 的中文/多语指令模型（如 Qwen/LLama 家族）。
- 安装 Open WebUI，配置后端指向本地 Ollama；创建工作区与用户。
- 导入文件（PDF/Markdown），使用内置知识库或外部简化 RAG；开启“引用返回”。
- 试运行 20–50 条问题样例，观察“答非所问”“幻觉”“引用错误”等典型问题。
性能与体验优化
• Prompt 结构化：要求“必须引用来源”，限制输出字数与格式。
• 小而美：知识库先做 200–500 文档片段，观察召回/时延，再扩容。
• 缓存：热门问题或嵌入向量可本地缓存，降低冷启动延迟。
风险与对策
• 端口暴露与鉴权：仅内网访问；若需外网演示，加反向代理与鉴权。
• 资源与 QPS 预期管理：单机 7B 推理延迟与吞吐有限；与业务方明确“只是样机”。
验收与下一步
• 通过“黄金问答集”评估可用性；统计命中率与引用完整度。
• 若要转向工程化：引入独立嵌入服务 + 正规向量库 + 重排器 + 观测，切到第 03 篇架构。
旨在为数千万中国开发者提供一个无缝且高效的云端环境，以支持学习、使用和贡献开源项目。
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