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Ollama

用 Ollama 搭建网页聊天挂件 AI 机器人

使用 LangBot 搭建由 Ollama 驱动的网页聊天挂件 AI 机器人:模型配置、机器人凭据、网络要求、测试与常见问题。

本文把 Ollama 模型接到网页聊天挂件机器人上。LangBot 接收网页聊天挂件消息,交给流水线处理后把答案发回去,你不需要写任何平台对接代码。

用 Ollama 在本地运行开源模型,通过 LangBot 内置 Agent 提供服务,对话数据不出你的机器。

准备工作

  • 一个运行中的 LangBot:LangBot Cloud(无需服务器),或用 Docker、uvx langbot 自行部署。
  • 可以从 LangBot 调用的 Ollama 账号或服务。
  • 不需要第三方凭据。可选:用于防刷的 Cloudflare Turnstile Site Key 和 Secret Key。

网络要求

访客的浏览器会直接连接 LangBot,因此 LangBot 需要可公网访问的 HTTPS 地址;LangBot Cloud 自带。

1. 添加 Ollama 模型

  1. 安装 Ollama 并拉取模型(ollama pull 加模型名)。
  2. 在 LangBot 的 模型 页面新增 LLM 模型,供应商选 Ollama,请求地址指向你的 Ollama 服务(默认端口 11434)。
  3. 如果 LangBot 运行在 Docker 中,localhost 指的是容器本身,请改用宿主机地址(例如 host.docker.internal)。

2. 创建流水线

在 LangBot WebUI 打开 流水线,新建流水线(或编辑默认流水线),按下表配置 AI 能力。

配置项填写
运行器内置 Agent
模型刚添加的模型,可以再加备用模型。
提示词机器人的身份、语气以及不能做的事。
知识库可选。绑定知识库后按你的资料回答。

3. 创建网页聊天挂件机器人

  1. 新建机器人,选择 网页机器人 适配器并绑定流水线。
  2. 把嵌入代码放进你的网站,并把其中的 localhost:5300 换成 LangBot 的公网地址。

4. 绑定并测试

打开机器人,选择刚才创建的流水线,保存并确认机器人已启用。

打开嵌入了挂件的网页,发起对话。

常见问题排查

  • 小型本地模型的工具调用能力可能较弱;不支持函数调用的模型请不要勾选 工具调用。
  • 挂件加载不出来:嵌入代码仍指向 localhost,或 LangBot 地址没有使用 HTTPS。
  • 在 WebUI 的 监控 页面可以看到每条消息、每次流水线运行和错误详情。

常见问题

接入网页聊天挂件需要有公网 IP 的服务器吗?

需要,或者直接使用 LangBot Cloud。访客的浏览器会直接连接 LangBot,因此 LangBot 需要可公网访问的 HTTPS 地址;LangBot Cloud 自带。

网页聊天挂件机器人支持流式回复吗?

请查看平台功能对照表了解该平台支持的能力;AI 后端生成完成后会一次性发送回复。

同一套 Ollama 配置能同时用在其他平台吗?

可以。一条流水线可以绑定多个机器人,同一套配置能同时在多个平台上回复。

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