Ollama Page Assist 是一种利用本地化大语言模型的技术，通过页面互动、智能推荐和自动化帮助，提升网站或应用中的用户体验。该工具可以集成到网站中，提供智能问答、内容生成和自动化功能，适用于客服、内容管理、数据查询等领域。

🧩 Ollama Page Assist 概述

Ollama Page Assist 主要通过以下几种方式提供页面上的智能帮助：

  • 智能客服：集成到网站页面，可以根据用户提问生成精确答案，减少人工客服压力。
  • 内容推荐：根据用户行为和输入，实时推荐相关内容或产品。
  • 自动化助手：通过模型生成文案、修改或优化网页内容。

📌 一、Ollama Page Assist 的安装与配置

1️⃣ 环境准备

  • 安装 Ollama：确保已经安装并配置了 Ollama 服务（如使用 ollama run llama2 启动本地模型）。
  • Python 环境：需要安装请求库以与 Ollama 后端进行交互。
pip install requests

2️⃣ 配置 Ollama API 接口

通过以下方式将 Ollama 集成到网站后端：

import requests

def query_ollama(prompt):
    url = "http://localhost:11434/api/generate"
    payload = {
        "model": "llama2", 
        "prompt": prompt, 
        "stream": False
    }
    response = requests.post(url, json=payload)
    return response.json()['response']

🧠 二、页面上集成智能助手

1️⃣ Web 页面实现（使用 JavaScript 与 Ollama API 交互）

<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
    <meta charset="UTF-8">
    <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
    <title>Ollama Page Assist</title>
    <style>
        #chatbox {
            border: 1px solid #ccc;
            width: 300px;
            height: 400px;
            overflow-y: scroll;
            padding: 10px;
        }
        #userInput {
            width: 80%;
        }
    </style>
</head>
<body>
    <h2>智能助手</h2>
    <div id="chatbox"></div>
    <input type="text" id="userInput" placeholder="请输入你的问题" />
    <button onclick="sendMessage()">发送</button>

    <script>
        async function sendMessage() {
            const userInput = document.getElementById("userInput").value;
            const chatbox = document.getElementById("chatbox");
            
            // 显示用户输入
            chatbox.innerHTML += `<p><b>你:</b> ${userInput}</p>`;

            // 调用 Ollama API
            const response = await fetch('http://localhost:11434/api/generate', {
                method: 'POST',
                headers: {
                    'Content-Type': 'application/json'
                },
                body: JSON.stringify({
                    model: 'llama2',
                    prompt: userInput,
                    stream: false
                })
            });
            const data = await response.json();
            chatbox.innerHTML += `<p><b>助手:</b> ${data.response}</p>`;

            // 清空输入框
            document.getElementById("userInput").value = '';
        }
    </script>
</body>
</html>

2️⃣ 核心功能

  • 用户输入框：允许用户输入问题或请求。
  • Ollama API：通过 AJAX 调用本地 Ollama 服务，获取并展示响应。
  • 聊天记录：每次交互都展示在页面中。

🌟 三、增强功能：智能推荐与自动化

1️⃣ 内容推荐功能

通过 Ollama 的模型理解用户输入，动态推荐相关内容：

async function recommendContent(userInput) {
    const response = await fetch('http://localhost:11434/api/generate', {
        method: 'POST',
        headers: {
            'Content-Type': 'application/json'
        },
        body: JSON.stringify({
            model: 'llama2',
            prompt: `推荐与以下内容相关的文章：${userInput}`,
            stream: false
        })
    });
    const data = await response.json();
    return data.response;
}

在页面中显示推荐内容：

<div id="recommendedContent"></div>

2️⃣ 自动化助手

集成页面自动化功能，自动生成或修改页面内容：

async function generateContent(topic) {
    const response = await fetch('http://localhost:11434/api/generate', {
        method: 'POST',
        headers: {
            'Content-Type': 'application/json'
        },
        body: JSON.stringify({
            model: 'llama2',
            prompt: `请生成一段关于 ${topic} 的文章`,
            stream: false
        })
    });
    const data = await response.json();
    document.getElementById('generatedContent').innerText = data.response;
}

🔐 四、部署与安全建议

  • HTTPS 加密：为确保用户的隐私安全，使用 Nginx 进行反向代理并启用 HTTPS。
  • 权限验证：如果需要多用户支持，建议在后端实现身份验证系统（如 OAuth、JWT）。
  • 数据存储：为确保对话记录的持久化，使用数据库（如 MySQL 或 MongoDB）保存历史记录。

📚 五、常见使用场景

场景描述
客户服务助手集成到支持页面，回答常见问题或进行问题筛选
智能推荐系统根据用户输入推荐文章、商品、视频等
自动内容生成根据给定主题自动生成网页内容、SEO 文案等
个性化助理处理客户个性化请求，提供定制化体验

💡 六、总结

Ollama Page Assist 为你提供了一个强大的本地化智能助手解决方案，无论是简单的 FAQ 支持，还是复杂的内容推荐与生成，都能高效完成。通过 Ollama 的强大 API 和 Open WebUI，可以将这些功能轻松集成到任何网站或应用中。