Local Knowledge Graph and AI Tools Using Ollama

Описание и применение

Автор предлагает использовать Ollama для запуска локальных моделей ИИ (например, Llama 3.2) на собственном оборудовании. Это решает проблемы стоимости токенов и конфиденциальности данных, связанных с облачными провайдерами. Решение позволяет создавать RAG-системы и другие инструменты бесплатно и без отправки данных на внешние серверы.

Задача

Cloud AI incurs costs per token and API call, and requires sending data to external servers, raising privacy and cost concerns.

Результат

The author successfully built 45 free, local, open-source AI tools using this stack, including RAG systems and code reviewers, eliminating cloud costs and data privacy risks.

Рабочий процесс

• Install Ollama using Homebrew (brew install ollama).
• Pull a local model, such as llama3.2 (ollama pull llama3.2).
• Start the local server (ollama serve).
• Use Python requests to send prompts to the local API endpoint (http://localhost:11434/api/generate).
• Build applications such as RAG systems, offline voice assistants, or code reviewers using the local model.

Доказательства

Every token costs money. Every API call adds up. And your data goes to their servers.

Источник

I built 45 tools using this stack. All free. All local. All open source.

Источник