Ollama 및 Next.js를 사용한 로컬 GPT

소개

오늘날의 AI 발전으로 컴퓨터에 생성 AI 모델을 설정하여 챗봇을 만드는 것이 쉬워졌습니다.

이 기사에서는 Ollama 및 Next.js를 사용하여 시스템에 챗봇을 설정하는 방법을 살펴보겠습니다

올라마 설정

먼저 시스템에 Ollama를 설정해 보겠습니다. ollama.com을 방문하여 OS에 맞게 다운로드하세요. 이렇게 하면 터미널/명령 프롬프트에서 ollama 명령을 사용할 수 있습니다.

ollama -v 명령을 사용하여 Ollama 버전을 확인하세요
올라마 도서관 페이지에서 모델 목록을 확인해보세요.

모델 다운로드 및 실행

모델을 다운로드하고 실행하려면 ollama run
명령을 실행하세요. 예: ollama run llama3.1 또는 ollama run gemma2

단말기에서 바로 모델과 채팅을 할 수 있습니다.

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웹 애플리케이션 설정

Next.js의 기본 설정

• 최신 버전의 Node.js를 다운로드하고 설치하세요.
• 원하는 폴더로 이동한 후 npx create-next-app@latest를 실행하여 Next.js 프로젝트를 생성하세요.
• 보일러플레이트 코드를 생성하기 위해 몇 가지 질문을 합니다. 이 튜토리얼에서는 모든 것을 기본값으로 유지합니다.
• 선택한 코드 편집기에서 새로 생성된 프로젝트를 엽니다. VS Code를 사용할 예정입니다.

종속성 설치

ollama를 사용하기 위해 설치해야 하는 npm 패키지가 몇 가지 있습니다.

1. vercel의 ai입니다.
2. ollama Ollama JavaScript 라이브러리는 JavaScript 프로젝트를 Ollama와 통합하는 가장 쉬운 방법을 제공합니다.
3. ollama-ai-provider는 AI와 ollama를 함께 연결하는 데 도움을 줍니다.
4. React-markdown 채팅 결과는 마크다운 스타일로 형식화됩니다. 마크다운을 구문 분석하기 위해 우리는 반응-마크다운 패키지를 사용할 것입니다.

이러한 종속성을 설치하려면 npm i ai ollama ollama-ai-provider를 실행하세요.

채팅 페이지 만들기

app/src 아래에 page.tsx라는 파일이 있습니다.

안에 있는 모든 것을 제거하고 기본 기능 구성 요소부터 시작하겠습니다.

src/app/page.tsx

export default function Home() {
  return (
    <main className="flex min-h-screen flex-col items-center justify-start p-24">
        {/* Code here... */}
    </main>
  );
}

ai/react 및 React-markdown에서 useChat 후크를 가져오는 것부터 시작하겠습니다

"use client";
import { useChat } from "ai/react";
import Markdown from "react-markdown";

후크를 사용하고 있으므로 이 페이지를 클라이언트 구성 요소로 변환해야 합니다.

팁: 채팅용 별도 구성 요소를 만들고 page.tsx에서 호출하여 클라이언트 구성 요소 사용을 제한할 수 있습니다.

구성요소에서는 useChat 후크에서 메시지, 입력, handlerInputChange 및 handlerSubmit을 가져옵니다.

    const { messages, input, handleInputChange, handleSubmit } = useChat();

JSX에서 대화를 시작하기 위해 사용자 입력을 받는 입력 양식을 만듭니다.

  <form onSubmit={handleSubmit} className="w-full px-3 py-2">
    <input
      className="w-full px-3 py-2 border border-gray-700 bg-transparent rounded-lg text-neutral-200"
      value={input}
      placeholder="Ask me anything..."
      onChange={handleInputChange}
    />
  </form>

이 점에 대해 생각해 보면 좋은 점은 핸들러를 올바르게 설정하거나 입력 값에 대한 상태를 유지할 필요가 없으며 useChat 후크가 이를 제공한다는 것입니다.

메시지 배열을 반복하여 메시지를 표시할 수 있습니다.

    messages.map((m, i) => (<div key={i}>{m}</div>)

발신자의 역할에 따른 스타일 버전은 다음과 같습니다.

  <div
    className="min-h-[50vh] h-[50vh] max-h-[50vh] overflow-y-auto p-4"
>
    <div className="min-h-full flex-1 flex flex-col justify-end gap-2 w-full pb-4">
      {messages.length ? (
        messages.map((m, i) => {
          return m.role === "user" ? (
            <div key={i} className="w-full flex flex-col gap-2 items-end">
              <span className="px-2">You</span>
              <div className="flex flex-col items-center px-4 py-2 max-w-[90%] bg-orange-700/50 rounded-lg text-neutral-200 whitespace-pre-wrap">
                <Markdown>{m.content}</Markdown>
              </div>
            </div>
          ) : (
            <div key={i} className="w-full flex flex-col gap-2 items-start">
              <span className="px-2">AI</span>
              <div className="flex flex-col max-w-[90%] px-4 py-2 bg-indigo-700/50 rounded-lg text-neutral-200 whitespace-pre-wrap">
                <Markdown>{m.content}</Markdown>
              </div>
            </div>
          );
        })
      ) : (
        <div className="text-center flex-1 flex items-center justify-center text-neutral-500 text-4xl">
          <h1>Local AI Chat</h1>
        </div>
      )}
    </div>
  </div>

전체 파일을 살펴보겠습니다
src/app/page.tsx

"use client";
import { useChat } from "ai/react";
import Markdown from "react-markdown";

export default function Home() {
    const { messages, input, handleInputChange, handleSubmit } = useChat();
    return (
        

            

              

                
              
            
        
    );
}

이로써 프론트엔드 부분이 완성되었습니다. 이제 API를 처리해 보겠습니다.

API 처리

app/api/chat 내에 Route.ts를 생성하는 것부터 시작해 보겠습니다.
Next.js 명명 규칙에 따라 localhost:3000/api/chat 엔드포인트에서 요청을 처리할 수 있습니다.

src/app/api/chat/route.ts

import { createOllama } from "ollama-ai-provider";
import { streamText } from "ai";

const ollama = createOllama();

export async function POST(req: Request) {
  const { messages } = await req.json();

  const result = await streamText({
    model: ollama("llama3.1"),
    messages,
  });
  return result.toDataStreamResponse();
}

위 코드는 기본적으로 ollama와 vercel ai를 사용하여 데이터를 응답으로 다시 스트리밍합니다.

• createOllama는 시스템에 설치된 모델과 통신하는 ollama의 인스턴스를 생성합니다.
• POST 함수는 post 메소드를 사용하는 /api/chat 엔드포인트의 경로 핸들러입니다.
• 요청 본문에는 모든 이전 메시지 목록이 포함되어 있습니다. 따라서 제한하는 것이 좋습니다. 그렇지 않으면 시간이 지남에 따라 성능이 저하됩니다. 이 예에서 ollama 함수는 "llama3.1"을 모델로 사용하여 메시지 배열을 기반으로 응답을 생성합니다.

시스템의 생성적 AI

개발 모드에서 서버를 시작하려면 npm run dev를 실행하세요.
브라우저를 열고 localhost:3000으로 이동하여 결과를 확인하세요.
모든 것이 올바르게 구성되면 나만의 챗봇과 대화할 수 있습니다.

소스 코드는 여기에서 확인하실 수 있습니다: https://github.com/parasbansal/ai-chat

궁금한 점은 댓글로 알려주시면 답변해드리겠습니다.

위 내용은 Ollama 및 Next.js를 사용한 로컬 GPT의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!