使用 JavaScript、HTML 和 CSS 与 Ollama 的 Llama odel 构建聊天应用程序
介绍
在这篇博文中，我们将逐步介绍创建一个与 Ollama 的 Llama 3 模型交互的简单聊天应用程序的过程。我们将使用 JavaScript、HTML 和 CSS 作为前端，并使用 Node.js 和 Express 作为后端。最后，您将拥有一个可以运行的聊天应用程序，它将用户消息发送到 AI 模型并实时显示响应。
先决条件
开始之前，请确保您的计算机上安装了以下软件：
- Node.js
- npm（节点包管理器）
第 1 步：设置前端
超文本标记语言
首先，创建一个名为 index.html 的 HTML 文件，它定义我们的聊天应用程序的结构。
<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
<meta charset="UTF-8">
<meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
<title>Chat with Ollama's Llama 3</title>
<link rel="stylesheet" href="styles.css">
</head>
<body>
<div id="chat-container">
<div id="chat-window">
<div id="messages"></div>
</div>
<input type="text" id="user-input" placeholder="Type your message here...">
<button id="send-button">Send</button>
</div>
<script src="script.js"></script>
</body>
</html>
此 HTML 文件包含聊天消息的容器、用户消息的输入字段和发送按钮。
CSS
接下来，创建一个名为 styles.css 的 CSS 文件来设置聊天应用程序的样式。
body {
font-family: Arial, sans-serif;
display: flex;
justify-content: center;
align-items: center;
height: 100vh;
background-color: #f0f0f0;
margin: 0;
}
#chat-container {
width: 400px;
border: 1px solid #ccc;
background-color: #fff;
border-radius: 8px;
box-shadow: 0 4px 8px rgba(0, 0, 0, 0.1);
overflow: hidden;
}
#chat-window {
height: 300px;
padding: 10px;
overflow-y: auto;
border-bottom: 1px solid #ccc;
}
#messages {
display: flex;
flex-direction: column;
}
.message {
padding: 8px;
margin: 4px 0;
border-radius: 4px;
}
.user-message {
align-self: flex-end;
background-color: #007bff;
color: #fff;
}
.ai-message {
align-self: flex-start;
background-color: #e0e0e0;
color: #000;
}
#user-input {
width: calc(100% - 60px);
padding: 10px;
border: none;
border-radius: 0;
outline: none;
}
#send-button {
width: 60px;
padding: 10px;
border: none;
background-color: #007bff;
color: #fff;
cursor: pointer;
}
此 CSS 文件可确保聊天应用程序看起来干净且现代。
JavaScript
创建一个名为 script.js 的 JavaScript 文件来处理前端功能。
document.getElementById('send-button').addEventListener('click', sendMessage);
document.getElementById('user-input').addEventListener('keypress', function (e) {
if (e.key === 'Enter') {
sendMessage();
}
});
function sendMessage() {
const userInput = document.getElementById('user-input');
const messageText = userInput.value.trim();
if (messageText === '') return;
displayMessage(messageText, 'user-message');
userInput.value = '';
// Send the message to the local AI and get the response
getAIResponse(messageText).then(aiResponse => {
displayMessage(aiResponse, 'ai-message');
}).catch(error => {
console.error('Error:', error);
displayMessage('Sorry, something went wrong.', 'ai-message');
});
}
function displayMessage(text, className) {
const messageElement = document.createElement('div');
messageElement.textContent = text;
messageElement.className = `message ${className}`;
document.getElementById('messages').appendChild(messageElement);
document.getElementById('messages').scrollTop = document.getElementById('messages').scrollHeight;
}
async function getAIResponse(userMessage) {
// Example AJAX call to a local server interacting with Ollama Llama 3
const response = await fetch('http://localhost:5000/ollama', {
method: 'POST',
headers: {
'Content-Type': 'application/json',
},
body: JSON.stringify({ message: userMessage }),
});
if (!response.ok) {
throw new Error('Network response was not ok');
}
const data = await response.json();
return data.response; // Adjust this based on your server's response structure
}
此 JavaScript 文件将事件侦听器添加到发送按钮和输入字段，将用户消息发送到后端，并显示用户和 AI 响应。
第 2 步：设置后端
Node.js 和 Express
确保您已安装 Node.js。然后，为后端创建一个 server.js 文件。
-
安装 Express:
npm install express body-parser
登录后复制 -
创建 server.js 文件:
const express = require('express'); const bodyParser = require('body-parser'); const app = express(); const port = 5000; app.use(bodyParser.json()); app.post('/ollama', async (req, res) => { const userMessage = req.body.message; // Replace this with actual interaction with Ollama's Llama 3 // This is a placeholder for demonstration purposes const aiResponse = await getLlama3Response(userMessage); res.json({ response: aiResponse }); }); // Placeholder function to simulate AI response async function getLlama3Response(userMessage) { // Replace this with actual API call to Ollama's Llama 3 return `Llama 3 says: ${userMessage}`; } app.listen(port, () => { console.log(`Server running at http://localhost:${port}`); });登录后复制 -
运行服务器:
node server.js
登录后复制
在此设置中，您的 Node.js 服务器将处理传入请求，与 Ollama 的 Llama 3 模型交互，并返回响应。
结论
通过执行以下步骤，您已经创建了一个聊天应用程序，该应用程序将用户消息发送到 Ollama 的 Llama 3 模型并显示响应。此设置可以根据您的具体要求和 Llama 3 模型提供的功能进行扩展和定制。
随意探索和增强聊天应用程序的功能。快乐编码！
以上是使用 JavaScript、HTML 和 CSS 与 Ollama 的 Llama odel 构建聊天应用程序的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！
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