Wie ich mit LangChain und Ollama einen lokalen, sprachgesteuerten KI-Chatbot gebaut habe

Der Autor hat einen persönlichen KI-Assistenten entwickelt, der vollständig auf dem Computer des Benutzers läuft und Sprachunterstützung, Dokumentenverständnis und Gedächtnis bietet, ohne sich auf die Cloud oder API-Schlüssel zu verlassen. Der Assistent verwendet lokale Modelle mit Ollama und kann hochgeladene Dokumente verstehen, sich an Gespräche erinnern und mit Sprachausgabe antworten. Er verfügt über eine anpassbare Persönlichkeit durch eine einfache Benutzeroberfläche und läuft in einer eleganten Streamlit-Oberfläche. Der Technologie-Stack umfasst LangChain, Python, Ollama, FAISS, PyPDFLoader, TextLoader, SpeechRecognition, pyttsx3 und Streamlit. Eine Demo des Assistenten ist verfügbar, und er kann mithilfe des Open-Source-Codes auf GitHub eingerichtet werden. Der Assistent speichert Konversationen als JSON auf der Festplatte und kann mithilfe von FAISS relevanten Kontext aus hochgeladenen Dokumenten abrufen. Er unterstützt auch Spracheingabe und -ausgabe, und Benutzer können seinen Ton mit einem System-Prompt modifizieren. Der Autor lernte, wie man einen vollständigen Offline-KI-Assistenten von Grund auf neu entwickelt, Spracherkennung und Text-to-Speech integriert und Multi-Turn-Gedächtnis mithilfe von LangChain handhabt. Zukünftige Funktionen umfassen Unterstützung für das Hochladen mehrerer Dateien, Dokumentenzusammenfassung, Konversationsexport und LAN-Bereitstellung. Das Projekt ist vollständig Open Source, und Benutzer können es ausprobieren, indem sie Python, Ollama und ein Modell installieren und den Code aus dem GitHub-Repository einrichten.