Python Ollama 教學

隨著大型語言模型（Large Language Models, LLM）的快速發展，越來越多人希望能夠打造屬於自己的 AI 助理，並且能與現有的知識與資料結合，成為真正「懂你需求」的智慧夥伴。然而，雖然 AI API 功能強大，卻常常伴隨高昂的費用、速度延遲，以及資料安全疑慮。

在這樣的背景下，Ollama 作為一個輕量化、易於部署的本地端 LLM 執行框架，逐漸受到開發者與研究者的關注。透過簡單的安裝與指令，我們可以在個人電腦上執行多種開源模型，並且自由地進行微調與整合。這樣的特性，讓我們能夠在不依賴雲端的情況下，實現高度客製化的 AI 應用。

本教學將以 Python 為主軸，帶領讀者逐步學習如何：

1. 串接 Ollama - 瞭解如何在本地端呼叫模型並進行互動。

2. 語音對話整合 - 加入語音輸入與語音輸出，打造可以「說話」的 AI 助理。

3. 知識擴充（RAG 技術） - 學習如何將外部知識（文件、資料庫）結合進模型，讓 AI 能回答更貼近需求的問題。

這個 Python Ollama 教學的最終目標，是能夠製作出一個具備語音對話能力、並能動態引用個人知識庫的 AI 助理。無論是日常生活應用、教育訓練，甚至專業領域的輔助，本教學將分享相關技術，開啟專屬於你的 AI 開發之路。

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