利用 Ollama 开源模型仓库和 Obsidian 笔记软件搭建本地的大型语言模型，即大预言模型。这种方法的优势在于保护个人隐私，并能够结合个人知识库来创建个性化的模型。

Ollama 模型仓库

Ollama 是一个提供多种大型语言模型的开源仓库，用户可以通过简单的命令行操作来下载和运行这些模型。文章列出了 Ollama 支持的模型及其参数、大小和下载命令，包括但不限于 Llama 3、Mistral、Dolphin Phi 等。

安装与配置 Ollama

安装：到官网下载Ollama 的 Windows 版，然后一键的傻瓜式安装。

查询模型：通过 ollama list 命令可以查询已安装的模型。

运行模型：使用 ollama serve 命令在 Windows 上运行模型，支持默认开机启动。

模型安装：比如安装 llama3，只需在 cmd 中运行 ollama run llama3，便可安装并运行该模型（其他模型安装参考其他官网）。

Obsidian 插件配置

插件安装：在 Obsidian 中安装名为 copilot 的插件，该插件允许用户直接在 Obsidian 中利用 Ollama 模型。

插件设置：设置插件时，选择 OLLAMA 作为默认模型，Embedding Model 同样设置为 ollama。Ollama Model 的选择取决于用户下载的模型，如果需要快速响应，推荐使用 qwen 1.8 b 模型。

本地地址：Ollama Base URL 设置为 http://localhost:11434环境变量设置

文章指导用户如何在Obsidian插件中添加环境变量 OLLAMA_ORIGINS=app://obsidian.md*，以确保 Ollama 模型能够正确地与 Obsidian 集成。

使用方法

完成上述设置后，用户可以直接在 Obsidian 中使用 Ollama 模型。文章提到了两种对话方式：

直接对话：用户可以直接与模型进行交互。

用文件对话：用户可以利用内置的 Prompt 组合与模型进行对话，这种方式会默认以英文回答。