Pydantic

本文介绍2025年AI开发最佳Linux工具。Linux凭借开源、高性能成为人工智能主要平台。文章涵盖TensorFlow、PyTorch等深度学习框架，Scikit-learn、XGBoost等数据科学库，Jupyter、VS Code等开发环境，以及Docker、Kubernetes容器化部署方案。此外还涉及Spark大数据处理、OpenCV计算机视觉和Hugging Face NLP工具，助您高效构建与部署AI模型。

基于PHP+FFmpeg+OpenCC+Ollama本地大模型搭建全自动视频字幕翻译系统，Windows离线批量处理MKV视频，自动提取字幕、繁简转换、上下文AI翻译、字幕自动换行，硬压字幕输出MP4，全程不上传素材，保护视频隐私，适合自媒体、教学视频本地化汉化。

本文介绍如何使用 Ollama 和 Llama 3.2 模型构建本地 AI 应用，实现电子设备列表自动分类。通过 Python 脚本读取原始数据、设计提示词并与本地大模型交互，将未分类物品按类别排序输出至终端及文件。项目完全离线运行，无需云端或 API 密钥，具备高隐私性，适合自动化日常任务并灵活调整模型与提示词。

本文介绍 Ollama 云端目前不支持结构化输出的现状，并探讨如何通过 JSON schema 强制实施模型响应格式。文章涵盖使用 Pydantic、Zod 等工具验证数据的方法，以及结合视觉模型实现图像确定性描述的实用技巧，帮助开发者构建更可靠的 AI 应用。

Ollama Web Search API 为模型提供最新信息，减少幻觉并提高准确性。通过创建免费账户获取 API Key 即可访问。该 API 支持 REST 调用及 Python、JavaScript 库集成，能返回网页标题、URL 和内容片段。适用于构建搜索代理或集成至 Cline、Goose 等工具，需确保模型上下文长度足够以处理大量搜索结果。

本文介绍 Ollama 支持的工具调用功能，包括单次、并行及多轮工具调用模式。涵盖 Agent 循环机制与流式传输处理技巧，并提供 Python SDK 和 JavaScript 库的安装及使用指南，帮助用户高效集成函数作为工具 schema。

本文介绍如何在桌面应用和编码代理中使用 Ollama。支持 macOS、Windows 及 Linux 系统，提供本地与云端两种运行模式。教程涵盖 API 密钥创建、模型下载、终端启动命令以及 Claude Code、Codex CLI 等集成工具的配置方法，助您快速构建 AI 应用程序。

本文介绍具备思考能力的模型如何通过特定字段分离推理轨迹与最终答案。用户可审计模型步骤、在UI中动画展示思考过程或隐藏推理内容。文章详细说明了在chat和generate请求中启用思考的API参数设置，包括布尔值开关及字符串级别选择，并解释了流式传输时推理令牌与答案令牌的交错发送机制。

本文介绍 Embeddings 技术，将文本转换为数值向量以便存储和检索。支持通过命令行、管道或 API 生成，输出为 JSON 数组。向量长度通常为 384 至 1024 维，采用 L2 归一化。适用于语义搜索、RAG 流程及向量数据库查询，推荐使用余弦相似度并保持一致的模型。

探索在桌面应用和编码代理中使用开放模型，或将它们构建到您的应用程序中。支持通过 Ollama、OpenAI 或 Anthropic API 调用云端模型，也可在本地计算机运行模型，无需 GPU。提供丰富的模型库用于编码、视觉及推理任务，并集成文档与 API 参考，助您快速开发。