Lokale LLMs · Foto: derekGavey, CC BY 2.0
llamaindex_ollama_github_pipeline.py
Zuletzt aktualisiert:
Typ
Anleitung
Lizenz
MIT
Quelle
Anwendungsfeld
Ollama
Voraussetzungen
Keine besonderen — direkt loslegen.
Wie oben, aber die Wissensbasis ist ein GitHub-Repo — „Chat mit der Codebase“.
So nutzt du es
Anleitung lesen, Befehle ins Terminal kopieren. Ollama gibt es für macOS, Windows und Linux — Installation von ollama.com.
Im Detail
Diese Pipeline ist eine Variante des LlamaIndex-Ollama-Grundrezepts, bei der die Wissensbasis nicht aus lokalen Dokumenten, sondern direkt aus einem GitHub-Repository stammt. Damit lässt sich eine Codebase durchsuchbar und befragbar machen, etwa um Fragen zur Architektur zu beantworten oder bestimmte Funktionen wiederzufinden, ohne den Code manuell zu durchsuchen. Alles läuft lokal über Ollama, Daten verlassen also nicht die eigene Infrastruktur – relevant für Teams mit sensiblem oder proprietärem Code. Wer stattdessen einen lokalen Ordner statt eines Repos indexieren will, ist mit der Basis-Pipeline besser bedient.
Praxis-Tipp
Bei großen Repos gezielt Verzeichnisse wie node_modules oder Build-Ordner ausschließen, damit der Index sich auf relevanten Quellcode konzentriert.
Siehe auch
Lizenz & Quelle
- Lizenz: MIT
- Quelle: open-webui/pipelines
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Passt dazu.
ollama_pipeline.py
Minimalbeispiel: Anfragen an einen Ollama-Server durchreichen — der beste Startpunkt, um das Pipeline-Prinzip zu verstehen.
ollama_manifold_pipeline.py
„Manifold": macht alle auf dem Ollama-Server installierten Modelle auf einmal verfügbar statt nur eines.
llama_cpp_pipeline.py
GGUF-Modelle direkt über die llama-cpp-python-Bibliothek fahren — ohne Ollama dazwischen.
