14 Figure 12: Ollama 里下载 Llama3 界面 以上就已经安装完毕，到现在大模型已经在本地部署完成。 3.1.3 使用 Llama3 打开一个终端窗口，再次输入 ollama run llama3，自动就会启动，进入会话 界面，如图 13 所示： Figure 13: Ollama 里下载 Llama3 界面 发第一条消息，” 你是谁，用中文回答”，与 Llama2 相比，Llama3 2.2 使用 phi-3 如果在命令窗口中，直接使用 phi-3，可以执行命令：ollama run phi3，然后就 会进入到会话界面。 如果是在 lobechat 中使用，进入主页后，在最上面一行，选择模型 phi-3- mini，然后就能直接提问了，这种界面会更加友好，如图 18所示。关于如何安 装 lobechat，会在下面一节讲解。 Figure 18: lobechat 使用 phi-3 本地部署大模型，这是最精简的一种方法，推荐大家先按照此方法去实 践，如图 19所示，其实这个终端界面已经很好了，搭建步骤既简洁，还有这种 表情字符，看起来又不会那么枯燥。 Figure 19: ollama 界面简洁但因表情符出现又不失枯燥 4 零代码搭建本地 AI 前端 到目前，我们使用大模型的界面还是一个终端窗口，黑乎乎的，交互不友好。 这章教你搭建一个美观炫酷的前端网页，如图 20所示，让你使用本地大模

参考其他文章：在“发现”栏，可参考其他学者生成的文章及聊天示例。 整体来看，元知AI综述工具提供了一键式的自动化流程，只需导入数据，即 可自动生成高质量且规范的文献综述，适合快速高效的研究需求。 用户体验对比：可操作性  界面直观：平台设计简洁、直观，使用户能够 方便、快捷地进行文献数据的导入、分析和综 述生成，操作路径清晰，交互体验流畅高效。  模块分区：将功能模块与信息展示分区设计布 局，用户可以轻松找到所需功能，提高了操作 研究者更为友好，能够适应综述撰写的国内外 研究需求，同时定制化设置满足用户在个性化 需求下的使用。 元知AI综述工具  界面直观：平台设计简洁、直观， 使用户能够快捷地进行文献数据 的检索、选取和综述生成，操作 路径清晰，交互体验流畅高效。  语言支持：支持英文和中文内容 生成。 PubScholar平台  界面直观：平台设计简洁、直观， 使用户能够快捷地进行文献数据 的检索、选取和综述生成，操作 路径清晰，交互体验流畅高效。 路径清晰，交互体验流畅高效。  语言支持：支持英文和中文内容 生成。 知网研学平台  界面友好：操作界面简洁明了，用户容易上 手，非技术背景用户也能快速学会使用该工 具进行文献综述的生成。  灵活定制：支持使用本地部署的语言模型， 为有特定需求的用户提供了更多灵活性。  实时演示：提供实时演示demo，方便用户了 解和体验工具的功能。  语言支持：仅支持英文输入和英文内容生成。

三步就可以直接使用和它对话了。在 cmd(Windows 电脑) 或 terminal(苹果 电脑) 执行命令：ollama run deepseek-r1:1.5b，很快就能进入对话界面，如 下图4所示： 图 4: Ollama 软件启动 deepseek-r1 界面 1.3 DeepSeek 本地运行使用演示 基于上面步骤搭建完成后，接下来提问 DeepSeek 一个问题：请帮我分析 Python 编程如何从零开始学习

企业要躬身入局，以自身业务驱动，打造专有智能体 63政企、创业者必读 智能体在企业应用的七层能力 与大模型直接聊天，输入简单提示词，无Agent能力 具备简单GUI交互界面，可进行一些设置 用内部提示词进行角色设定 具备GUI界面的多个步骤的工具软件 L2 L1 L0 可执行复杂的规划、推理、分解、预测流程的工作流 与企业业务流程、组织、系统打通 L3 L5 L4 多个Agent的相互协作

基础设施：大模型训练平台与工具 大模型训练平台与工具根据其性质不同，可分为以下几类： 这些平台提供了从模型开发到部署的综合解决方案，包括计算资源、 数据存储、模型训练和部署服务。它们通常提供易于使用的界面，支 持快速迭代和大规模部署。Amazon SageMaker、Google Cloud AI Platform 和 Microsoft Azure Machine Learning 都是提供端到

权访问、恶意攻击、诱导交互等问题，可能导致数据和个人信息泄露。 3.1.3 系统安全风险 （a）缺陷、后门被攻击利用风险。人工智能算法模型设计、训练和验证 的标准接口、特性库和工具包，以及开发界面和执行平台可能存在逻辑缺陷、- 5 - 人工智能安全治理框架 漏洞等脆弱点，还可能被恶意植入后门，存在被触发和攻击利用的风险。 （b）算力安全风险。人工智能训练运行所依赖的算力基础设施，涉及多源、