nextjs-ollama-llm-ui

本地跑大模型,浏览器里直接聊,离线也能用

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 对话助手 🍴 复刻 331 🐛 待处理 23 👀 关注 18
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 1429
维护状态 低维护
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目,MIT许可证,本地部署,完全免费。

项目预览

nextjs-ollama-llm-ui 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类对话助手
开发团队jakobhoeg
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目,MIT许可证,本地部署,完全免费。
访问状态🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署
是否开源是
开源协议MIT
主要语言TypeScript
技术栈/模型ai,chatbot,gemma,llm,local,localstorage,mistral,mistral-7b,nextjs,nextjs14,offline,ollama,openai,react,shadcn,tailwindcss,typescript
GitHub 星标★ 1429
上线时间2024-02-05 00:00:00
代码更新2025-06-05
仓库体积5.9 MB
本站数据更新2026-11-09
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数4

项目介绍

这是一个基于 Next.js 14 和 Ollama 的本地大语言模型 Web 界面,旨在为 Ollama 提供开箱即用的全功能聊天交互体验。它解决了 Ollama 仅提供 API 和命令行、缺乏友好图形界面的问题,让用户能在浏览器中直接与本地运行的模型(如 Llama、Mistral、Gemma 等)对话。核心能力包括多模型管理、聊天会话持久化(使用 LocalStorage 保存历史记录)、流式响应、Markdown 渲染、代码高亮,以及支持 OpenAI 兼容 API 切换。界面采用 shadcn/ui 和 Tailwind CSS 构建,风格现代且响应式。项目强调完全离线运行,数据不出本机,适合隐私敏感场景。技术栈以 TypeScript 为主,结构清晰,便于二次开发和部署。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整

数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 1429

技术标签

使用教程

难度:入门 约 10 分钟 部署方式:本地安装 7 步

环境要求

  • 已安装 Node.js 与 npm(用于 npm install / npm run dev)
  • 本地已安装并运行 Ollama,默认地址 http://localhost:11434
  • 可访问 GitHub 网络以克隆仓库
  • 若前端不在 http://localhost 或 http://127.0.0.1,需配置 Ollama 的 OLLAMA_ORIGINS
  • 可选:已安装 Docker,用于直接用预构建镜像启动

安装与启动步骤

  1. 1克隆仓库

    把项目源码克隆到本地任意目录。

    git clone https://github.com/jakobhoeg/nextjs-ollama-llm-ui
  2. 2进入项目目录

    切换到刚克隆下来的项目文件夹中。

    cd nextjs-ollama-llm-ui
  3. 3生成环境文件

    把示例环境文件重命名为 .env,供项目读取配置。

    mv .example.env .env
  4. 4修改 OLLAMA_URL

    若 Ollama 不在默认地址/端口,编辑 .env 中的 OLLAMA_URL 指向你的实例。

    OLLAMA_URL="http://localhost:11434"
  5. 5安装依赖

    在项目目录下安装前端所需依赖,耗时取决于网络。

    npm install
  6. 6启动开发服务器

    运行开发模式启动 Web 界面,默认监听 3000 端口。

    npm run dev
  7. 7打开浏览器使用

    访问 http://localhost:3000,选择模型即可开始对话。

关键配置

配置项必填说明示例
OLLAMA_URL是指向 Ollama 服务地址,非默认地址时需修改http://localhost:11434
OLLAMA_ORIGINS否Ollama 端配置,允许前端来源跨域访问http://localhost:3000

如何确认成功

浏览器打开 http://localhost:3000 能看到聊天界面,并能列出/选择本地模型、正常对话即成功。

常见问题

Q:Ollama 不在本机默认端口怎么办?

A:修改 .env 中的 OLLAMA_URL 指向实际地址,例如 http://example.com:11434;用 Docker 时通过 -e OLLAMA_URL 传入。

Q:能否不用源码方式启动?

A:可以。官方提供预构建 Docker 镜像 jakobhoeg/nextjs-ollama-ui:latest,映射 8080:3000 并设置 OLLAMA_URL 即可运行。

Q:页面能打开但连不上模型?

A:检查 Ollama 是否在运行、OLLAMA_URL 是否正确;若前端不是 localhost/127.0.0.1,需按官方文档设置 OLLAMA_ORIGINS。

Q:需要数据库吗?

A:不需要。聊天记录保存在浏览器 LocalStorage 中,完全本地运行。

Q:Docker 里 Ollama 跑在本机怎么连?

A:使用 --add-host=host.docker.internal:host-gateway,并把 OLLAMA_URL 设为 http://host.docker.internal:11434。

注意事项

  • README 明确说明这是业余项目,如需更完整体验建议改用 open-webui。
  • Docker 方式默认把容器 3000 端口映射到宿主机 8080,可自行更改该端口。
  • .env 中除 OLLAMA_URL 外的配置项 README 未给出,不要臆造。
  • 首次对话前需确保目标模型已通过 Ollama 拉取(界面内也可下载/删除模型)。

核心亮点

  • 基于 Next.js 14 和 TypeScript,代码结构现代,易于定制扩展
  • 完整聊天界面,支持流式输出、Markdown 和代码高亮,体验接近 ChatGPT
  • 会话历史自动保存到 LocalStorage,刷新不丢记录,离线可用

不足之处

  • 依赖 LocalStorage 存储会话,数据量大或换设备时无法同步
  • 文档和社区生态相对薄弱,高级配置需自行阅读源码

适用场景

  • 个人开发者本地调试 Ollama 模型,快速验证效果
  • 隐私敏感场景下完全离线使用大模型,避免数据上传云端
  • 作为内部工具或教学演示,展示本地 LLM 的交互能力

替代项目

Ollama Web UI、Open WebUI、LibreChat

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