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   帮我开发一个本地AI模型连接系统，帮开发者快速在ChatBox中使用本地Ollama部署的DeepseekR1模型。系统交互细节：1.配置本地Ollama环境变量 2.在ChatBox中选择OLLAMA模型提供方 3.连接本地DeepseekR1模型进行对话。注意事项：需要先完成Ollama和DeepseekR1的本地安装配置。

3. 点击'项目生成'按钮，等待项目生成完整后预览效果

1. 要使用ChatBox连接本地Ollama服务，首先需要确保你已经按照教程完成了DeepseekR1模型在本地的部署。这包括正确安装Ollama软件和下载DeepseekR1模型文件。可以在CSDN上找到详细的安装教程，其中包含了从下载到配置的完整步骤。

2. ChatBox的网页版提供了友好的用户界面，首先需要将界面语言切换为中文以便操作。在设置中找到Display选项，切换语言后记得点击保存按钮，这样下次打开时就会保持中文界面。

3. 连接远程Ollama服务是使用的关键步骤。在ChatBox的设置中选择模型提供方为OLLAMA，这时会看到一个参考教程的链接，详细介绍了如何配置远程连接。虽然教程主要针对远程连接，但连接本地服务的方法基本相同。

4. 要使Ollama服务能够被ChatBox访问，必须修改两个重要的环境变量。在Windows系统中，通过系统设置添加OLLAMA_HOST=0.0.0.0和OLLAMA_ORIGINS=*这两个变量。这个步骤需要特别注意，因为默认情况下Ollama只允许本地访问，修改后才能在ChatBox中连接。

5. 配置完成后，从开始菜单重新启动Ollama应用程序，这时在ChatBox的模型选择中就能看到DeepseekR1的选项了。如果看不到这个选项，说明前面的配置步骤可能有问题，需要检查环境变量是否设置正确，以及Ollama服务是否正常运行。

6. ChatBox提供了多种预设的AI搭档，也可以根据需要创建自定义的AI角色。选择DeepseekR1模型后，就可以开始进行对话了。这个模型特别适合中文场景下的各种对话需求，响应速度快且理解能力强。

7. 在使用过程中，如果遇到连接问题，可以检查网络设置，确保没有防火墙阻止了ChatBox访问本地Ollama服务。同时也要确认Ollama服务确实在运行，可以通过命令行查看服务状态。

8. 对于开发者来说，这种本地部署的方式比直接使用在线API更加灵活，可以完全控制模型的运行环境，同时保护数据隐私。DeepseekR1在本地运行也能获得更快的响应速度，特别是在处理大量请求时优势明显。

9. 这种集成方式非常适合需要频繁使用AI对话功能的开发者。通过简单的配置就能在熟悉的ChatBox界面中使用强大的本地AI模型，既保留了用户界面的便利性，又获得了本地运行的安全性和性能优势。

通过InsCode(快马)平台可以快速体验类似的项目构建过程。平台提供的一键部署功能让我省去了繁琐的环境配置，直接将项目运行起来进行测试。对于想要尝试不同AI模型集成的开发者来说，这种方式既高效又直观。