以下为整合多家大语言模型的工具介绍：
推荐指数：🌟🌟🌟🌟🌟由Quora（海外问答平台，类似国内知乎）开发，有APP版本，支持跨端使用。主要亮点在于集成了Chat GPT、GPT-4、Claude+、Claude、Dragonfly等模型，同时支持用户自建Chatbot。不同语言模型回复效果有差异，适合需要调用多种大语言模型的用户。Dragonfly擅长给出较短的回答，并擅长在输入中给出示例时遵循指示。Claude更擅长创造性回复，配合Poe中的提问引导，非常适合在查阅资料时使用，有时能够给出超越直接使用Chat GPT时的体验（但和Chat GPT一样，Claude也时常会给出一些错误回复，一些问题我会尝试在两个模型中都问一遍提升信息准确性）。此外支持分享用户和模型的对话内容。但GPT-4、Claude+产品需要付费订阅使用。访问地址：[https://poe.com/](https://poe.com/)Poe中的提问引导真的能够启发到用户支持Explore Chatbot，但丰富度不如后续要介绍的Charactermidjourney prompt扩写Chatbot能力很惊人[heading3]
1.支持多种大型语言模型：Ollama支持包括通义千问、Llama 2、Mistral和Gemma等在内的多种大型语言模型，这些模型可用于不同的应用场景。2.易于使用：Ollama旨在使用户能够轻松地在本地环境中启动和运行大模型，适用于macOS、Windows和Linux系统，同时支持cpu和gpu。3.模型库：Ollama提供了一个模型库，用户可以从中下载不同的模型。这些模型有不同的参数和大小，以满足不同的需求和硬件条件。Ollama支持的模型库可以通过https://ollama.com/library进行查找。4.自定义模型：用户可以通过简单的步骤自定义模型，例如修改模型的温度参数来调整创造性和连贯性，或者设置特定的系统消息。5.API和集成：Ollama还提供了REST API，用于运行和管理模型，以及与其他应用程序的集成选项。6.社区贡献：Ollama社区贡献丰富，包括多种集成插件和界面，如Web和桌面应用、Telegram机器人、Obsidian插件等。7.总的来说，Ollama是一个为了方便用户在本地运行和管理大型语言模型而设计的框架，具有良好的可扩展性和多样的使用场景。后面在捏Bot的过程中需要使用Ollama，我们需要先安装，访问以下链接进行下载安装。https://ollama.com/download/安装完之后，确保ollama后台服务已启动（在mac上启动ollama应用程序即可，在linux上可以通过ollama serve启动）。我们可以通过ollama list进行确认，当我们还没下载模型的时候，正常会显示空：可以通过ollama命令下载模型，目前，我下载了4个模型：几个模型简介如下:
除了持续增强大模型内在的知识储备、通用理解、逻辑推理和想象能力等，未来，我们也会不断丰富大模型的外延能力，例如知识库检索、计算工具、WolframAlpha、操作软件等。我们首先集成了LangChain框架，可以更方便地基于Llama2开发文档检索、问答机器人和智能体应用等，关于LangChain的更多介绍参见[LangChain](https://github.com/langchain-ai/langchain)。[heading5]LangChain[content]针对LangChain框架封装的Llama2 LLM类见[examples/llama2_for_langchain.py](https://github.com/LlamaFamily/Llama-Chinese/blob/main/examples/llama2_for_langchain.py)，简单的调用代码示例如下：