通过ChatBox+Ollama实现本地AI交互界面

如果你觉得直接用命令行操作AI模型太复杂，或者有点不够直观，那你可以试试ChatBox客户端。这东西就像是命令行的“翻译器”，把枯燥的命令行操作变成了一个图形化界面。接下来，我就手把手教你怎么安装和设置ChatBox客户端，让它和Ollama的DeepSeek模型配合使用。

安装Ollama

前面我写过各个系统的安装教程，大家可以看一看：

在Windows系统上安装与配置Ollama

在macOS上安装与配置Ollama

在Linux系统上安装与配置Ollama

在Docker上安装与配置Ollama

然后到Ollama的模型超市【官方链接：https://ollama.com/search】下载自己想要的模型。

比如：

如果你想要接入DeepSeek，可以看看这篇教程：

【如何通过Ollama+ChatBox安装DeepSeek本地模型】

安装ChatBox客户端

先说安装的事儿，其实特别简单。在我提供的安装包里，你会发现有不同版本的ChatBox客户端，适配各种操作系统。

找到对应你系统的版本，双击安装程序，接下来就是“下一步”“下一步”的老套路，几分钟搞定。

安装完成后，打开ChatBox客户端。界面很简洁，左侧有一排功能按钮

你需要点一下【设置】，这就是我们要配置的地方。

配置ChatBox连接AI模型

进入设置页面后，找到“OPENAI API”这一栏。别担心，这部分也不复杂，只要填几个关键内容就行。以下是具体步骤：

1. API密钥：这个地方需要输入你的AI模型指令，比如“ollama run deepseek-r1:7b”。这相当于告诉ChatBox，你的AI模型在哪里。
2. API域名：这里保持默认设置就好，通常不需要修改。
3. 选择模型：根据你的需求，填入你选择的模型版本，比如“7B”。这个数字代表模型的参数大小，7B就是70亿参数的意思。

上面这三项填好后，别忘了点一下【保存】按钮。不保存的话，刚才的设置就白做了。

使用ChatBox与AI交互

配置完成后，你就可以直接在ChatBox的界面里输入问题了。

比如，你可以问它一些专业问题，或者让它帮你完成一些文本处理任务。AI模型会在后台运行，并通过ChatBox的界面给出答案。整个操作过程就像和一个智能助手聊天一样，简单又直观。

小提示

• 如果在设置过程中遇到问题，比如无法连接模型，可以检查一下API密钥是否正确，或者网络是否畅通。
• ChatBox支持多种语言模型，如果你有其他需求，也可以尝试切换不同的模型版本。
• 界面还可以自定义，比如调整字体大小、颜色主题等，让它更符合你的使用习惯。

相关资源获取

为了大家方便，本教程所有用到的软件资源我都统一整理到网盘中了，大家需要的自行下载就好。

网盘链接：https://pan.quark.cn/s/4e3a3843a943

最后

用了ChatBox之后，真的感觉比命令行操作舒服多了。尤其是对于那些不熟悉命令行的小伙伴，这种图形化界面简直是福音。而且，DeepSeek的表现也很不错，回答速度快，准确率高。

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