最近突然想到一个好方法更新博客，问了一下对象有什么想了解的内容，我来学习完以后写博客，这样岂不是解决了我不知道写什么的一大难题。然后她就在小红书上推了一个有趣的项目(KouriChat)给我，让我来部署一下给她用，于是便有了这篇教程。

部署环境

本教程基于以下环境完成：

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内存：32GB

• CPU：AMD Ryzen 5 3600X 6-Core
• GPU：NVIDIA GeForce RTX 3090 (24GB)
• 系统：Windows 11 专业版 24H2 26100.3323

0x00 部署 Ollama

由于 Ollama 是一个开源的 LLM 框架，所以部署起来非常简单，官网也给出了一键安装的程序，直接下载安装运行即可。

https://ollama.com/download/OllamaSetup.exe

从以上链接下载安装程序并运行后，Ollama 会自动完成安装，并启动服务。接下来在 Powershell 中使用 ollama pull 命令下载 Qwen 2.5 模型。

ollama pull qwen2.5:32b

PS：下载完后，可使用 ollama list 命令查看模型是否下载成功。

0x01 部署 KouriChat

从 Github 上拉取 KouriChat 的项目代码，并直接运行自动化脚本安装：

git clone https://github.com/KouriChat/KouriChat.git
# 运行脚本后自动部署
./run.bat

安装完成后，服务会自动启动。你可以通过以下步骤完成 KouriChat 的配置：

访问控制台

打开浏览器，访问 http://localhost:8502/dashboard 进入 KouriChat 的管理控制台。

配置 API 提供商

在配置中心中，选择“自定义 API 提供商”，并填写以下信息：

• API 地址: http://localhost:11434/v1 （Ollama 的 API 地址）
• 模型名称: qwen2.5:32b
• API 秘钥: 可随意填写（例如：EMPTY）

保存配置

确认无误后，点击“保存所有设置”按钮完成配置。在 Prompt 配置中可以调整人设目录。

0x02 运行 KouriChat

最后，在 KouriChat 的控制台首页中，点击“启动”按钮，即可启动 KouriChat。KouriChat 会自动扫描到 Windows 中已启动的微信客户端，并开始监听消息。向监听的目标微信发送消息，如果是监听的目标用户，KouriChat就会开始处理相关消息并回复。