给任何AI不受限制地访问你的目录可能是危险的。你可能想要做的是使用Ollama API构建自己的接口，让接口预加载你的文件，并使用提示将文件传递给API。Langchain有一些工具可以帮助你做到这一点，而且Ollama有一个你可以与之集成的Python包。

第一个输入提示可以是一个文件路径，所以它会被读取。不是吗？

第一个输入提示可以是一个文件路径，所以它会被读取。不是吗？
是的，通常的做法是通过前端或者通过类似langchain工具来实现。
另外，对于普通观众的问题：可加载文件的上下文大小是否必须与提示的上下文相同？如果我记得正确的话，其他应用程序实现这个功能的方式是通过嵌入？还是我记错了？

实际上，我提议的是在LLM和外部世界之间建立一个过滤器。提示“从文件test.txt中读取”不会传递给LLM,过滤器会捕获它，读取文件，并将内容传递给LLM。写入文件的过程也类似。
是的，这可以做到，并且在Ollama之外完成，但由于这是一个常见的用例，所以如果能够从文本界面实现就更好了(例如：ollama run mistral)。

Ollama接受通过stdin输入的文本，因此您可以将文本通过管道/重定向输入到它。
ollama run MODEL "summarize this text" < file.txt
links -dump https://github.com/jmorganca/ollama/ |ollama run mistral --verbose "please summarize the provided text"
(links是一个文本模式的浏览器。由于它不支持JavaScript,所以在现代网络上的实用性有所降低)
不幸的是，似乎没有办法做到这一点，然后使用加载在上下文中的文本与Ollama进行聊天。