2. Przygotowanie środowiska

Lokalne chatboty, agenci i systemy RAG z własną bazą wiedzy

Instrukcja krok po kroku · materiał uzupełniający

Budujemy chatbota w konsoli

Python i dwa lokalne modele

Odniesienie: M1, M4   |   Czas: 20–40 min

Przygotuj jeden folder projektu i sprawdź dostępność Pythona oraz Ollama. Po pobraniu modeli rozmowy i wyszukiwanie będą wykonywane lokalnie.

Co jest potrzebne

  • Python 3.10 lub nowszy; jeśli masz działające środowisko z kursu, możesz z niego korzystać.
  • Ollama oraz modele używane w kursie: qwen3:4b-instruct-2507-q4_K_M i bge-m3:latest.
  • Edytor tekstu zapisujący UTF-8 oraz terminal. Jupyter nie jest wymagany do tej instrukcji.

Jeśli nie masz programów, skorzystaj z instalatora Python i instalatora Ollama. Po instalacji otwórz nowy terminal. Nie używaj wartości „8 GB RAM i 2 GB dysku” z fikcyjnej dokumentacji DocAssist jako wymagań modeli. Zapotrzebowanie zależy od modelu i długości kontekstu; pobieranie, ładowanie i pierwsza odpowiedź mogą potrwać.

Windows: PowerShell

  1. Rozpakuj ZIP do krótkiej ścieżki, np. C:\kurs\chatbot_moj. W Eksploratorze włącz pokazywanie rozszerzeń. Plik chatbot.py nie może nazywać się chatbot.py.txt.
  2. Otwórz PowerShell w folderze, w którym leży config.json. Sprawdź interpreter i utwórz środowisko:
py -3 --version
py -3 -m venv .venv
.\.venv\Scripts\python.exe --version

Wywołujemy interpreter pełną ścieżką. Nie trzeba aktywować środowiska ani zmieniać zasad uruchamiania skryptów PowerShell. Kod korzysta wyłącznie z biblioteki standardowej Python, więc nie ma polecenia pip install.

  1. Uruchom Ollama i sprawdź, które modele już masz:
ollama --version
ollama list

Jeśli wymaganych modeli brakuje, pobierz je. Ten krok wymaga internetu i wolnego miejsca na dysku:

ollama pull qwen3:4b-instruct-2507-q4_K_M
ollama pull bge-m3:latest

Warto wiedzieć. Jeżeli Ollama już działa w tle, nie uruchamiaj drugiej usługi. Gdy usługa nie działa, możesz uruchomić ollama serve w oddzielnym terminalu i zostawić ten terminal otwarty.

Linux i macOS

python3 --version
python3 -m venv .venv
.venv/bin/python --version

W dalszych poleceniach zamieniaj .\.venv\Scripts\python.exe na .venv/bin/python. Nazwy plików i argumenty pozostają takie same. Wszystkie polecenia uruchamiaj z folderu projektu.

Mapa folderu

chatbot_moj/
  config.json
  lokalny.py, czat_llm.py, baza.py
  indeks.py, rag.py, chatbot.py, ewaluacja.py
  testy.json
  dane/
    chunks.jsonl
    zrodla/
  wyniki/          # pojawi się po uruchomieniu
  .venv/          # własne środowisko

Punkt kontrolny

  • Interpreter odpowiada i ma wersję co najmniej 3.10.
  • Na liście Ollama są oba dokładne tagi modeli.
  • Nie uruchamiasz kodu bezpośrednio wewnątrz archiwum ZIP.

Instrukcja uczestnika · Python i Ollama · wydanie 29.09.2026