Ollama Bot se integra con Discord para ofrecer conversaciones impulsadas por IA en tiempo real utilizando modelos LLM locales de Ollama. Incluye indicadores personalizables, retención de contexto entre mensajes, soporte para múltiples modelos y control de acceso basado en roles. Los usuarios pueden implementarlo en Windows, macOS o Linux y configurar tokens mediante archivos de entorno. Este bot de código abierto garantiza la privacidad de los datos ejecutando modelos localmente, ofreciendo bajo latencia y total personalización para moderadores, desarrolladores y comunidades.
Ollama Bot se integra con Discord para ofrecer conversaciones impulsadas por IA en tiempo real utilizando modelos LLM locales de Ollama. Incluye indicadores personalizables, retención de contexto entre mensajes, soporte para múltiples modelos y control de acceso basado en roles. Los usuarios pueden implementarlo en Windows, macOS o Linux y configurar tokens mediante archivos de entorno. Este bot de código abierto garantiza la privacidad de los datos ejecutando modelos localmente, ofreciendo bajo latencia y total personalización para moderadores, desarrolladores y comunidades.
Ollama Bot es un agente de IA basado en Node.js diseñado para funcionar en servidores de Discord, aprovechando la CLI de Ollama y modelos LLM locales para generar respuestas conversacionales. Establece un contexto de chat persistente, permitiendo a los usuarios mantener la continuidad del tema en múltiples mensajes. Los administradores pueden definir instrucciones personalizadas, establecer parámetros del modelo y restringir comandos a roles específicos. El bot soporta múltiples modelos LLM, gestiona automáticamente las colas de mensajes para alto rendimiento y registra las interacciones para auditoría. La instalación implica clonar el repositorio, instalar dependencias vía npm y configurar variables de entorno como el token del bot de Discord y configuraciones de Ollama. Una vez desplegado, el bot escucha comandos slash, envía consultas al modelo de Ollama y publica respuestas generadas directamente en los canales de Discord.
¿Quién usará Ollama Bot?
Moderadores de comunidades de Discord
Desarrolladores explorando LLMs locales
Entusiastas y aficionados a la IA
Organizaciones que requieren chat de IA en local
¿Cómo usar Ollama Bot?
Paso 1: Instale Node.js y la CLI de Ollama en su sistema
Paso 2: Clona el repositorio de GitHub y navega en el directorio
Paso 3: Ejecuta npm install para instalar dependencias
Paso 4: Crea un archivo .env con variables DISCORD_TOKEN y OLLAMA_MODEL
Paso 5: Inicia el bot con npm start o node index.js
Paso 6: Invita al bot a tu servidor de Discord usando la URL de OAuth2 generada
Paso 7: Usa comandos slash para interactuar con el bot en los canales
Plataforma
mac
windows
linux
Características y Beneficios Clave de Ollama Bot
Las características principales
Integración con Discord y comandos slash
Soporte para modelos LLM locales vía CLI de Ollama
Indicadores y parámetros personalizables
Contexto de chat persistente entre mensajes
Restricciones de comandos según roles
Registro de interacciones para auditorías
Los beneficios
Privacidad de datos con alojamiento local de modelos
Respuestas con baja latencia
Personalización flexible
Código abierto y autoalojado
Escalable para alto volumen de mensajes
Principales Casos de Uso y Aplicaciones de Ollama Bot
Participación comunitaria con chat de IA
Soporte de moderación usando respuestas automatizadas
Bots de juegos de rol y narración de historias
Gestión de preguntas y respuestas técnicas en servidores
Asistencia con código dentro de canales de Discord
FAQs sobre Ollama Bot
¿Cómo instalo Ollama Bot?
¿Qué modelos LLM son compatibles?
¿Puedo personalizar las instrucciones del bot?
¿Cómo restrinjo comandos a ciertos roles?
¿Dónde se registran las interacciones?
¿El bot necesita acceso a Internet para funcionar?
AutoX es un potente agente de IA para la tecnología de vehículos autónomos, mejorando las experiencias de conducción a través de soluciones de IA avanzadas.
NaturalAgents es un marco de Python que permite a los desarrolladores construir agentes de IA con memoria, planificación e integración de herramientas usando LLMs.