1. 项目概述这不是玄学是提示词工程的工业化实践“左脚踩右脚上天”——这句网络梗用在AI领域其实精准戳中了当前提示词优化最真实的困境我们总想靠更聪明的提示词去调教大模型但写提示词这件事本身却长期停留在手工作坊阶段。直到这个 GitHub 上收获超 30,000 Star 的开源项目出现它不训练新模型不改一行底层代码而是用一套可复现、可迭代、可部署的 AI 工作流让 AI 自己反复审视、拆解、重写、评估、筛选自己的提示词。核心不是“让 AI 更懂你”而是“让提示词自己进化”。它解决的不是某个具体任务的 prompt 效果问题而是整个提示词开发流程的效率瓶颈——从“试三次换一个词”到“跑一轮出五版候选”从“凭感觉加‘请用专业术语’”到“用语义相似度执行成功率输出长度稳定性三维度打分”。这个项目天然适配 NAS 场景原因很实在它不需要 GPU 推理卡但极度依赖稳定、长时、后台化的运行环境它不追求毫秒级响应但要求配置持久化、日志可追溯、服务不中断它常需对接本地文档库、私有知识图谱或企业数据库而这些资源恰恰就躺在你的威联通 TS-464 或群晖 DS923 的硬盘阵列里。所以当标题说“部署 NAS 教程来了”它指的不是把一个 Web UI 拖进 Container Station 就完事而是构建一条从 NAS 存储层 → 容器调度层 → 提示词处理引擎 → 可视化反馈环的完整链路。关键词里反复出现的威联通、Container Station、提示词工程不是随意堆砌而是真实部署中绕不开的三个锚点硬件载体、容器管理界面、以及最终要落地的技术目标。如果你正用着一台吃灰的旧 NAS或者刚买了台新机器还在纠结“NAS 除了下电影还能干啥”这个项目就是你把设备从“存储盒子”升级为“本地 AI 协同中枢”的第一块真实拼图。2. 核心设计逻辑与方案选型解析2.1 为什么必须用 AI 优化 AI 提示词——从经验直觉到量化闭环很多人以为提示词优化就是多试几个形容词、调整下语气词顺序。我带过三个企业级 RAG 项目客户给的原始需求是“从合同里自动提取违约金条款”初始 prompt 是“请仔细阅读以下合同文本找出所有关于违约金的条款并用中文清晰列出。”实测结果大模型在 100 份样本中漏提 23 处误提 7 处把“定金”错标为“违约金”且输出格式五花八门——有的带编号有的用破折号有的直接贴原文段落。问题出在哪不是模型不行而是 prompt 没定义清楚“违约金”的法律边界、“条款”的颗粒度、“清晰列出”的结构规范。传统做法是人工逐条分析失败案例再手动改写 prompt平均耗时 4.2 小时/轮迭代 5 轮后准确率才到 89%。这个 30K Star 项目的核心突破在于把 prompt 优化变成了一个可测量、可拆解、可自动化的工程任务。它内置三类评估器语义对齐评估器用 Sentence-BERT 对比原始 prompt 和优化后 prompt 在向量空间的余弦相似度确保改写不偏离原意执行鲁棒性评估器对同一输入文本用优化后的 prompt 连续生成 10 次统计关键字段如“金额”“起算日”“计算方式”的提取一致性低于 90% 则判定该 prompt 易受随机性干扰输出结构稳定性评估器用正则模板匹配输出结果强制要求“金额X元起算日YYYY-MM-DD计算方式Y%”的固定格式格式错误率超过 15% 即淘汰。这三者构成一个三角验证闭环彻底摆脱“我觉得这个 prompt 更好”的主观判断。我在威联通 TS-564C 上部署后用它优化一份采购订单解析 prompt从初始准确率 72% 提升到 96.3%全程仅耗时 22 分钟——包括数据准备、参数配置、3 轮自动迭代、人工终审。关键在于它输出的不只是“更好”的 prompt还附带一份《优化诊断报告》指出原 prompt 在“金额数值识别”环节得分仅 61%因未明确要求排除百分比描述建议加入约束“仅提取纯数字金额忽略所有带%符号的数值”并给出修改前后对比示例。这才是真正意义上的“提示词工程”而不是“提示词调参”。2.2 为什么必须部署在 NAS 上——性能、安全与工作流的刚性需求有人会问既然只是跑 Python 脚本为啥不直接在笔记本上用 VS Code答案藏在三个被低估的现实约束里第一数据主权与隐私红线。客户合同、内部产品文档、未公开的 API 文档——这些是 prompt 优化的黄金燃料但绝不能上传到任何公有云 API。某次我帮一家医疗器械公司优化“临床试验不良反应归因分析”prompt原始数据含患者 ID、用药剂量、时间节点等敏感字段。若用在线 prompt 优化工具等于把 HIPAA 合规风险直接塞进浏览器地址栏。NAS 是物理隔离的本地节点所有数据不出内网连 Docker 容器的 volume mount 都指向/share/CACHEDEV1_DATA/ai-prompt-projects/这样的本地路径从源头掐断泄露可能。第二长周期任务的可靠性。一次完整的 prompt 优化流程包含加载基准测试集常达 500 条样本→ 启动 5 个并行优化线程 → 每线程生成 20 个候选 prompt → 对每个 prompt 执行 10 次模型调用 → 汇总 10,000 条评估日志 → 生成可视化报告。在笔记本上跑合盖休眠、系统更新、微信弹窗都可能中断进程。而威联通 NAS 的 Container Station 支持“容器崩溃自动重启”“资源占用阈值告警”“日志滚动归档”我设定了 CPU 使用率超 85% 持续 5 分钟即发邮件提醒实测连续运行 72 小时无中断。更关键的是它支持“计划任务”每周日凌晨 2 点自动拉取 Git 仓库最新 prompt 模板对上周新增的 200 份销售合同做回归测试生成周报 PDF 并推送到企业微信——这种无人值守的持续交付能力笔记本永远做不到。第三多角色协同的工作区。法务同事需要看“条款提取准确率”产品经理关注“用户提问泛化能力”工程师盯着“API 响应延迟”。项目部署后我给不同角色分配了 Container Station 中的独立容器实例法务用只读账号访问http://nas-ip:8081/report查看审计报告产品经理在http://nas-ip:8082/playground实时测试新 prompt工程师通过docker exec -it prompt-engineer /bin/bash进入容器调试。所有操作日志、配置变更、版本回滚记录全部沉淀在 NAS 的 Syslog 和 Container Station 的操作历史里。这种基于物理设备的权限分层比任何 SaaS 平台的 RBAC 都来得扎实。2.3 为什么首选威联通 Container Station——不是情怀是生态适配度在群晖、树莓派、飞牛、1Panel 等 NAS 方案中选择威联通并非偶然。我横向测试过 6 种部署路径Container Station 在三个硬指标上胜出1. 容器镜像兼容性最广。该项目官方推荐使用promptfoo/promptfoo:latest镜像但实际部署时发现它依赖较新的 glibc 版本。群晖 DSM 7.2 的默认容器运行时Synology’s own container runtime对 glibc 兼容性较差常报GLIBC_2.34 not found错误而威联通 QTS 5.1 内置的 Container Station 基于标准 Docker Engine 24.x完美支持该镜像。更关键的是它预装了qpkg包管理器可一键安装python311、git、curl等基础依赖无需手动编译——这点对非 Linux 背景的法务/产品同事极其友好。2. 存储路径映射最直观。项目需挂载三个关键目录/app/config存放 prompt 模板 YAML、/app/data测试样本 CSV、/app/reports生成 HTML 报告。在 Container Station 中只需在“卷”设置页点击“添加文件夹”选择已创建的共享文件夹如AI-Projects再将容器内路径/app/config映射到AI-Projects/prompt-config整个过程 30 秒完成。反观群晖的 Docker GUI需先在 File Station 创建嵌套文件夹再通过 Terminal 手动chmod 777赋权新手极易因权限错误导致容器启动失败。3. 网络代理配置最灵活。项目需调用本地部署的大模型 API如 Ollama 的http://host.docker.internal:11434/api/generate但威联通默认禁用host.docker.internal。解决方案是在 Container Station 的“网络”设置中将容器网络模式设为 “Bridge”再在“高级设置”里勾选“启用 DNS 服务器”填入 NAS 本机 IP如192.168.1.100。这样容器内ping 192.168.1.100可通curl http://192.168.1.100:11434能直达 Ollama 服务。而树莓派 NAS 的 Portainer 界面需手动编辑docker-compose.yml添加extra_hosts字段对非技术人员极不友好。提示不要试图在 Container Station 中直接运行pip install安装依赖。所有 Python 包必须打包进自定义 Dockerfile或使用项目提供的requirements.txt构建镜像。我曾因在容器内临时pip install pandas导致环境不一致后续优化结果波动达 ±12%教训深刻。3. NAS 部署全流程详解从开箱到生产可用3.1 环境准备与前置检查威联通 QTS 5.1部署前请务必确认以下五项已就绪。少一项后续步骤大概率卡在“容器启动失败”1. 系统版本与硬件。威联通 NAS 型号TS-x64 系列x64 指 x86_64 架构如 TS-464C、TS-564C、TS-x77 系列如 TS-477、或 TS-x73 系列如 TS-473。ARM 架构机型如 TS-431K不支持因其无法运行 x86_64 镜像。QTS 版本必须 ≥ 5.1.0.26202023 年 9 月发布。检查路径控制台 → 系统 → 系统版本。若低于此版本请先升级至最新补丁包QTS 5.1.5.2790 为当前稳定版。内存最低 8GB推荐 16GB。提示词优化过程需加载测试集到内存实测 4GB 内存下容器频繁 OOMOut of Memory被系统 kill。2. Container Station 已启用并更新。控制台 → 应用程序 → Container Station → 点击右上角“设置”图标 → “更新”选项卡 → 确保“自动检查更新”已开启并点击“立即检查”。当前最新版为 2.8.0.22102024 年 3 月发布修复了 Docker 24.0.7 的 CVE-2023-45862 漏洞。关键设置在“常规”选项卡中“Docker 数据根目录”建议设为 SSD 缓存盘如/SSDCache而非机械硬盘可将镜像拉取速度从 12 分钟缩短至 90 秒。3. 本地大模型服务已就绪必选。项目本身不提供大模型需你自行部署一个可调用的 API。推荐方案Ollama最简SSH 登录 NAS执行curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh再运行ollama run qwen:7b下载通义千问 7B 模型。验证curl http://localhost:11434/api/tags应返回 JSON 列表。Text Generation WebUI功能强通过 Container Station 部署ghcr.io/oobabooga/text-generation-webui:latest镜像挂载模型目录/share/CACHEDEV1_DATA/LLM-Models启动后访问http://nas-ip:7860加载 Llama 3 8B。注意无论哪种方案必须确保 API 可被容器内网络访问。测试命令在 Container Station 的“终端机”中执行curl -v http://192.168.1.100:11434/api/tags将 IP 替换为你的 NAS 实际 IP。4. 创建专用共享文件夹与权限。控制台 → 文件管理 → 共享文件夹 → “创建” → 名称填AI-Prompt-Engine勾选“启用 Recycle Bin”防误删。点击右侧“权限”图标 → “用户”标签页 → 添加用户组administrators权限设为“完全控制”添加用户prompt-user新建普通用户权限设为“读取/写入”。此文件夹将作为所有数据的根目录结构规划如下/share/CACHEDEV1_DATA/AI-Prompt-Engine/ ├── config/ # 存放 prompt.yaml、eval-rules.json ├── data/ # 存放 test-samples.csv、benchmark.jsonl ├── reports/ # 自动生成的 HTML/PDF 报告 └── logs/ # 容器 stdout/stderr 日志5. 预下载项目镜像与配置模板。访问 GitHub 仓库搜索promptfoo/promptfoo进入 Releases 页面下载最新版promptfoo_v0.72.0_linux_amd64.tar.gz。解压后将promptfoo二进制文件上传至 NAS 的/share/CACHEDEV1_DATA/AI-Prompt-Engine/bin/目录。创建基础配置文件在config/目录下新建prompt.yaml内容如下这是最简可用模板prompts: - id: contract-extract value: | 你是一名资深法务助理。请严格按以下规则处理合同文本 1. 仅提取明确标注为“违约金”的条款 2. 输出格式必须为【金额】X元【起算日】YYYY-MM-DD【计算方式】Y% 3. 若文本中无违约金条款输出“无”。 合同文本{{input}} tests: - vars: input: 甲方违约应向乙方支付违约金人民币50000元自2023年10月1日起算按每日0.05%计算。 assert: - type: contains value: 50000 - type: contains value: 2023-10-01注意{{input}}是必须保留的占位符项目通过它注入测试样本。若写成硬编码文本优化过程将失效。3.2 Container Station 部署四步法零命令行全程通过 Container Station 图形界面操作无需 SSH 或 Terminal第一步创建容器核心配置页Container Station → “创建容器” → “从镜像创建”。“镜像名称”栏输入promptfoo/promptfoo:latest→ 点击“下载”首次需约 3 分钟。“容器名称”填prompt-engineer不可含下划线或大写字母。“端口设置”点击“添加” → 容器端口填3000主机端口填8080即外部通过http://nas-ip:8080访问 Web UI。“卷设置”点击“添加文件夹” → 选择已创建的AI-Prompt-Engine共享文件夹 → 本地路径填/share/CACHEDEV1_DATA/AI-Prompt-Engine→ 容器路径填/app→ 权限选“读取/写入”。“环境变量”点击“添加” → 名称填PROMPTFOO_CONFIG_PATH值填/app/config/prompt.yaml再添加PROMPTFOO_DATA_PATH值填/app/data/test-samples.csv。第二步网络与安全加固“网络”选项卡 → “网络模式”选 “Bridge”。“高级设置” → 勾选“启用 DNS 服务器”DNS 服务器填192.168.1.100你的 NAS 本机 IP。“安全”选项卡 → “特权模式”必须关闭开启等于给容器 root 权限严重安全风险“只读根文件系统”可选开启但需确保/app/reports目录有写入权限已在卷设置中配置。第三步启动与健康检查点击右上角“应用” → 等待状态变为“正在运行”。点击容器右侧“详情” → “日志”标签页观察最后 20 行正常应出现Server running on http://0.0.0.0:3000和Loaded 1 prompt(s), 1 test(s)。若出现Error: ENOENT: no such file or directory, open /app/config/prompt.yaml说明卷映射路径错误请检查config/目录是否存在且有读取权限。打开浏览器访问http://nas-ip:8080应看到 Promptfoo 的 Web UI 主页顶部显示“1 prompt, 1 test”。第四步初始化测试与报告生成Web UI → 左侧菜单“Test Runs” → 点击“Run Tests”。等待约 90 秒取决于样本量页面刷新后显示绿色“Passed”徽章下方表格列出每条测试的“Output”和“Score”。点击右侧“Export Report” → 选择“HTML” → 下载报告。打开后可见每个 prompt 的详细评分语义对齐 92.3%、执行鲁棒性 88.7%、结构稳定性 100%失败案例高亮如某条样本输出“50000元”而非“50000”优化建议“在 prompt 中增加约束‘金额仅输出纯数字不带单位’”。实操心得首次运行若卡在“Running...”超 5 分钟90% 是网络问题。请立即检查 Container Station 的“网络”设置中 DNS 是否填对 NAS IP并在“终端机”中执行ping 192.168.1.100确认连通性。我曾因 DNS 填成127.0.0.1容器内 localhost 不指向宿主机折腾 2 小时才发现。3.3 进阶配置对接本地大模型与自动化工作流Web UI 只是入口真正的生产力在于让它融入你的日常流程。以下是两个高频场景的实操配置场景一用 Ollama 的 qwen:7b 替代默认 OpenAI API默认配置调用https://api.openai.com/v1/chat/completions需 API Key 且数据出境。切换为本地模型只需两步在config/目录下新建ollama-config.yaml内容如下providers: - id: ollama/qwen provider: ollama config: baseUrl: http://192.168.1.100:11434 model: qwen:7b修改prompt.yaml在prompts下方添加providers字段prompts: - id: contract-extract value: | ...同上 providers: - id: ollama/qwen保存后在 Container Station 中重启prompt-engineer容器。再次运行测试日志中将出现Using provider: ollama/qwen且响应时间从 3.2s 降至 0.8s实测数据。场景二每周自动优化邮件推送报告让 NAS 成为你的“提示词管家”控制台 → 应用程序 → “计划任务” → “创建” → 类型选“用户定义的脚本”。名称填Weekly-Prompt-Optimize执行时间设为“每周日 02:00”。脚本内容复制粘贴#!/bin/bash # 切换到项目目录 cd /share/CACHEDEV1_DATA/AI-Prompt-Engine # 拉取最新 prompt 模板假设托管在私有 GitLab git -C config/ pull origin main # 重启容器触发重新加载配置 /usr/bin/docker restart prompt-engineer # 等待 30 秒确保容器就绪 sleep 30 # 调用 API 触发测试需先安装 curl curl -X POST http://127.0.0.1:8080/api/v1/test-runs \ -H Content-Type: application/json \ -d {testSuiteId:default} # 生成 HTML 报告使用 promptfoo CLI /share/CACHEDEV1_DATA/AI-Prompt-Engine/bin/promptfoo eval --write --no-cache # 发送邮件需先在控制台 → 通知 → 邮件服务器配置 SMTP echo 本周提示词优化报告已生成请查收附件。 | mail -s 【AI-Prompt】周报-$(date %Y%m%d) -A /share/CACHEDEV1_DATA/AI-Prompt-Engine/reports/latest-report.html adminyourcompany.com保存后系统将在每周日凌晨 2 点自动执行整套流程。你收到的邮件中HTML 报告已内嵌图表点击即可查看趋势分析。注意mail命令需提前在控制台 → 通知 → 邮件服务器中配置 SMTP如腾讯企业邮箱的 smtp.exmail.qq.com:465。若未配置脚本会静默失败可在“计划任务”日志中排查。4. 核心功能深度解析与实操技巧4.1 提示词版本管理告别“prompt_v2_final_reallyfinal.docx”在项目 Web UI 的“Prompts”页面你会看到每个 prompt 旁有个小锁图标。点击它进入“版本历史”——这才是提示词工程的真正护城河。它不是简单的 Git commit而是融合了上下文感知的智能快照自动版本标记每次你点击“Save Changes”系统不仅保存 YAML 内容还会记录当前关联的测试集哈希值确保 prompt 与测试数据强绑定最近一次测试的平均得分如 89.2% → 92.7%修改人来自 Container Station 的登录用户修改时间精确到秒。差异对比神器选中任意两个版本点击“Compare”页面左侧显示原 prompt右侧显示新 prompt所有差异处高亮为绿色新增或红色删除且光标悬停时显示该行在最近 10 次测试中的成功率变化。例如你新增了“金额仅输出纯数字”这一句对比面板会显示“此行加入后‘金额’字段提取准确率从 76% 提升至 98%”。一键回滚与分支实验若新版本在 A/B 测试中表现不佳点击“Revert to this version”即可瞬时恢复。更强大的是“Branch from here”基于 v3.2 创建新分支contract-v4-legal-review法务同事在此分支上修改不影响主干main的线上服务。分支间可自由合并冲突时系统会提示“此行约束与 v3.1 的语义对齐规则冲突”并给出解决建议。我在部署后立即将客户所有 17 个业务 prompt 全部导入两周内积累了 238 个版本。某次法务提出“违约金起算日需区分‘合同生效日’和‘违约行为发生日’”我们基于 v5.8 创建分支在 3 小时内完成新 prompt 开发、200 份样本测试、准确率验证94.1%然后合并到主干。整个过程无需协调会议所有决策留痕可查。实操心得切勿手动编辑prompt.yaml文件后直接重启容器必须通过 Web UI 的“Edit”按钮修改否则版本历史将丢失。我曾因在 File Station 中直接改 YAML导致一周的优化记录清零血泪教训。4.2 测试集构建指南从“随便写几条”到“覆盖长尾场景”测试集质量直接决定优化效果上限。项目支持 CSV、JSONL、YAML 三种格式但强烈推荐 JSONLJSON Lines因其天然支持复杂嵌套和元数据。一个高质量的test-samples.jsonl应包含{id: sample-001, vars: {input: 甲方逾期付款应按日支付0.05%违约金自2023年10月1日起算。}, assert: [{type: contains, value: 0.05}, {type: contains, value: 2023-10-01}], metadata: {category: payment-delay, severity: high}} {id: sample-002, vars: {input: 乙方交付不合格产品甲方有权要求退货并索赔违约金为合同总额的10%。}, assert: [{type: contains, value: 10%}], metadata: {category: product-defect, severity: medium}}关键要点ID 必须唯一用于追踪每条样本的优化轨迹Metadata 字段category业务类型、severity影响等级可用于后续分组分析如“product-defect 类样本平均得分比 payment-delay 低 12.3%”Assert 多重校验不要只写{type: equals, value: 50000}而要用containsregex组合例如{type: regex, value: ^\\d$}确保金额为纯数字。构建技巧从失败日志反向挖掘在 Web UI 的“Test Runs”中筛选“Failed”状态导出所有失败样本人工分析共性如 80% 失败样本含“定金”字样针对性补充测试用例。用 AI 生成长尾样本部署一个轻量级 Llama 3 8B 模型输入 prompt“生成 50 条关于房屋租赁合同违约金的多样化表述涵盖金额模糊‘一笔费用’、时间模糊‘合理期限内’、责任方模糊‘违约方’等场景”将输出清洗后加入测试集。压力测试必备添加 10 条超长文本5000 字样本验证 prompt 在长上下文中的稳定性。实测发现未加“请聚焦前 2000 字”的 prompt在长文本中准确率暴跌至 41%。提示测试集文件名必须与prompt.yaml中tests字段引用的路径完全一致。若prompt.yaml写tests: ./data/benchmark.jsonl则文件必须放在/share/CACHEDEV1_DATA/AI-Prompt-Engine/data/benchmark.jsonl大小写、扩展名均不可错。4.3 评估器定制开发超越默认的三维度默认的语义对齐、执行鲁棒性、结构稳定性评估器适用于 80% 场景。但当你处理金融、医疗等强监管领域时需注入领域知识。项目支持通过 JavaScript 函数自定义评估器路径为config/evaluators.js// config/evaluators.js module.exports { // 新增“法律条款完整性”评估器 legal-completeness: async (output, context) { const requiredFields [金额, 起算日, 计算方式, 支付对象]; let missing []; for (const field of requiredFields) { if (!output.includes(field)) missing.push(field); } return { pass: missing.length 0, score: (requiredFields.length - missing.length) / requiredFields.length, reason: missing.length 0 ? 缺失字段${missing.join(, )} : 全部字段齐全 }; }, // 新增“金额数值合规性”评估器 amount-compliance: async (output, context) { const amountMatch output.match(/金额[:]\s*(\d)/); if (!amountMatch) return { pass: false, score: 0, reason: 未提取金额 }; const amount parseInt(amountMatch[1]); // 金融行业规定违约金不得高于合同总额30% const contractTotal context.vars?.contract_total || 100000; return { pass: amount contractTotal * 0.3, score: amount contractTotal * 0.3 ? 1 : 0.2, reason: amount contractTotal * 0.3 ? 合规 : 超标${amount} ${contractTotal * 0.3} }; } };在prompt.yaml中启用tests: - vars: {input: ..., contract_total: 500000} assert: - type: legal-completeness - type: amount-compliance部署后Web UI 的测试报告中将新增这两项评分。某次为客户优化“贷款合同罚息计算”prompt通过amount-compliance评估器发现模型常将“日利率0.05%”错误换算为“年化18.25%”而监管要求必须注明“按日计息不计复利”。我们据此在 prompt 中加入硬约束“所有利率表述必须标注‘日利率’或‘年化利率’禁止自行换算”准确率从 63% 提升至 91%。注意自定义评估器函数必须导出为module.exports对象且函数名与assert.type严格一致。函数内不可使用console.log日志需通过return {reason: ...}传递。5. 常见问题与实战排障手册5.1 容器启动失败从日志定位根因当 Container Station 中容器状态为“已停止”或“创建中”首要动作是查看日志。以下是高频问题与速查表现象日志关键词根本原因解决方案容器秒退Error: ENOENT: no such file or directory, open /app/config/prompt.yaml卷映射路径错误或config/目录无读取权限进入 File Station右键AI-Prompt-Engine/config/→ “属性” → “权限” → 确保prompt-user用户有“读取”权限检查容器设置中“卷”路径是否为/share/CACHEDEV1_DATA/AI-Prompt-Engine非/AI-Prompt-EngineWeb UI 打不开EADDRINUSE: address already in use :::3000端口被占用如其他容器或 NAS 服务Container Station → “网络” → 修改“主机端口”为8081或在“终端机”中执行netstat -tuln | grep :3000查找占用进程并 kill测试失败率100%Error: connect ECONNREFUSED 192.168.1.100:11434无法连接本地大模型 API在 Container Station → “终端机”中执行curl -v http://192.168.1.100:11434/api/tags若