我们可使用本地大型语言模型，如Mistral、Llama等，来给文本做总结，相比在线的 Kimi ，ChatGPT， 我们不用担心数据泄露，因为整个操作都是在本地电脑完成的。

我们用 ollama 举例

首先安装 ollama https://ollama.com/ ，

macOS 右键菜单自带服务菜单，我们可以通过服务选择一段文本发送给本地 llm 来达到目的。

也是跨应用发送文本，为了达到这个目的，我们还需要借助 Automator。

创建一个快捷操作：

选取两个动作：

分别输入以下内容：

/usr/local/bin/ollama run mistral summarize:

on run {input, parameters}
    display dialog (input as text)
    return input
end run

之后保存。

然后就可以使用了：

这是结果。

我的使用感受，有点慢。后续慢慢优化吧。

我们可以提前运行一下这个

ollama run mistral     

命令，把相应的模型提前下载好。这样使用起来就反应就比较快了。

不然4个G的模型还是要花费一些时间的。

ollma

完！