身為一個開發者，要在 Windows 下享受 Linux 的原生開發體驗，WSL2 (Windows Subsystem for Linux) 是首選。今天分享如何從零架設環境，並讓 WSL 裡的程式與 Windows 上的 Ollama AI Server 完美連線。
1. 安裝 WSL2
以「系統管理員」身分開啟 PowerShell，輸入以下指令即可安裝：
wsl --install
完成後重啟電腦，設定好 Linux 帳號密碼即可。
2. 安裝 VS Code 與 Remote – WSL 套件
為了在 Windows 介面編輯 Linux 裡的程式碼：
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安裝 VS Code。
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在 Extensions 搜尋並安裝 「WSL」 (原名 Open Remote – WSL)。
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點擊左下角「藍色雙箭頭」圖示，選擇 “Connect to WSL” 進入 Linux 環境。
3. 設定 Windows 環境變數 (通訊成功的核心！)
這是最容易被忽略的一步。為了讓 Ollama 接受來自 WSL 的請求，必須告訴它監聽所有網路介面：
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在 Windows 搜尋「編輯系統環境變數」。
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點擊「環境變數」，在「使用者變數」新增以下兩項：
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OLLAMA_HOST: 設定為0.0.0.0(允許所有來源連入)。 -
OLLAMA_ORIGINS: 設定為*(解決跨網域 CORS 問題)。
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重要： 設定完後，請在右下角系統匣將 Ollama 退出 (Quit) 並重新啟動。
4. 開啟鏡像網路模式 (Mirrored Mode)
在 Windows 的使用者資料夾（C:\Users\您的名稱\）建立 .wslconfig 檔案，內容如下：
[wsl2]
networkingMode=mirrored
hostAddressLoopback=true
ignoredPorts=11434,8000,3000
ipv6=false
重啟 WSL 使其生效：
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在 Windows PowerShell 執行：
wsl --shutdown。 -
重新啟動您的 Ubuntu 終端機。
5. 將 Ollama Server 映射到 WSL
在「鏡像模式」下，WSL 與 Windows 共享同一個 localhost。您在 Linux 裡可以直接透過 localhost:11434 存取 Windows 上的服務，告別變動 IP 的困擾！
6. 連線測試：呼叫 Gemma 3:1b 模型
最後，在 WSL 終端機輸入這行指令進行最終測試：
curl http://localhost:11434/api/generate -d '{
"model": "gemma3:1b",
"prompt": "你好，請自我介紹並確認連線成功。",
"stream": false
}'
連線成功回應範例：
{"model":"gemma3:1b","response":"您好！我是大型語言模型，由 Google 訓練... 現在，我確認連線成功了。 我準備好幫你做些什麼。"}
結語
透過 WSL2 + Mirrored Mode + 環境變數設定，我們打造了一個無障礙的 AI 開發環境。現在，您可以專心開發 RAG 系統，讓 AI 在您的虛擬環境中飛速運行！
