集成Ollama于LangChain：Python中的高效对话模型应用

在探索人工智能的深度应用时，LangChain作为一个强大的框架，不断推动着对话系统的边界。最近，将Ollama无缝融入Python环境成为了开发者的热议话题。Ollama，以其灵活、高效的特性，为LangChain平台带来了新的活力，使得在Python项目中构建智能对话代理变得更加便捷。本文旨在深入浅出地介绍如何在Python编程中充分利用Ollama的优势，与LangChain协同工作，创造既智能又个性化的交互体验。我们将探讨从基本集成步骤到高级应用场景，揭示如何通过这一整合提升聊天机器人、知识检索系统等项目的智能化水平，让每一段对话都成为技术与人性的完美交汇。

　　Ollama与LangChain集成：构建强大的本地AI应用 　　

本文档介绍如何结合开源大语言模型部署工具ollama和ai应用构建框架langchain，在本地环境快速部署和使用先进的ai模型。文档包含核心代码片段和详细解释，完整代码可在[jupyternotebook](此处应插入jupyternotebook链接)中找到。(注意：部分内容具有时效性，请以最新信息为准。)

　　

1.环境配置

　　1.1Conda环境设置 　　

建议使用Conda创建虚拟环境：

　　 condacreate-nhandlmpython=3.10-y 　　condaactivatehandlm 　　pipinstalljupyter 　　python-mipykernelinstall--user--name=handlm登录后复制 　　

重启Jupyter并选择handlm内核。

　　

　　

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(可选)使用全局环境：如不使用Conda，可直接在全局Python环境中安装依赖。

　　1.2安装依赖包 　　

使用pip安装必要的库：

　　 pipinstalllangchain-ollamalangchainlangchain-commUnityPillowfaiss-cpu登录后复制 　　

2.模型下载与初始化

　　2.1下载llama3.1模型 　　 　　下载并安装Ollama(). 　　查看可用模型(). 　　使用ollamapullllama3.1下载llama3.1模型。 　　 　　

　　

模型存储路径：

　　macOS:~/.ollama/models/ 　　Linux/WSL:/usr/share/ollama/.ollama/models 　　windows:C:\Users\Administrator\.ollama\models 　　

3.核心功能示例

　　3.1基于ChatPromptTemplate的对话 　　

使用ChatPromptTemplate创建可重用的对话模板：

　　 fromlangchain.promptsimportChatPromptTemplate 　　fromlangchain_ollamaimportChatOllama 　　template=""" 　　你是一个乐于助人的AI助手，擅长回答各种问题。 　　问题：{question} 　　""" 　　prompt=ChatPromptTemplate.from_template(template) 　　model=ChatOllama(model="llama3.1",temperature=0.7) 　　chain=prompt|model 　　chain.invoke({"question":"你比GPT-4强大吗？"})登录后复制 　　3.2流式输出 　　

使用model.Stream()实现流式输出，提升用户体验：

　　 model=ChatOllama(model="llama3.1",temperature=0.7) 　　messages=[("human","你好呀")] 　　forchunkinmodel.stream(messages): 　　print(chunk.content,end="",flush=True)登录后复制 　　3.3工具调用 　　

通过bind_tools将自定义函数与模型集成：

　　 defsimple_calculator(operation:str,x:float,y:float)->float: 　　#...计算逻辑... 　　pass 　　llm=ChatOllama(model="llama3.1",temperature=0).bind_tools([simple_calculator]) 　　result=llm.invoke("你知道一千万乘以二等于多少吗？")登录后复制 　　3.4多模态模型(以llava为例) 　　

下载多模态模型(ollamapullllava)，并使用图像和文本输入：

　　 fromlangchain_ollamaimportChatOllama 　　#...(图像预处理代码)... 　　llm=ChatOllama(model="llava",temperature=0) 　　#...(多模态提示函数和链式处理代码)...登录后复制 　　

　　

4.进阶用法

　　4.1ConversationChain用于多轮对话 　　

使用ConversationChain管理多轮对话上下文：

　　 fromlangchain.memoryimportConversationBufferMemory 　　fromlangchain.chainsimportConversationChain 　　memory=ConversationBufferMemory() 　　conversation=ConversationChain(llm=model,memory=memory,verbose=True) 　　#...(多轮对话代码)...登录后复制 　　4.2自定义提示模板 　　

创建更复杂的提示模板以满足特定需求：

　　 #...(自定义提示模板代码)...登录后复制 　　4.3构建简单的RAG问答系统 　　

下载embedding模型(ollamapullnomic-embed-text)，构建RAG系统：

　　 #...(RAG系统代码，包含文本分割、向量化、检索和问答链构建)...登录后复制 　　

5.总结

　　

本文档展示了如何利用Ollama和LangChain构建各种AI应用。通过选择合适的模型和组件，您可以构建满足特定需求的AI系统。希望本指南能帮助您开始AI开发之旅。

以上就是Ollama在LangChain中的使用-Python集成的详细内容，更多请关注其它相关文章！