langchain-chatchat结合ollama

### 集成 LangChain、ChatChat 和 Ollama 的方法 为了实现将 LangChain 与 ChatChat 和 Ollama 结合用于大型语言模型 (LLM) 应用程序的目的，可以按照以下方式设计架构： #### 使用 LangChain 组织逻辑流程 LangChain 是一种工具链框架，能够通过模块化的方式构建复杂的对话应用。它支持多种数据处理模式以及与不同 LLM 提供商的交互接口。例如，在规划一次为期三天的徒步旅行时，可以通过定义特定的任务链条来完成复杂操作[^1]。 以下是基于 Python 实现的一个简单例子，展示如何利用 LangChain 来调用外部服务并管理上下文信息： ```python from langchain.chains import LLMChain from langchain.prompts import PromptTemplate from langchain.llms import OpenAI # 定义提示模板 prompt_template = """You are helping plan a three-day hike in Colorado. Given the following information about preferences, suggest suitable trails. Preferences: {preferences} Suggested Trails:""" PROMPT = PromptTemplate(template=prompt_template, input_variables=["preferences"]) # 初始化大语言模型实例 llm = OpenAI(temperature=0) # 创建链对象 chain = LLMChain(prompt=PROMPT, llm=llm) result = chain.run(preferences="Easy difficulty level near Denver.") print(result) ``` 此脚本展示了如何设置一个基本的语言生成管道，并允许动态传入参数以调整输出内容。 #### 连接至 Ollama 模型服务器 Ollama 是一款开源的大规模预训练模型服务平台，提供了 RESTful API 接口以便于其他应用程序访问其功能。要让上述代码片段兼容 Ollama，则需替换掉默认使用的 `OpenAI` 类，转而采用自定义适配器连接到本地部署的服务端点上。 下面是一个可能的解决方案概览： - 替代原有的 LLM 对象； - 构建新的 HTTP 请求发送机制给定目标 URL 地址； - 解析返回 JSON 数据结构中的字段作为最终响应值。 具体改动如下所示： ```python import requests from typing import Any, Dict class CustomOLLAMA: def __init__(self, api_url: str): self.api_url = api_url def generate(self, prompt: str) -> str: payload = {"input": prompt} response = requests.post(f"{self.api_url}/generate", json=payload).json() if 'error' not in response: return response['output'] else: raise Exception(response['error']) custom_ollama_instance = CustomOLLAMA(api_url='http://localhost:11434') modified_chain = LLMChain(prompt=PROMPT, llm=custom_ollama_instance.generate) new_result = modified_chain.run(preferences="Moderate difficulty around Rocky Mountain National Park.") print(new_result) ``` 这里假设已经成功安装运行了一个可用版本的 Ollama 并开放指定端口号监听请求[^2]。 #### 整合 ChatChat 用户界面层 最后一步涉及前端部分——即引入像 ChatChat 这样的即时通讯组件提供更加友好的用户体验环境。通常来说这需要额外开发图形用户界面(GUI)，或者借助现有的聊天机器人插件库快速搭建原型系统。 对于 Web 基础设施而言，可考虑 Flask/Django 等微型框架配合 WebSocket 技术实现实时消息推送；而对于移动端则推荐 React Native 或 Flutter 方案跨平台发布产品级 APP 版本[^3]。 ---