ollama prompt langchain

### Ollama Prompt 使用方法 Ollama 是一种允许在个人设备上运行大型语言模型的技术，这使得开发者能够更方便地测试和部署各种应用。对于Prompt的设计，其核心在于构建有效的输入字符串，以便让LLM理解并给出预期的回答。 为了有效使用Ollama Prompts，在设计提示语时应考虑以下几个方面： - **清晰度**：确保指令简洁明了。 - **上下文提供**：如果适用，给予足够的背景信息帮助模型更好地理解和回应请求。 - **具体化目标**：明确指出希望获得什么样的输出形式或内容范围[^1]。 #### 示例代码展示如何调用带有特定参数配置的OLLAMA API接口发送自定义prompt: ```python import requests def send_ollama_prompt(prompt_text, api_key="your_api_key"): url = "https://api.ollama.com/v1/completions" headers = { 'Content-Type': 'application/json', 'Authorization': f'Bearer {api_key}' } data = {"prompt": prompt_text} response = requests.post(url, json=data, headers=headers) return response.json() # 测试函数 if __name__ == "__main__": result = send_ollama_prompt("解释什么是量子计算?") print(result['choices'][0]['text']) ``` --- ### LangChain 整合教程 LangChain 提供了一套完整的工具集来加速基于大语言模型的应用程序开发过程。通过引入链的概念，可以轻松组合多个处理单元形成复杂的工作流，从而简化应用程序逻辑的设计与实现。 要将 LangChain 集成到现有项目中，通常涉及以下几部分工作： - 安装必要的库文件并通过Poetry管理依赖关系。 - 构建适合应用场景的数据管道。 - 利用预置模块快速搭建基础架构。 - 自定义业务逻辑以满足特殊需求[^2]。 下面是一个简单的例子，展示了怎样利用LangChain创建一个基本的任务执行器，并将其应用于自然语言查询解析场景下： ```python from langchain import ConversationChain from langchain.prompts.prompt import PromptTemplate from langchain.chains.conversation.memory import ConversationBufferMemory template = """The following is a friendly conversation between a human and an AI. Human: {input} AI:""" prompt = PromptTemplate(input_variables=["input"], template=template) conversation_chain = ConversationChain( llm=None, # 替换为实际使用的LLM实例 memory=ConversationBufferMemory(), verbose=True, prompt=prompt ) response = conversation_chain.predict(input="你好，世界!") print(response) ```