不使用langchain_community改用langchain的代码怎么写

<think>我们注意到用户希望使用langchain而不是langchain_community来调用Ollama的API。实际上，在较新的LangChain版本中，推荐使用`langchain_community`包来集成各种第三方模型。但用户可能希望使用更核心的`langchain`包，或者用户的环境可能没有安装`langchain_community`。然而，需要澄清的是，从LangChain的0.1版本开始，社区集成（如Ollama）被移到了`langchain-community`包中。所以，如果用户不想使用`langchain_community`，我们可以考虑使用LangChain提供的更通用的API调用方式，比如使用`langchain`的`BaseLLM`或`LLMChain`等抽象，但需要自己实现与OllamaAPI的交互。但是，用户的问题中引用的内容提到了使用`langchain_community.chat_models.ChatOllama`。如果用户不想使用这个，我们可以使用LangChain的通用HTTP接口（如`langchain.llms.Ollama`）？但实际上，`Ollama`类也在`langchain_community`中。因此，在不使用`langchain_community`的情况下，我们可以使用LangChain的`BaseLLM`基类自定义一个Ollama的LLM包装器，或者使用LangChain的`GenericLLM`（如果存在）？但更直接的方法是使用LangChain的`API`调用功能结合请求库，然后封装成LangChain的LLM对象。不过，用户可能希望有一个简单的示例，直接使用LangChain的核心模块来调用Ollama。考虑到这一点，我们可以使用`langchain`中的`LLMChain`和自定义一个Ollama的LLM类（通过继承`BaseLLM`）来实现。但这样需要自己实现部分代码。但是，根据引用[1]中的描述，用户提到“用langchain提供的函数进行快捷编程，langchain的函数调用Ollama的接口”，所以我们可以理解为用户希望使用LangChain的高级接口（如链、代理等）来调用Ollama，但不想依赖`langchain_community`。实际上，在LangChain中，如果没有`langchain_community`，我们可以使用`langchain`的`OpenAI`类，但那是针对OpenAIAPI的。对于Ollama，官方推荐使用`langchain_community`。因此，这里有两种选择：1.使用`requests`直接调用Ollama的API（即不使用LangChain的任何模型封装），然后将其结果适配到LangChain的链中（例如，通过自定义一个简单的LLM包装器）。2.使用`langchain_community`（因为它是LangChain官方支持的，且用户可能误解了，以为`langchain_community`不是LangChain的一部分）。但是用户明确要求不使用`langchain_community`，所以我们采用第一种方法：自定义一个LLM类，继承自`langchain.llms.base.LLM`（或`BaseLLM`），然后实现必要的函数。步骤：1.创建一个自定义的OllamaLLM类，继承自`BaseLLM`（在`langchain_core.language_models.llms`中，或者从`langchain.llms.base`导入`BaseLLM`，取决于版本）。2.实现`_call`方法，在该方法中发送请求到Ollama的API。3.实现`_llm_type`属性，返回一个字符串标识。注意：由于LangChain版本差异，这里我们以0.1.x版本为例（当前最新版本）。在0.1.x中，我们可以从`langchain_core.language_models.llms`导入`BaseLLM`，但更常见的做法是从`langchain.llms.base`导入。然而，为了简化，我们使用`langchain`的核心基础类。但请注意，在0.1.x版本中，自定义LLM的基类位于`langchain_core.language_models.llms.BaseLLM`（或`langchain.llms.base.BaseLLM`，但后者已被标记为弃用）。根据LangChain文档，自定义LLM需要继承`langchain.llms.base.LLM`（在0.0.x版本中）或`langchain_core.language_models.llms.BaseLLM`（0.1.x）。由于版本问题，这里提供一个通用的方法，并假设使用较新的LangChain版本（>=0.1.0）。示例代码：首先，确保安装了必要的库：```bashpipinstalllangchain-corerequests```然后，编写自定义OllamaLLM类：```pythonfromtypingimportAny,Dict,List,Optionalfromlangchain_core.language_models.llmsimportBaseLLMfromlangchain_core.callbacksimportCallbackManagerForLLMRunimportrequestsclassOllamaLLM(BaseLLM):model_name:str#模型名称，例如"llama3"base_url:str="http://localhost:11434"#Ollama服务地址@propertydef_llm_type(self)->str:return"ollama-llm"def_call(self,prompt:str,stop:Optional[List[str]]=None,run_manager:Optional[CallbackManagerForLLMRun]=None,**kwargs:Any,)->str:#构造请求URLurl=f"{self.base_url}/api/generate"#请求数据data={"model":self.model_name,"prompt":prompt,"stream":False,#非流式}#可以添加其他参数，如temperature等data.update(kwargs)#发送POST请求response=requests.post(url,json=data)response.raise_for_status()#检查请求是否成功response_json=response.json()#返回生成的文本returnresponse_json.get("response","")@propertydef_identifying_params(self)->Dict[str,Any]:"""返回标识参数."""return{"model_name":self.model_name,"base_url":self.base_url}```然后，我们可以像使用其他LangChainLLM一样使用这个自定义类：```pythonfromlangchain.chainsimportLLMChainfromlangchain.promptsimportPromptTemplate#初始化自定义LLMollama_llm=OllamaLLM(model_name="llama3")#创建一个简单的提示模板template="""问题:{question}回答:让我们一步一步思考。"""prompt=PromptTemplate.from_template(template)#创建链chain=LLMChain(llm=ollama_llm,prompt=prompt)#运行链question="太阳系中最大的行星是什么？"result=chain.invoke({"question":question})print(result['text'])```注意：这个自定义类只实现了非流式调用。如果需要流式调用，可以扩展实现。另外，Ollama的聊天API（/api/chat）需要不同的请求格式（messages列表），所以上述自定义类只适用于生成API（/api/generate）。如果要支持聊天模型，需要额外实现一个聊天模型类（继承自`BaseChatModel`）。但是，用户问题中并没有明确要求聊天模型，所以我们只实现了生成API的调用。总结：通过自定义一个继承自`BaseLLM`的类，我们可以在不使用`langchain_community`的情况下集成Ollama，并利用LangChain的其他功能（如链、代理等）。相关问题：1.如何在使用LangChain时自定义大语言模型接口？2.Ollama的API除了生成文本还能做什么？3.如何优化自定义LLM类的性能？</think>### 使用 LangChain 核心库调用 Ollama 大模型 API（不使用 langchain_community） 以下是完全基于 LangChain 核心库（无需 langchain_community）调用 Ollama 大模型 API 的完整实现方案： #### 方案原理 通过 LangChain 的 `BaseLLM` 基类自定义 Ollama 适配器，直接调用 Ollama 的 HTTP API 接口： ```mermaid graph LR A[LangChain应用] --> B[自定义OllamaLLM类] B --> C[HTTP请求] C --> D[Ollama本地服务] D --> E[大语言模型] ``` #### 完整代码实现 ```python from langchain_core.language_models import BaseLLM from langchain_core.prompts import PromptTemplate from langchain.chains import LLMChain import requests import json # 自定义 Ollama LLM 适配器 class OllamaLLM(BaseLLM): model_name: str # 模型名称 (e.g. "llama3") base_url: str = "http://localhost:11434" # Ollama API地址 temperature: float = 0.7 # 生成随机性 def _call(self, prompt: str, stop=None, **kwargs) -> str: """核心调用方法""" url = f"{self.base_url}/api/generate" payload = { "model": self.model_name, "prompt": prompt, "stream": False, "temperature": self.temperature, **kwargs } response = requests.post(url, json=payload) response.raise_for_status() return response.json()["response"] @property def _llm_type(self) -> str: return "ollama" # 使用示例 if __name__ == "__main__": # 初始化自定义LLM ollama_llm = OllamaLLM(model_name="llama3", temperature=0.8) # 创建提示模板 prompt_template = PromptTemplate.from_template( "请用不超过三句话解释{concept}的工作原理" ) # 创建LLM链 chain = LLMChain(llm=ollama_llm, prompt=prompt_template) # 执行链式调用 result = chain.invoke({"concept": "量子纠缠"}) print("模型回复:", result["text"]) ``` #### 关键组件说明 1. **自定义 LLM 类 (`OllamaLLM`)**： - 继承 `BaseLLM` 实现核心接口 - `_call()` 方法处理 API 请求 - 支持自定义参数： - `model_name`: Ollama 中的模型名称 - `base_url`: API 地址 (默认 `localhost:11434`) - `temperature`: 生成随机性 (0-1) 2. **LangChain 集成**： - 与标准 `LLMChain`、`PromptTemplate` 无缝集成 - 支持所有 LangChain 高级功能（代理、记忆等） 3. **API 参数扩展**： 可在调用时添加 Ollama 支持的所有参数： ```python ollama_llm("问题", num_predict=100, top_k=40) ``` 支持的完整参数参见 [Ollama API 文档](https://github.com/ollama/ollama/blob/main/docs/api.md)[^1] #### 进阶用法：聊天模式实现 ```python # 在自定义类中添加聊天支持 def chat(self, messages: list) -> str: """聊天模式调用""" url = f"{self.base_url}/api/chat" payload = { "model": self.model_name, "messages": messages, "stream": False, "temperature": self.temperature } response = requests.post(url, json=payload) return response.json()["message"]["content"] # 使用示例 messages = [ {"role": "user", "content": "解释相对论"}, {"role": "assistant", "content": "相对论是爱因斯坦提出的..."}, {"role": "user", "content": "它与量子力学有何联系？"} ] print(ollama_llm.chat(messages)) ``` #### 部署注意事项 1. 确保 Ollama 服务已运行： ```bash ollama serve ``` 2. 模型需提前下载： ```bash ollama pull llama3 ``` 3. 如需远程访问，修改 `base_url` 并配置防火墙规则 > 此方案完全基于 LangChain 核心架构实现，无需额外依赖 `langchain_community` 包，保持了代码的轻量性和框架兼容性[^1]。