利用ollama完成一个场景对话，提交.py文件

<think>好的，我需要帮助用户用Ollama创建场景对话的Python脚本。首先，我得回忆一下Ollama的基本用法，它是一个本地运行大型语言模型的工具，通常通过API调用。用户需要一个.py文件示例，所以得确保代码结构清晰，并且符合他们的使用场景。 首先，我应该检查用户提供的系统指令，确保生成的代码符合格式要求。根据引用[1]，用户希望代码用Markdown格式的代码块包裹，并且只输出Python代码。所以生成的示例代码需要放在```python的块里，并且不包含其他解释。 接下来，我需要确定Ollama的Python库如何调用。通常，Ollama提供了REST API，可能需要使用requests库或者官方提供的Python客户端。假设用户已经安装好了Ollama服务并在本地运行，那么示例代码应该包括发送请求到本地端口（比如11434），并处理响应。 然后，考虑场景对话的具体实现。场景对话可能涉及多个回合的交互，比如用户输入一个问题，系统根据上下文生成回答。所以代码需要维护一个对话历史列表，每次将用户输入和助手回复追加进去，再作为上下文发送给Ollama。 另外，引用[3]提到需要加载提示词，可能在这里需要设计一个系统提示来设定对话场景，比如让助手扮演特定角色。例如，在提示词中说明“你是一个客服助手，用友好语气回答用户问题”，这样生成的回复会更符合场景需求。 还要注意错误处理，比如检查Ollama服务是否可用，处理网络请求异常等，但用户可能希望示例代码简洁，所以这部分可以暂时省略，或者简单提及。 最后，确保代码语法正确，符合LaTeX格式要求，比如行内公式用$...$，独立公式用$$...$$，但在这个问题中可能用不上数学公式，所以主要关注代码部分。 总结步骤： 1. 导入必要的库，如requests。 2. 定义Ollama的API端点。 3. 初始化对话历史，包括系统提示。 4. 循环处理用户输入，发送请求，获取回复。 5. 打印助手的回复，并维护对话历史。 现在根据这些步骤编写示例代码，并确保符合用户的格式要求。</think>以下是如何使用Ollama构建场景对话的Python实现示例： ```python import requests OLLAMA_ENDPOINT = "http://localhost:11434/api/chat" def scenario_chat(system_prompt): history = [{"role": "system", "content": system_prompt}] while True: user_input = input("用户: ") if user_input.lower() in ["exit", "quit"]: break history.append({"role": "user", "content": user_input}) response = requests.post( OLLAMA_ENDPOINT, json={ "model": "llama3", "messages": history, "stream": False } ) if response.status_code == 200: assistant_reply = response.json()["message"]["content"] print(f"助手: {assistant_reply}") history.append({"role": "assistant", "content": assistant_reply}) else: print(f"请求失败，状态码: {response.status_code}") if __name__ == "__main__": scenario_prompt = "你是一个智能客服助手，需要用友好且专业的语气回答用户关于产品使用的问题" scenario_chat(scenario_prompt) ``` 关键实现要点： 1. 使用`requests`库与本地Ollama服务交互，默认端口为$11434$[^1] 2. 维护对话历史列表`history`，包含系统提示、用户输入和助手回复 3. 通过`system_prompt`参数控制对话场景，例如设置客服身份[^3] 4. 支持多轮对话，直到用户输入"exit"或"quit"