C# ollama api调用

<think>嗯，用户想了解如何在C#中调用Ollama API，并且需要示例代码、文档和教程。首先，我需要回忆一下相关的知识，尤其是引用中的内容。根据引用[2]，里面提到Ollama支持通过Http接口服务和SDK调用，并且C#可以通过Ollama SDK或者Semantic Kernel来集成。另外，引用[3]展示了一个调用API的异步方法示例，可能对代码结构有帮助。 首先，我应该确定用户的需求是具体的调用步骤和代码示例。用户可能已经安装了Ollama，但不确定如何在C#中实际调用。需要分步骤说明，比如安装Ollama、创建C#项目、添加必要的NuGet包，然后编写代码。 接下来，要确保代码示例的正确性。根据引用[2]，使用HttpClient发送POST请求到Ollama的API端点，比如http://localhost:11434/api/generate。参数需要包含model和prompt，这可能类似于引用[3]中的结构，但需要调整成Ollama的格式。同时，处理响应数据，可能需要解析JSON。 另外，引用[2]还提到了使用Ollama SDK，可能需要安装特定的NuGet包，比如OllamaSharp，但用户可能需要具体的安装命令，比如dotnet add package OllamaSharp。同时，演示对话模式和流式响应，这样用户可以看到不同的调用方式。 还要考虑错误处理和异步操作，确保代码的健壮性。引用[3]中的try-catch块是一个好的参考，应该在示例中包含。 用户可能还需要知道如何获取可用的模型列表，所以添加一个获取模型列表的示例会很有帮助。这可以通过调用/api/tags端点来实现。 最后，提醒用户注意Ollama服务的运行状态，以及模型是否下载，这些是常见的问题点。同时，引用Semantic Kernel的方法，虽然用户可能暂时不需要，但可以作为扩展知识提及。 总结一下，回答的结构应该是先介绍安装Ollama，然后创建C#项目，添加NuGet包，接着分别展示HttpClient和SDK两种方法，最后提供常见问题解答和相关资源。确保每个步骤都有代码示例，并解释关键点，比如异步方法和JSON序列化。同时，根据引用[2]和[3]的内容，确保引用标识正确添加。</think>### C# 调用 Ollama API 分步指南 #### 一、环境准备 1. 安装Ollama服务（Windows/macOS/Linux） 从[Ollama官网](https://ollama.ai/)下载安装包，执行`ollama run llama3`下载基础模型[^2] 2. 创建C#项目（控制台/WPF/WinForms） ```bash dotnet new console -n OllamaDemo ``` #### 二、基础调用方法（HttpClient） ```csharp using System.Net.Http.Json; public class OllamaHelper { private static readonly HttpClient _client = new HttpClient(); public static async Task<string> GenerateText(string prompt) { var requestData = new { model = "llama3", // 模型名称需与本地已下载模型一致 prompt = prompt, stream = false }; var response = await _client.PostAsJsonAsync( "http://localhost:11434/api/generate", requestData); var responseData = await response.Content.ReadFromJsonAsync<OllamaResponse>(); return responseData?.response ?? "Error: No response"; } private class OllamaResponse { public string response { get; set; } } } ``` 调用示例（异步事件处理）[^3]： ```csharp private async void btnSend_Click(object sender, EventArgs e) { try { string response = await OllamaHelper.GenerateText(txtInput.Text); txtOutput.Text = response; } catch (Exception ex) { MessageBox.Show($"API调用失败: {ex.Message}"); } } ``` #### 三、使用OllamaSharp SDK（推荐） 1. 安装NuGet包 ```bash dotnet add package OllamaSharp ``` 2. 流式响应实现 ```csharp using OllamaSharp; var ollama = new OllamaApiClient("http://localhost:11434"); await ollama.PullModel("llama3"); // 确认模型存在 var conversation = ollama.Chat( new ConversationContext( new Message { Role = "user", Content = "解释量子计算" })); await foreach (var response in conversation) { Console.Write(response.Message.Content); } ``` #### 四、高级功能实现 1. 获取模型列表 ```csharp public async Task<List<string>> GetModelList() { var response = await _client.GetAsync("http://localhost:11434/api/tags"); var modelData = await response.Content.ReadFromJsonAsync<ModelListResponse>(); return modelData?.models.Select(m => m.name).ToList() ?? new List<string>(); } private class ModelListResponse { public List<OllamaModel> models { get; set; } } private class OllamaModel { public string name { get; set; } } ``` #### 五、常见问题解决 1. 确保Ollama服务已启动 ```bash ollama serve ``` 2. 模型下载验证 ```bash ollama list ``` 3. 接口兼容性问题处理 Ollama部分兼容OpenAI API格式，可通过`System.Text.Json`进行动态JSON解析[^2] ###