C# ollama api调用
时间: 2025-04-21 15:42:29 浏览: 53
<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]
###
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