langchain调用ollama模型
时间: 2025-07-15 18:23:09 浏览: 9
### 使用LangChain集成和调用Ollama模型
为了实现通过LangChain调用Ollama模型的功能,可以按照以下方法操作。这涉及初始化Ollama实例以及构建查询请求的过程。
#### 初始化Ollama实例
在使用LangChain之前,需要确保已经成功安装并运行了Ollama服务。可以通过指定基础URL和模型名称来创建Ollama实例[^2]。以下是基于JavaScript的一个示例:
```javascript
const { Ollama } = require("@ollama/ollama");
// 创建Ollama实例
const ollama = new Ollama({
baseUrl: "http://localhost:11434",
model: "llama3"
});
```
如果是在Python环境中,则可以直接利用`langchain`库中的工具完成类似的设置。例如:
```python
from langchain_community.llms import Ollama
# 定义Ollama模型对象
llm = Ollama(model="llama3")
```
上述代码片段定义了一个名为`llm`的对象,该对象代表的是特定版本的Ollama模型(这里是`llama3`)。此过程简化了后续与模型交互的操作流程[^3]。
#### 构建查询并向模型发送请求
一旦完成了Ollama实例的初始化工作,就可以进一步设计具体的问题或者输入数据结构,并将其传递给模型以获得响应。下面是一个简单的例子展示如何执行这样的操作:
```python
response = llm.invoke("What is the capital of France?")
print(response.generations[0].text.strip())
```
这里调用了`invoke()`函数并将一个问题字符串作为参数传入其中。“What is the capital of France?”会被送至选定的Ollama模型处理,最终返回的结果存储于变量`response`之中。随后提取生成文本部分并通过打印语句显示出来[^1]。
#### 总结
综上所述,借助LangChain框架能够轻松便捷地接入像Ollama这样强大的大型语言模型资源。只需经过几个关键步骤——即先确认环境搭建完毕后再依次完成模块引入、实例化配置以及实际提问这三个环节即可顺利达成目标功能开发目的。
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