langchain+ollama

### LangChain与Ollama的集成及使用教程 #### 集成背景介绍 LangChain是一个用于构建对话应用程序的强大框架，而Ollama则是一种先进的大型语言模型（LLM），两者结合可以创建高效且功能丰富的自然语言处理解决方案。这种组合不仅能够提升文本生成的质量，还能简化开发流程并增强用户体验[^1]。 #### 安装依赖项 为了使LangChain和Ollama协同工作，在项目环境中安装必要的Python包至关重要： ```bash pip install langchain ollama ``` 这一步骤确保了所有必需组件都已就绪，以便后续操作顺利进行[^2]。 #### 初始化配置 完成上述准备工作之后，接下来就是初始化两个主要的对象实例——`langchain` 和 `ollama`: ```python from langchain import LangChain import ollama # 创建LangChain实例 lc = LangChain() # 加载预训练好的Ollama模型 model_path = "path/to/pretrained/model" olm = ollama.load(model=model_path) ``` 这段代码片段展示了如何加载预先训练过的Ollama模型以及创建一个新的LangChain实例，从而为下一步交互做好准备[^3]。 #### 构建对话链路 利用LangChain提供的API接口，可以轻松定义一条或多条消息传递路径，实现从用户输入到最终响应输出之间的无缝衔接： ```python def build_conversation_chain(): chain = lc.build_chain( [ {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."}, {"role": "user", "content": "{input}"}, {"role": "assistant", "function_call": olm.generate, "args": ["{input}"]} ] ) return chain ``` 此函数负责组装整个会话链条，其中包含了系统提示、用户查询以及调用Ollama模型生成回复的具体逻辑. #### 执行问答过程 最后，当一切设置完毕后，就可以开始实际的应用场景测试了。下面是一段简单的命令行界面程序，它允许开发者向Ollama提问并通过LangChain获取答案： ```python if __name__ == "__main__": conversation_chain = build_conversation_chain() while True: user_input = input("Ask anything you want to know about: ") if not user_input.strip(): break try: result = conversation_chain.run(user_input=user_input) print(f"Response from Ollama via LangChain:\n{result}") except Exception as e: print(e) ``` 该脚本实现了基本的人机对话循环机制，使得用户可以通过终端窗口方便快捷地体验由LangChain驱动下Ollama所带来的智能化服务.