dify添加ollama模型
时间: 2025-04-05 15:20:29 浏览: 99
### 如何在 Dify 中集成 Ollama 模型
要在 Dify 平台上成功添加和配置 Ollama 模型,需遵循以下方法论:
#### 配置环境
确保本地已安装并运行 Ollama 推理框架。Ollama 提供了一个轻量级的解决方案来部署大型语言模型 (LLM),例如 Llama 3 或 Mistral[^1]。通过 Docker 容器或其他方式启动 Ollama 后端服务。
#### 添加自定义模型至 Dify
Dify 支持多种类型的模型接入,其中包括对本地部署模型的支持。要将 Ollama 的模型引入 Dify,需要完成以下几个部分的操作:
1. **创建应用**
登录到 Dify 控制面板后,在“应用”模块下新建一个应用程序实例。此操作会初始化一个新的工作区以便后续绑定模型资源。
2. **设置数据源与 RAG 流程**
如果计划利用检索增强生成(Retrieval-Augmented Generation, RAG),则应先上传文档集或者连接外部数据库作为知识库支持。
3. **指定模型接口参数**
进入该特定应用下的高级选项菜单,“Model Settings”,在这里可以选择新增一条记录指向您的 Ollama 实例地址。通常情况下,默认监听路径类似于 `http://localhost:11434` ,具体取决于实际部署情况。
参数示例:
```json
{
"url": "http://localhost:11434",
"model_name": "mistral"
}
```
4. **验证连通性测试**
使用内置诊断工具发起一次简单的请求调用来确认两者之间的通信正常无误。如果一切顺利,则表明已经成功实现了两者的对接。
5. **调整优化策略**
根据业务需求微调超参设定比如温度值(temp)、最大长度(max_tokens)等影响输出质量的关键因子。
```python
import requests
def query_ollama(prompt):
url = 'http://localhost:11434'
payload = {"prompt": prompt}
response = requests.post(f"{url}/api/generate", json=payload).json()
return response['response']
print(query_ollama('What is the capital of France?'))
```
以上脚本展示了如何向 Ollama 发送查询并通过其返回结果处理逻辑封装成函数形式便于进一步扩展使用场景。
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