使用程序调用ollama

在这篇博文中，我将分享如何通过程序调用 Ollama，以实现简化的 AI 模型交互。通过详细的步骤和实战案例，我们将探讨环境准备、集成步骤及配置详解，最终通过实战应用和调试指南找到解决方案。

环境准备

在开始之前，确保你的开发环境与 Ollama 的技术栈兼容。以下是针对不同操作系统和相关组件的版本兼容性矩阵：

可以通过以下代码块来安装所需环境：

# Windows
winget install Python --version 3.8
winget install Node.js --version 14

# macOS
brew install python@3.8
brew install node@14

# Linux (Ubuntu)
sudo apt-get install python3.8
curl -fsSL  | sudo -E bash -
sudo apt-get install -y nodejs

集成步骤

集成 Ollama 的关键在于如何通过 API 调用进行交互。我们可以使用 HTTP 请求来实现，以下是相应的序列图：

sequenceDiagram
    participant Client
    participant OllamaAPI
    Client->>OllamaAPI: 发送API请求
    OllamaAPI-->>Client: 返回结果

在向 Ollama 发送请求时，通常会使用下面的接口调用示例：

import requests

def call_ollama_api(prompt):
    url = "http://localhost:11434/invoke"
    data = {'prompt': prompt}
    response = requests.post(url, json=data)
    return response.json()

配置详解

接下来，我们需要配置 Ollama 的相关文件。以下是一个基本的配置文件模板，里面包含了一些关键参数：

{
    "model": "example-model",
    "endpoint": "http://localhost:11434/invoke",
    "timeout": 5000
}

在这里，"model" 是指定使用的 AI 模型，"endpoint" 是 Ollama API 的地址，而 "timeout" 则是请求超时设置。

实战应用

为了更直观地展示如何与 Ollama 交互，我将通过一个简单的端到端案例来进行示范。以下是完整的项目代码块，已上传至 GitHub Gist：

{
    "name": "ollama-call-example",
    "version": "1.0.0",
    "main": "index.js",
    "dependencies": {
        "axios": "^0.21.1"
    }
}

并在 index.js 文件中实现与 Ollama 的交互：

const axios = require('axios');

async function getResponseFromOllama(prompt) {
    const response = await axios.post('http://localhost:11434/invoke', {
        prompt: prompt
    });
    console.log(response.data);
}

getResponseFromOllama("Hello, how are you?");

排错指南

在调用 Ollama API 时，可能会遇到一些常见的问题。以下是调试技巧以及对应的代码差异示例：

1. 确保 Ollama 正在运行并可访问。
2. 检查 API 请求格式是否正确。

以下是错误代码与正确代码的对比，利用 diff 形式简洁表达：

- const response = await axios.get('http://localhost:11434/invoke', { // 错误: 使用 GET
+ const response = await axios.post('http://localhost:11434/invoke', { // 正确: 使用 POST

此外，我还是建议使用思维导图整理故障排查路径，以便更有效地定位问题。

mindmap
  root((Ollama 排错指南))
    流程
      应用未启动
        自检
      API 调用错误
        检查请求格式
        检查数据有效性

性能优化

最后，为了确保与 Ollama 的交互保持高效，我们可以通过基准测试来评估其性能。以下是一个简单的压测脚本示例，使用 Locust：

from locust import HttpUser, task

class OllamaUser(HttpUser):
    @task
    def api_call(self):
        self.client.post("/invoke", json={"prompt": "Test"})

性能测试的结果可视化为 C4 架构图，以便对比优化前后的性能：

C4Context
    Container(api, "Ollama API", "处理请求")
    Container(db, "Database", "存储数据")

    Rel(api, db, "查询/存储数据")

通过以上步骤，我们可以实现对 Ollama 的有效调用与集成，并提升其整体性能和稳定性。