【笔记】动手学Ollama 第五章 Ollama 在 LangChain 中的使用 - Python 集成

正文详见：5.1 在 Python 中的集成https://datawhalechina.github.io/handy-ollama/#/C5/1.%20Ollama%20%E5%9C%A8%20LangChain%20%E4%B8%AD%E7%9A%84%E4%BD%BF%E7%94%A8%20-%20Python%20%E9%9B%86%E6%88%90

一、环境设置

1、配置Conda环境

在Conda中配置用于使用Ollama的Jupyter环境。配置环境的细节问题可见：Anaconda 安装及修改环境默认位置_anaconda环境位置-优快云博客https://blog.youkuaiyun.com/qq_54562136/article/details/128932352

conda create -n handlm python=3.10 -y
conda activate handlm
pip install jupyter
python -m ipykernel install --user --name=handlm

2、安装依赖

• langchain-ollama：用于集成Ollama模型到LangChain框架中
• langchain：LangChain的核心库，提供了搭建AI应用的工具和抽象
• langchain-community：包含了社区贡献的各种集成和工具
• Pillow：用于图像处理
• faiss-cpu：用于构建简单的RAG检索器

pip install langchain-ollama langchain langchain-community Pillow faiss-cpu

二、基本使用示例

1、使用ChatPromptTemplate对话

通过ChatPromptTemplate，我们可以创建一个可复用的模板，允许我们动态替换不同参数，以生成不同提示。

from langchain.prompts import ChatPromptTemplate

from langchain.llms import Ollama

model = Ollama(model="llama3.1")

template = """

你是一个乐于助人的AI，擅长于解决回答各种问题。

问题：{question}

"""

prompt = ChatPromptTemplate.from_template(template)

chain = prompt | model

chain.invoke({"quest