**OllamaSharp 技术文档**

OllamaSharp 技术文档

OllamaSharp Ollama API bindings for .NET OllamaSharp 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ol/OllamaSharp


安装指南

要开始使用OllamaSharp,首先确保您的开发环境已配置.NET SDK。接下来,通过NuGet包管理器或者直接在.csproj文件中添加依赖来获取OllamaSharp库。

使用NuGet命令行:

Install-Package OllamaSharp

或在.csproj文件中添加以下行:

<PackageReference Include="OllamaSharp" Version="latest_version_here" />

请将latest_version_here替换为当前的最新版本号。

项目使用说明

OllamaSharp设计简洁,易于集成到您的.NET应用中,让与Ollama API交互变得简单。

初始化客户端

开始之前,实例化OllamaApiClient并指定Ollama服务地址。

Uri serviceUrl = new Uri("http://localhost:11434");
OllamaApiClient ollamaClient = new OllamaApiClient(serviceUrl);
ollamaClient.SelectedModel = "llama2"; // 设置默认使用的模型

列出本地模型

要查看哪些模型已经下载至本地,可以调用:

List<ModelInfo> localModels = await ollamaClient.ListLocalModels();
foreach (var model in localModels)
{
    Console.WriteLine($"{model.Name}: {model.Tag}");
}

拉取远程模型及进度监控

您可以选择回调或异步集合的方式来跟踪拉取过程。

  • 回调方式:
await ollamaClient.PullModel("mistral", status =>
    Console.WriteLine($"({status.Percent}%) {status.Status}"));
  • IAsyncEnumerable方式:
await foreach (var status in ollamaClient.PullModel("mistral"))
{
    Console.WriteLine($"({status.Percent}%) {status.Status}");
}

流式完成响应

实现文本生成时,可以直接接收并处理流式数据。

ConversationContext chatContext = null; // 对话上下文可保持会话连贯性
chatContext = await ollamaClient.StreamCompletion("今天感觉怎么样?", chatContext,
    stream => Console.Write(stream.Response));

构建聊天界面

利用OllamaSharp轻松构建与AI的互动对话系统。

OllamaApiClient ollama = new OllamaApiClient(new Uri("http://localhost:11434"));
async Task ChatLoop()
{
    var chat = ollama.Chat(response => Console.WriteLine(response.Message.Content));
    while (true)
    {
        var userMessage = Console.ReadLine();
        await chat.Send(userMessage);
    }
}

// 运行聊天循环
ChatLoop().Wait();

项目API使用文档概览

OllamaSharp封装了Ollama API的所有端点,支持异步调用和响应流,涵盖从模型操作到实时交互的每个环节。具体API调用细节和参数定义参照Ollama API的官方文档此处,并在OllamaSharp中对应实现。

项目安装方式

正如上述安装指南所描述,推荐通过NuGet包管理器或直接编辑项目文件的方式添加OllamaSharp作为依赖项。确保正确指向最新版本以获得最佳体验和支持。


注意: 上述代码示例展示了OllamaSharp的基本使用流程。在实际应用中,根据具体需求调整代码逻辑,并留意Ollama服务的状态与版本更新,以充分利用其功能。

OllamaSharp Ollama API bindings for .NET OllamaSharp 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ol/OllamaSharp

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

<think>好的,用户想在Unity中使用OllamaSharp,我需要先了解OllamaSharp是什么。OllamaSharp应该是一个用于与Ollama交互的C#库,Ollama本身是一个运行和部署大型语言模型的工具。用户可能希望在Unity项目中集成AI模型,比如生成文本或进行自然语言处理。 首先,我需要确认OllamaSharp是否支持Unity。Unity通常使用.NET版本,可能兼容性方面需要注意。用户可能需要安装NuGet包或者通过其他方式引入OllamaSharp到Unity项目中。不过,Unity对NuGet的支持有限,可能需要手动导入DLL或使用插件。 接下来,用户可能需要配置Ollama服务器,确保本地或远程服务器运行正常。然后,在Unity中编写C#脚本调用OllamaSharp的API,发送请求并处理响应。需要注意异步操作,因为Unity的主线程和协程机制需要正确处理异步任务,避免阻塞。 还要考虑依赖项的问题,比如Newtonsoft.Json或其他库是否与Unity兼容。可能需要使用Unity的JSONUtility或者安装兼容的JSON库。此外,网络权限和安全性设置也需要检查,确保Unity可以访问本地或远程的Ollama服务。 最后,用户可能需要示例代码来演示如何初始化客户端、发送提示和接收响应。同时,要提醒用户处理可能的错误,比如连接失败或超时,以及性能优化,尤其是在移动设备上运行时的资源管理。 相关引用中提到的FMOD插件和Addressable系统可能与资源管理有关,但当前问题主要集中在集成OllamaSharp。需要确保回答结构清晰,分步骤说明,并涵盖可能的兼容性和使用问题。</think>### Unity中集成OllamaSharp的指南 #### 1. **环境准备** - **Ollama服务部署**:需先在本地或服务器部署Ollama服务,确保可通过API访问(默认端口`11434`)[^1]。 - **Unity版本要求**:建议使用Unity 2020及以上版本,支持.NET Standard 2.1或更高框架。 #### 2. **安装OllamaSharp** - **NuGet导入**:通过NuGet包管理器安装`OllamaSharp`,或手动下载DLL文件添加到Unity的`Plugins`目录。 - **依赖项处理**:若依赖Newtonsoft.Json,需在Unity中安装`Json.NET`插件(需兼容版本)[^2]。 #### 3. **基础代码实现** ```csharp using OllamaSharp; using System.Threading.Tasks; public class OllamaIntegration : MonoBehaviour { private OllamaApiClient _client; void Start() { _client = new OllamaApiClient("http://localhost:11434"); GenerateTextAsync("为什么天空是蓝色的?"); } async Task GenerateTextAsync(string prompt) { try { var response = await _client.GenerateText(prompt, model: "llama2"); Debug.Log($"AI回复: {response.Response}"); } catch (System.Exception e) { Debug.LogError($"请求失败: {e.Message}"); } } } ``` #### 4. **关键配置与优化** - **异步处理**:使用`async/await`避免阻塞主线程,或用`Coroutine`包装异步调用。 - **超时设置**:在`OllamaApiClient`中配置超时时间(默认30秒): ```csharp _client.Timeout = TimeSpan.FromSeconds(60); ``` - **性能注意事项**:大模型响应可能导致内存压力,建议启用`Addressable Asset System`管理资源加载。 #### 5. **调试与问题排查** - **日志监控**:通过Unity Profiler观察网络请求耗时和内存占用[^3]。 - **本地测试**:先确保Ollama CLI能正常运行后再集成到Unity。
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