Ollama原生Api接口

Ollama 提供了一套原生 API，用于与本地部署的模型进行交互。以下是 Ollama 原生 API 的主要接口及其功能说明

地址：http://localhost:11434

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1. 生成文本（Generate Text）

• API 路径: /api/generate
• 请求方法: POST
• 功能: 向模型发送提示（prompt），生成文本回复。
• 请求参数:

  {
    "model": "deepseek-r1:7b",  // 模型名称
    "prompt": "你好，介绍一下你自己",  // 输入提示
    "stream": false,  // 是否流式输出（默认false）
    "options": {  // 可选参数
      "temperature": 0.7,  // 温度参数，控制生成多样性
      "max_tokens": 100,  // 最大生成token数
      "top_p": 0.9  // Top-p采样参数
    }
  }
  

• 响应示例:

  {
    "response": "你好，我是一个基于DeepSeek模型的人工智能助手，可以回答你的问题。",
    "done": true  // 是否完成
  }
  

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2. 流式生成文本（Streaming Generate Text）

• API 路径: /api/generate
• 请求方法: POST
• 功能: 以流式方式逐步返回生成的文本，适合实时交互场景。
• 请求参数:

  {
    "model": "deepseek-r1:7b",
    "prompt": "写一篇关于AI的文章",
    "stream": true  // 开启流式输出
  }
  

• 响应示例:

  {"response": "AI", "done": false}
  {"response": "是", "done": false}
  {"response": "未来", "done": false}
  {"response": "的", "done": false}
  {"response": "趋势。", "done": true}
  

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3. 列出可用模型（List Models）

• API 路径: /api/tags
• 请求方法: GET
• 功能: 获取本地已下载的模型列表。
• 响应示例:

  {
    "models": [
      {
        "name": "deepseek-r1:7b",
        "modified_at": "2024-01-01T12:00:00Z"
      },
      {
        "name": "llama2:13b",
        "modified_at": "2024-01-02T12:00:00Z"
      }
    ]
  }
  

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4. 拉取模型（Pull Model）

• API 路径: /api/pull
• 请求方法: POST
• 功能: 从远程仓库下载模型到本地。
• 请求参数:

  {
    "name": "deepseek-r1:7b"  // 模型名称
  }
  

• 响应示例:

  {
    "status": "downloading",
    "progress": 0.5  // 下载进度
  }
  

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5. 删除模型（Delete Model）

• API 路径: /api/delete
• 请求方法: DELETE
• 功能: 删除本地已下载的模型。
• 请求参数:

  {
    "name": "deepseek-r1:7b"  // 模型名称
  }
  

• 响应示例:

  {
    "status": "success"
  }
  

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6. 模型信息（Model Info）

• API 路径: /api/show
• 请求方法: POST
• 功能: 获取指定模型的详细信息。
• 请求参数:

  {
    "name": "deepseek-r1:7b"  // 模型名称
  }
  

• 响应示例:

  {
    "name": "deepseek-r1:7b",
    "size": "7B",
    "modified_at": "2024-01-01T12:00:00Z",
    "details": {
      "architecture": "Transformer",
      "quantization": "4-bit"
    }
  }
  

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7. 聊天模式（Chat Mode）

• API 路径: /api/chat
• 请求方法: POST
• 功能: 以对话形式与模型交互，支持上下文记忆。
• 请求参数:

  {
    "model": "deepseek-r1:7b",
    "messages": [
      {"role": "user", "content": "你好"},
      {"role": "assistant", "content": "你好，有什么可以帮你的？"},
      {"role": "user", "content": "介绍一下AI"}
    ],
    "stream": false  // 是否流式输出
  }
  

• 响应示例:

  {
    "message": {
      "role": "assistant",
      "content": "AI是人工智能的缩写，旨在模拟人类智能..."
    },
    "done": true
  }
  

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8. 健康检查（Health Check）

• API 路径: /api/health
• 请求方法: GET
• 功能: 检查Ollama服务是否正常运行。
• 响应示例:

  {
    "status": "healthy"
  }
  

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9. 自定义配置（Custom Configuration）

• API 路径: /api/config
• 请求方法: POST
• 功能: 修改Ollama的配置参数（如模型路径、端口号等）。
• 请求参数:

  {
    "model_path": "/custom/path/to/models",
    "port": 11435
  }
  

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10. 停止生成（Stop Generation）

• API 路径: /api/stop
• 请求方法: POST
• 功能: 停止当前正在进行的生成任务。
• 请求参数:

  {
    "task_id": "12345"  // 任务ID
  }
  

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总结

Ollama 的原生 API 提供了丰富的功能，包括模型管理、文本生成、对话交互等。你可以通过这些 API 实现以下功能：

• 与本地模型交互（如DeepSeek）。
• 构建知识库检索和问答系统。
• 集成到其他应用或服务中（如企业微信、飞书等）。

如果需要更高级的功能（如知识库检索），可以结合 AnythingLLM 或 Dify 等工具，利用它们的 API 接口实现更复杂的业务逻辑。

😁 作者：Teddy (公众号：码尚云软件)
ok！到这里就大功告成，小编（Teddy）在这里先感谢大家的到来。
虽然不是太详细，小编已经很努力，给小编来个一键三连(点赞，关注，收藏)，小编会越来越努力。。。