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您当前所在的页面正在记录 Ollama 模型作为文本完成模型的使用方法。Ollama 上许多流行的模型是 对话完成模型。您可能需要查找 这个页面。
这将帮助您使用 LangChain 开始使用 Ollama 文本完成模型(LLM)。有关 Ollama 功能和配置选项的详细文档,请参阅 API 参考。

概述

集成细节

Ollama 允许您在本地运行开源大型语言模型(LLM),例如 Llama 3。 Ollama 将模型权重、配置和数据捆绑到一个包中,由 Modelfile 定义。它优化了设置和配置细节,包括 GPU 使用情况。 本示例介绍了如何使用 LangChain 与运行的 Ollama Llama 2 7b 实例进行交互。 有关支持模型和模型变体的完整列表,请参阅 Ollama 模型库。

设置

要访问 Ollama LLM 模型,请按照 这些说明 安装 Ollama,然后安装 @langchain/ollama 集成包。

凭证

如果您希望自动跟踪您的模型调用,您也可以通过取消注释以下内容来设置您的 LangSmith API 密钥:

安装

LangChain Ollama 集成位于 @langchain/ollama 包中:

实例化

现在我们可以实例化我们的模型对象并生成对话完成:

调用

多模态模型

Ollama 支持从 0.1.15 版本开始的开源多模态模型,例如 LLaVA。 您可以将 base64 编码的图像数据绑定到多模态模型上,用作上下文,如下所示:

相关


API 参考

有关所有 Ollama 功能和配置的详细文档,请前往 API 参考
官方原文:src/oss/javascript/integrations/llms/ollama.mdx · 非官方翻译,译文由 AI 生成,以英文原文为准。
Last modified on November 3, 2026