DataWhale组队学习 ollama教程 task4

1. 环境设置

• Conda 环境：用于创建和管理 Python 虚拟环境，确保依赖包的隔离和版本控制。

  • 命令：conda create -n handlm python=3.10 创建环境，conda activate handlm 激活环境。

• 依赖安装：安装必要的 Python 包，如 langchain-ollama、langchain、langchain-community 等。

  • 命令：pip install langchain-ollama langchain langchain-community Pillow faiss-cpu

---

2. Ollama 模型下载与初始化

• Ollama：一个开源的大语言模型部署工具，支持本地部署和运行多种大语言模型。

  • 模型下载：通过 ollama pull  下载模型，如 ollama pull llama3.1。

  • 模型存储位置：

    • Mac: ~/.ollama/models/

    • Linux/WSL: /usr/share/ollama/.ollama/models

    • Windows: C:\Users\Administrator\.ollama\models

---

3. 基本使用示例

• ChatPromptTemplate：用于创建可重用的对话模板，支持动态参数替换。

  • 示例：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}"

• 流式输出：逐步返回生成结果，提升用户体验，减少等待时间。

  • 示例：for chunk in model.stream(messages): print(chunk.content, end='', flush=True)

• 工具调用：允许 AI 模型调用外部函数或 API 执行复杂任务。

  • 示例：llm.bind_tools([simple_calculator])，模型可以调用 simple_calculator 函数进行数学计算。

---

4. 多模态模型

• 多模态模型：能够处理多种类型输入（如文本、图像、音频等）的 AI 模型。

  • 示例模型：llava，支持图像和文本的联合处理。

  • 使用场景：图像描述生成、视觉问答系统等。

  • 示例代码：ollama pull llava，然后使用 ChatOllama 处理图像和文本输入。

---

5. 进阶用法

• ConversationChain：用于管理多轮对话，结合语言模型、提示模板和内存组件。

  • 示例：ConversationChain(llm=model, memory=memory)，支持上下文感知的对话。

• 自定义提示模板：设计复杂的提示模板，生成特定格式或风格的内容。

  • 示例：电商文案生成，提供多种风格的描述（理性分析型、情感诉求型、故事化营销型）。

• RAG（Retrieval-Augmented Generation）：结合检索和生成的技术，通过检索相关信息增强语言模型的回答能力。

  • 示例：使用 FAISS 向量存储和 OllamaEmbeddings 构建简单的 RAG 问答系统。

---

6. JavaScript 集成

• Node.js 环境：确保系统已安装 Node.js，创建项目并安装依赖。

  • 命令：npm install @langchain/ollama @langchain/core @langchain/community zod

• ChatOllama：在 JavaScript 中使用 Ollama 模型进行对话。

  • 示例：const ollama = new Ollama({ model: "llama3.1" })

• 多模态模型：在 JavaScript 中处理图像和文本输入。

  • 示例：model.bind({ images: [imageData.toString("base64")] })

• 工具调用：在 JavaScript 中定义和使用工具。

  • 示例：const llmWithTools = llm.bindTools([simpleCalculatorTool])

---

7. 高级用法

• 自定义提示模板：在 JavaScript 中创建复杂的提示模板，生成特定格式的内容。

  • 示例：电商文案生成，提供多种风格的描述。

• JSON 输出与知识图谱生成：生成结构化的 JSON 输出，用于创建知识图谱。

  • 示例：生成医疗领域的知识图谱，输出包含节点和关系的 JSON 结构。