本文介绍了如何在 JavaScript 中使用 Ollama API 。这篇文档旨在帮助开发者快速上手并充分利用 Ollama 的能力。你可以在 Node.js 环境中使用,也可以在浏览器中直接导入对应的模块。通过学习本文档,你可以轻松集成 Ollama 到你的项目中。

安装 Ollama

npm i ollama

使用方法

import ollama from 'ollama'

const response = await ollama.chat({
  model: 'llama3.1',
  messages: [{ role: 'user', content: '为什么天空是蓝色的?' }],
})
console.log(response.message.content)

浏览器使用

要在没有 Node.js 的情况下使用此库,请导入浏览器模块。

import ollama from 'ollama/browser'

流式响应

可以通过设置 stream: true 启用响应流,使函数调用返回一个 AsyncGenerator ,其中每个部分都是流中的一个对象。

import ollama from 'ollama'

const message = { role: 'user', content: '为什么天空是蓝色的?' }
const response = await ollama.chat({ model: 'llama3.1', messages: [message], stream: true })
for await (const part of response) {
  process.stdout.write(part.message.content)
}

结构化输出

使用 Ollama JavaScript 库,将架构作为 JSON 对象传递给 format 参数,可以选择使用 object 格式,也可以使用 Zod (推荐)通过 zodToJsonSchema() 方法序列化架构。

import ollama from 'ollama';
import { z } from 'zod';
import { zodToJsonSchema } from 'zod-to-json-schema';

const Country = z.object({
    name: z.string(),
    capital: z.string(), 
    languages: z.array(z.string()),
});

const response = await ollama.chat({
    model: 'llama3.1',
    messages: [{ role: 'user', content: 'Tell me about Canada.' }],
    format: zodToJsonSchema(Country),
});

const country = Country.parse(JSON.parse(response.message.content));
console.log(country);

创建模型

import ollama from 'ollama'

const modelfile = `
FROM llama3.1
SYSTEM "你是超级马里奥兄弟中的马里奥。"
`
await ollama.create({ model: 'example', modelfile: modelfile })

API

Ollama JavaScript 库的 API 设计围绕 Ollama REST API 。如果你想了解更详细的底层实现和完整的 API 端点信息,建议参考 Ollama API 使用指南

聊天

ollama.chat(request)
  • request ``: 包含聊天参数的请求对象。
  • model `` 要用于聊天的模型名称。
  • messages ``: 表示聊天历史的消息对象数组。
    • role ``: 消息发送者的角色('user','system'或'assistant')。
    • content ``: 消息的内容。
    • images ``: (可选) 要包含在消息中的图像,可以是 Uint8Array 或 base64 编码的字符串。
  • format `: (可选) 设置响应的预期格式 (json`)。
  • stream `: (可选) 如果为 true,则返回 AsyncGenerator`。
  • keep_alive ``: (可选) 保持模型加载的时间长度。
  • tools ``: (可选) 模型可能调用的工具列表。
  • options ``: (可选) 配置运行时的选项。
  • 返回: ``

生成

ollama.generate(request)
  • request ``: 包含生成参数的请求对象。
    • model `` 要用于聊天的模型名称。
    • prompt ``: 发送到模型的提示。
    • suffix ``: (可选) 后缀是插入文本后面的文本。
    • system ``: (可选) 覆盖模型系统提示。
    • template ``: (可选) 覆盖模型模板。
    • raw ``: (可选) 绕过提示模板并直接将提示传递给模型。
    • images ``: (可选) 要包含的图像,可以是 Uint8Array 或 base64 编码的字符串。
    • format `: (可选) 设置响应的预期格式 (json`)。
    • stream `: (可选) 如果为 true,则返回 AsyncGenerator`。
    • keep_alive ``: (可选) 保持模型加载的时间长度。
    • options ``: (可选) 配置运行时的选项。
  • 返回: ``

拉取模型

ollama.pull(request)
  • request ``: 包含拉取参数的请求对象。
    • model `` 要拉取的模型名称。
    • insecure ``: (可选) 从无法验证身份的服务器拉取。
    • stream `: (可选) 如果为 true,则返回 AsyncGenerator`。
  • 返回: ``

推送模型

ollama.push(request)
  • request ``: 包含推送参数的请求对象。
    • model `` 要推送的模型名称。
    • insecure ``: (可选) 推送到无法验证身份的服务器。
    • stream `: (可选) 如果为 true,则返回 AsyncGenerator`。
  • 返回: ``

创建模型

ollama.create(request)
  • request ``: 包含创建参数的请求对象。
    • model `` 要创建的模型名称。
    • path ``: (可选) 要创建的模型文件的路径。
    • modelfile ``: (可选) 要创建的模型文件的内容。
    • stream `: (可选) 如果为 true,则返回 AsyncGenerator`。
  • 返回: ``

删除模型

ollama.delete(request)
  • request ``: 包含删除参数的请求对象。
    • model `` 要删除的模型名称。
  • 返回: ``

复制模型

ollama.copy(request)
  • request ``: 包含复制参数的请求对象。
    • source `` 要从中复制的模型名称。
    • destination `` 要复制到的模型名称。
  • 返回: ``

本地模型列表

ollama.list()
  • 返回: ``

显示模型信息

ollama.show(request)
  • request ``: 包含显示参数的请求对象。
    • model `` 要显示的模型名称。
    • system ``: (可选) 覆盖模型系统提示返回值。
    • template ``: (可选) 覆盖模型模板返回值。
    • options ``: (可选) 配置运行时的选项。
  • 返回: ``

生成嵌入

ollama.embed(request)
  • request ``: 包含嵌入参数的请求对象。
    • model `` 用于生成嵌入的模型名称。
    • input | : 用于生成嵌入的输入。
    • truncate ``: (可选) 截断输入以适应模型支持的最大上下文长度。
    • keep_alive ``: (可选) 保持模型加载的时间长度。
    • options ``: (可选) 配置运行时的选项。
  • 返回: ``

进程

ollama.ps()
  • 返回: ``

自定义客户端

可以使用以下字段创建自定义客户端:

  • host `: (可选) Ollama 主机地址。默认: "http://127.0.0.1:11434"`。
  • fetch ``: (可选) 用于向 Ollama 主机发出请求的 fetch 库。
import { Ollama } from 'ollama'

const ollama = new Ollama({ host: 'http://127.0.0.1:11434' })
const response = await ollama.chat({
  model: 'llama3.1',
  messages: [{ role: 'user', content: '为什么天空是蓝色的?' }],
})

构建

要构建项目文件,请运行:

npm run build
参考文档
- ollama-js