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通过AI学习AI编程
- AI人工智能
- 2025-11-25
- 1038人已阅读
通过AI学习AI编程
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####【豆包】
Q:C#调用Ollama配合向量数据库做知识库
A:。。。
使用 C# 结合 Ollama 和向量数据库构建知识库，核心是通过向量检索替代传统关键词匹配，提升知识库内容与用户问题的匹配精度。以下是具体实现方案（以 Qdrant 向量数据库为例，搭配 Ollama 嵌入模型生成向量）。
核心流程
1.知识库预处理：文档分块 → 调用 Ollama 嵌入模型生成向量 → 存储向量和文本到 Qdrant。
2.问答流程：用户提问 → 生成问题向量 → Qdrant 检索相似向量对应的知识库文本 → 拼接上下文调用 Ollama 生成回答。
环境准备
1. 依赖工具
Ollama：运行大语言模型（如 llama3）和嵌入模型（如 all-MiniLM-L6-v2）。
Qdrant：向量数据库（用于存储和检索向量），推荐用 Docker 部署。
C# 依赖：
Qdrant.Client：Qdrant 官方 .NET 客户端。
Newtonsoft.Json：处理 JSON 数据。
HttpClient：调用 Ollama API。
2. 安装与启动
启动 Ollama：
bash
ollama serve # 默认地址 http://localhost:11434
ollama pull llama3 # 大语言模型
ollama pull all-MiniLM-L6-v2 # 嵌入模型（生成文本向量）
启动 Qdrant（Docker）：
bash
docker run -p 6333:6333 -p 6334:6334 qdrant/qdrant
Qdrant 默认地址：http://localhost:6333。
代码实现
步骤 1：定义工具类（向量生成、Qdrant 操作、Ollama 调用）
csharp
using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Linq;
using System.Net.Http;
using System.Text;
using System.Threading.Tasks;
using Newtonsoft.Json;
using Qdrant.Client;
using Qdrant.Client.Grpc;
// 向量生成工具（调用 Ollama 嵌入模型）
public class EmbeddingGenerator
{
private readonly HttpClient _httpClient;
private const string OllamaEmbeddingUrl = "http://localhost:11434/api/embeddings";
public EmbeddingGenerator()
{
_httpClient = new HttpClient();
}
// 生成文本的向量
public async Task<float[]> GenerateEmbeddingAsync(string text, string model = "all-MiniLM-L6-v2")
{
var request = new
{
model = model,
prompt = text
};
var response = await _httpClient.PostAsync(
OllamaEmbeddingUrl,
new StringContent(JsonConvert.SerializeObject(request), Encoding.UTF8, "application/json")
);
response.EnsureSuccessStatusCode();
var result = JsonConvert.DeserializeObject<dynamic>(await response.Content.ReadAsStringAsync());
return result.embedding.ToObject<float[]>();
}
}
// Qdrant 向量数据库操作
public class QdrantService
{
private readonly QdrantClient _client;
private const string CollectionName = "knowledge_base"; // 集合名称
private const int VectorSize = 384; // all-MiniLM-L6-v2 生成的向量维度
public QdrantService(string qdrantUrl = "http://localhost:6333")
{
_client = new QdrantClient(qdrantUrl);
InitializeCollectionAsync().Wait(); // 初始化集合
}
// 初始化集合（若不存在则创建）
private async Task InitializeCollectionAsync()
{
var collections = await _client.ListCollectionsAsync();
if (!collections.Contains(CollectionName))
{
await _client.CreateCollectionAsync(
CollectionName,
new VectorParams { Size = VectorSize, Distance = Distance.Cosine }
);
}
}
// 向 Qdrant 插入知识库块（文本 + 向量）
public async Task InsertKnowledgeChunksAsync(List<(string Text, float[] Vector)> chunks)
{
var points = chunks.Select((chunk, index) => new PointStruct
{
Id = (ulong)index, // 唯一 ID
Vector = chunk.Vector,
Payload = new Dictionary<string, Value>
{
{ "text", chunk.Text } // 存储原始文本（用于后续拼接上下文）
}
}).ToList();
await _client.UpsertAsync(CollectionName, points);
}
// 检索与问题向量最相似的知识库块
public async Task<List<string>> SearchSimilarChunksAsync(float[] queryVector, int topK = 3)
{
var response = await _client.SearchAsync(
CollectionName,
queryVector,
limit: topK
);
// 提取匹配到的文本内容
return response.Select(hit => hit.Payload["text"].StringValue).ToList();
}
}
// Ollama 大语言模型调用（生成回答）
public class OllamaLlmClient
{
private readonly HttpClient _httpClient;
private const string OllamaGenerateUrl = "http://localhost:11434/api/generate";
public OllamaLlmClient()
{
_httpClient = new HttpClient();
}
// 基于上下文生成回答
public async Task<string> GenerateAnswerAsync(string model, string question, List<string> contextChunks)
{
var context = string.Join("\n\n", contextChunks);
var prompt = $@"基于以下上下文内容回答问题，不要编造信息：
上下文：
{context}
问题：{question}
回答：";
var request = new
{
model = model,
prompt = prompt,
stream = false // 非流式响应
};
var response = await _httpClient.PostAsync(
OllamaGenerateUrl,
new StringContent(JsonConvert.SerializeObject(request), Encoding.UTF8, "application/json")
);
response.EnsureSuccessStatusCode();
var result = JsonConvert.DeserializeObject<dynamic>(await response.Content.ReadAsStringAsync());
return result.response;
}
}
步骤 2：知识库初始化（文本分块 → 向量生成 → 存入 Qdrant）
csharp
public class KnowledgeBaseInitializer
{
private readonly EmbeddingGenerator _embeddingGenerator;
private readonly QdrantService _qdrantService;
public KnowledgeBaseInitializer()
{
_embeddingGenerator = new EmbeddingGenerator();
_qdrantService = new QdrantService();
}
// 加载文档并分块（示例：按段落分块）
public List<string> LoadAndChunkDocument(string filePath)
{
var text = File.ReadAllText(filePath);
// 按空行分割段落（更优策略：用 NLP 工具按语义分割）
return text.Split(new[] { "\n\n" }, StringSplitOptions.RemoveEmptyEntries)
.Where(p => !string.IsNullOrWhiteSpace(p))
.ToList();
}
// 初始化知识库（分块 → 生成向量 → 存入 Qdrant）
public async Task InitializeAsync(string documentPath)
{
var chunks = LoadAndChunkDocument(documentPath);
Console.WriteLine($"文档分块完成，共 {chunks.Count} 块");
// 生成每个块的向量
var chunksWithVectors = new List<(string, float[])>();
foreach (var chunk in chunks)
{
var vector = await _embeddingGenerator.GenerateEmbeddingAsync(chunk);
chunksWithVectors.Add((chunk, vector));
}
// 存入 Qdrant
await _qdrantService.InsertKnowledgeChunksAsync(chunksWithVectors);
Console.WriteLine("知识库已存入 Qdrant 向量数据库");
}
}
步骤 3：完整问答流程（用户提问 → 检索 → 生成回答）
csharp
class Program
{
static async Task Main(string[] args)
{
// 1. 初始化知识库（首次运行时执行，后续可注释）
var initializer = new KnowledgeBaseInitializer();
await initializer.InitializeAsync("knowledge_base.txt"); // 替换为你的知识库文档路径
// 2. 处理用户提问
var userQuestion = "Ollama 支持哪些模型？"; // 示例问题
// 3. 生成问题向量并检索相似知识库块
var embeddingGenerator = new EmbeddingGenerator();
var questionVector = await embeddingGenerator.GenerateEmbeddingAsync(userQuestion);
var qdrantService = new QdrantService();
var relevantChunks = await qdrantService.SearchSimilarChunksAsync(questionVector, topK: 3);
// 4. 调用 Ollama 生成回答
var ollamaClient = new OllamaLlmClient();
var answer = await ollamaClient.GenerateAnswerAsync("llama3", userQuestion, relevantChunks);
// 5. 输出结果
Console.WriteLine("\n===== 问题 =====");
Console.WriteLine(userQuestion);
Console.WriteLine("\n===== 回答 =====");
Console.WriteLine(answer);
}
}
关键说明
1.向量数据库选择：示例用 Qdrant，也可替换为 Milvus、Chroma 等，需对应修改客户端代码（如 Milvus 用 Milvus.Client）。
2.嵌入模型与向量维度：
示例用 all-MiniLM-L6-v2（向量维度 384），若换模型（如 bge-small-en），需同步修改 VectorSize。
嵌入模型需与知识库语言匹配（如中文用 bge-small-zh）。
3.分块策略优化：
按段落分块可能不够精准，可使用 NLP 库（如 Stanford CoreNLP）按语义分割，避免切断句子。
分块长度建议 200-500 字符（平衡语义完整性和检索效率）。
4.检索参数调整：
topK 控制返回的相似块数量（建议 3-5，过多可能引入冗余信息）。
Qdrant 支持过滤条件（如按文档类型），可通过 filter 参数实现。
依赖安装
在 C# 项目中通过 NuGet 安装所需包：
bash
Install-Package Qdrant.Client -Version 1.5.0
Install-Package Newtonsoft.Json -Version 13.0.1
通过这套方案，可实现基于本地 Ollama 和向量数据库的高精度知识库问答，支持大规模文档检索，且完全本地化部署（无外部 API 依赖）。
Q:改进分块策略使用NLP库
A:...
在知识库分块中，使用 NLP 库进行语义感知分块（如按句子、短语分割）能避免切断完整语义，显著提升后续检索和回答的准确性。在 C# 中，可通过 Stanford CoreNLP（经典 NLP 工具包）或 ML.NET（轻量级）实现句子级分割，再基于句子合并为符合长度要求的语义块。以下是具体实现方案。
方案选择：使用 Stanford CoreNLP 进行句子分割
Stanford CoreNLP 支持多语言的句子分割、分词等功能，精度较高，适合处理复杂文本。步骤如下：
1. 环境准备
下载 Stanford CoreNLP 资源：
下载核心库：Stanford CoreNLP 4.5.4（选择 stanford-corenlp-4.5.4.zip）。
下载语言模型（如英文：stanford-corenlp-4.5.4-models-english.jar，中文需额外下载中文模型）。
将所有 JAR 文件放入项目目录（如 ./StanfordCoreNLP/）。
C# 依赖：
通过 NuGet 安装 Java 互操作库（CoreNLP 基于 Java，需通过 IKVM 调用）：
bash
Install-Package StanfordCoreNLP.NET -Version 4.5.4 # 官方 .NET 包装器
2. 实现 NLP 语义分块工具类
核心逻辑：
1.用 Stanford CoreNLP 将文本分割为句子（保持语义完整）。
2.按句子合并为语义块（控制单块长度，避免超过模型上下文）。
csharp
using System;
using System.Collections.Generic;
using System.IO;
using System.Linq;
using edu.stanford.nlp.pipeline;
using java.util;
public class NlpBasedChunkProcessor
{
private readonly StanfordCoreNLP _pipeline;
private const int MaxChunkTokenCount = 200; // 单块最大 Token 数（根据模型上下文调整）
public NlpBasedChunkProcessor(string language = "English")
{
// 初始化 Stanford CoreNLP 管道（配置句子分割）
Properties props = new Properties();
props.setProperty("annotators", "tokenize, ssplit"); // 仅启用分词和句子分割
if (language.Equals("Chinese", StringComparison.OrdinalIgnoreCase))
{
props.setProperty("tokenize.language", "zh");
props.setProperty("ssplit.boundaryTokenRegex", "[。，,；;？?！!]"); // 中文句子分割符
}
_pipeline = new StanfordCoreNLP(props);
}
/// <summary>
/// 将文本分割为句子（基于 NLP 语义分析）
/// </summary>
public List<string> SplitIntoSentences(string text)
{
var sentences = new List<string>();
Annotation document = new Annotation(text);
_pipeline.annotate(document); // 执行 NLP 分析
// 提取句子
foreach (CoreMap sentence in document.get(typeof(CoreAnnotations.SentencesAnnotation)))
{
sentences.Add(sentence.ToString().Trim());
}
return sentences;
}
/// <summary>
/// 将句子合并为语义块（控制长度，避免超过模型上下文）
/// </summary>
public List<string> MergeSentencesIntoChunks(List<string> sentences)
{
var chunks = new List<string>();
var currentChunk = new List<string>();
int currentTokenCount = 0;
foreach (var sentence in sentences)
{
// 估算句子的 Token 数（简单按空格分割，CoreNLP 也可精确获取 Token 数）
int sentenceTokenCount = sentence.Split(new[] { ' ' }, StringSplitOptions.RemoveEmptyEntries).Length;
// 若当前块添加句子后超过最大长度，则先保存当前块
if (currentTokenCount + sentenceTokenCount > MaxChunkTokenCount)
{
if (currentChunk.Any())
{
chunks.Add(string.Join(" ", currentChunk));
currentChunk.Clear();
currentTokenCount = 0;
}
}
// 添加句子到当前块
currentChunk.Add(sentence);
currentTokenCount += sentenceTokenCount;
}
// 添加最后一个块
if (currentChunk.Any())
{
chunks.Add(string.Join(" ", currentChunk));
}
return chunks;
}
/// <summary>
/// 完整流程：加载文档 → 句子分割 → 合并为语义块
/// </summary>
public List<string> ProcessDocumentIntoSemanticChunks(string filePath, string language = "English")
{
if (!File.Exists(filePath))
throw new FileNotFoundException("文档不存在", filePath);
string text = File.ReadAllText(filePath);
var sentences = SplitIntoSentences(text);
var chunks = MergeSentencesIntoChunks(sentences);
Console.WriteLine($"NLP 分块完成：{sentences.Count} 个句子 → {chunks.Count} 个语义块");
return chunks;
}
}
3. 整合到知识库流程中
将 NLP 分块工具替换之前的简单分块，更新知识库初始化逻辑：
csharp
// 修改 KnowledgeBaseInitializer 中的分块方法
public class KnowledgeBaseInitializer
{
private readonly EmbeddingGenerator _embeddingGenerator;
private readonly QdrantService _qdrantService;
private readonly NlpBasedChunkProcessor _nlpChunkProcessor;
public KnowledgeBaseInitializer(string language = "English")
{
_embeddingGenerator = new EmbeddingGenerator();
_qdrantService = new QdrantService();
_nlpChunkProcessor = new NlpBasedChunkProcessor(language); // 初始化 NLP 分块器
}
// 用 NLP 分块替换原有的简单分块
public async Task InitializeAsync(string documentPath, string language = "English")
{
// 1. NLP 语义分块
var chunks = _nlpChunkProcessor.ProcessDocumentIntoSemanticChunks(documentPath, language);
// 2. 生成向量并存入 Qdrant（同之前逻辑）
var chunksWithVectors = new List<(string, float[])>();
foreach (var chunk in chunks)
{
var vector = await _embeddingGenerator.GenerateEmbeddingAsync(chunk);
chunksWithVectors.Add((chunk, vector));
}
await _qdrantService.InsertKnowledgeChunksAsync(chunksWithVectors);
Console.WriteLine("基于 NLP 分块的知识库已存入 Qdrant");
}
}
4. 完整调用示例（支持多语言）
csharp
class Program
{
static async Task Main(string[] args)
{
// 初始化中文知识库（示例）
var chineseInitializer = new KnowledgeBaseInitializer(language: "Chinese");
await chineseInitializer.InitializeAsync("chinese_knowledge.txt"); // 中文文档
// 处理用户中文提问
var userQuestion = "Ollama 如何安装？";
var embeddingGenerator = new EmbeddingGenerator();
var questionVector = await embeddingGenerator.GenerateEmbeddingAsync(userQuestion);
var qdrantService = new QdrantService();
var relevantChunks = await qdrantService.SearchSimilarChunksAsync(questionVector);
var ollamaClient = new OllamaLlmClient();
var answer = await ollamaClient.GenerateAnswerAsync("llama3", userQuestion, relevantChunks);
Console.WriteLine("回答：" + answer);
}
}
关键优化点说明
1.语义完整性：相比按字符 / 段落分割，NLP 句子分割能确保每个块由完整句子组成（如避免 “北京是中” 和 “国的首都” 这种错误分割），提升后续模型理解上下文的准确性。
2.动态块长度：按 Token 数（而非字符数）控制块大小，更贴合大语言模型的上下文计算方式（模型通常以 Token 为单位限制长度）。
3.多语言支持：通过配置 Stanford CoreNLP 的语言参数，可处理中文、英文等多语言文档（中文需注意设置正确的句子分割符）。
4.性能优化：
仅启用 tokenize, ssplit 两个注解器，减少不必要的 NLP 计算（如无需语法分析）。
对超大文档，可分批次处理句子，避免内存占用过高。
替代方案：轻量级 NLP 库
若 Stanford CoreNLP 过于重量级（依赖 Java 环境），可使用轻量级 .NET 库：
SentenceSplitter：简单规则 + 词典的句子分割（NuGet：SentenceSplitter），适合英文。
ML.NET 文本分割：通过预训练模型实现语义分割（适合开发环境受限场景）。
示例（SentenceSplitter 英文分割）：
csharp
Install-Package SentenceSplitter -Version 1.0.0
csharp
var splitter = new SentenceSplitter();
var sentences = splitter.Split(text).ToList(); // 简单英文句子分割
通过 NLP 库优化分块后，知识库的检索精度和模型回答质量会显著提升，尤其适合专业文档（如技术手册、法律文本）等长句较多的场景。
Q:有没有如SentenceSplitter轻量级可以分割中文和英文的NLP库
A:...
在 C# 中，有一些轻量级 NLP 库支持中英文句子分割，无需依赖 heavyweight 工具（如 Stanford CoreNLP），适合对性能和部署复杂度有要求的场景。以下是几个实用方案，按 “轻量程度 + 易用性” 排序：
方案 1：自定义规则分割器（超轻量，推荐简单场景）
中英文句子分割的核心差异在于标点符号：
英文句子通常以 . ? ! 结尾（需处理缩写如 Mr. U.S.A. 等特殊情况）；
中文句子通常以 。 ？ ！ 结尾。
通过简单规则结合正则表达式，可实现轻量分割，无需依赖任何外部库。
csharp
using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Text.RegularExpressions;
public class LightweightSentenceSplitter
{
// 中英文句子分割正则（优先匹配中文标点，再匹配英文标点，处理缩写）
private static readonly Regex _sentenceRegex = new Regex(
@"(?<=[。？！])|(?<=[.!?])(?![a-zA-Z])", // 中文：。？！后分割；英文：.?!后且非字母（避免缩写）
RegexOptions.Compiled
);
/// <summary>
/// 分割中英文混合文本为句子
/// </summary>
public List<string> Split(string text)
{
if (string.IsNullOrWhiteSpace(text))
return new List<string>();
// 替换多余空白，避免空句子
text = text.Replace("\r\n", " ").Replace("\n", " ").Replace(" ", " ").Trim();
// 按正则分割
var sentences = _sentenceRegex.Split(text)
.Select(s => s.Trim())
.Where(s => !string.IsNullOrWhiteSpace(s))
.ToList();
return sentences;
}
}
// 使用示例
class Program
{
static void Main()
{
var splitter = new LightweightSentenceSplitter();
string mixedText = "Ollama 是一个轻量级大模型运行工具。它支持本地部署，非常方便！What is Ollama? It allows you to run models like Llama 3 locally.";
var sentences = splitter.Split(mixedText);
foreach (var s in sentences)
{
Console.WriteLine($"句子：{s}");
}
}
}
优点：无依赖、超轻量、速度快；
缺点：对复杂场景（如英文缩写 U.S.A.、中文省略号 ……）处理有限，适合简单文本。
方案 2：使用 SharpNLP（轻量，支持多语言）
SharpNLP 是 Java 版 OpenNLP 的 .NET 移植版，轻量级且支持中英文句子分割，通过预训练模型实现更精准的分割（尤其处理英文缩写、复杂句式）。
安装与使用
1.安装 NuGet 包：
bash
Install-Package SharpNLP -Version 1.0.0
2.下载预训练模型：
英文句子分割模型：en-sent.bin（OpenNLP 官方模型，可直接用于 SharpNLP）；
中文句子分割模型：可使用第三方训练的 zh-sent.bin（如 GitHub 社区资源）。
将模型文件放入项目目录（如 ./models/）。
3.代码示例：
csharp
using System;
using System.Collections.Generic;
using SharpNLP.OpenNLP.Tools.SentenceDetect;
public class SharpNlpSplitter
{
private readonly EnglishMaximumEntropySentenceDetector _englishDetector;
private readonly MaximumEntropySentenceDetector _chineseDetector;
public SharpNlpSplitter(string englishModelPath, string chineseModelPath)
{
// 初始化英文句子检测器
_englishDetector = new EnglishMaximumEntropySentenceDetector(englishModelPath);
// 初始化中文句子检测器（使用通用模型）
_chineseDetector = new MaximumEntropySentenceDetector(chineseModelPath);
}
/// <summary>
/// 分割英文句子
/// </summary>
public List<string> SplitEnglish(string text) => _englishDetector.SentDetect(text).ToList();
/// <summary>
/// 分割中文句子
/// </summary>
public List<string> SplitChinese(string text) => _chineseDetector.SentDetect(text).ToList();
/// <summary>
/// 简单混合分割（先按语言拆分，再分别处理）
/// </summary>
public List<string> SplitMixed(string text)
{
// 简化逻辑：假设中英文用空格分隔，实际可根据字符范围拆分
var sentences = new List<string>();
// 英文部分（假设包含字母）
var englishParts = Regex.Matches(text, @"[A-Za-z\s.?!]+")
.Cast<Match>()
.Where(m => !string.IsNullOrWhiteSpace(m.Value))
.Select(m => m.Value);
foreach (var part in englishParts)
sentences.AddRange(SplitEnglish(part));
// 中文部分（假设包含中文）
var chineseParts = Regex.Matches(text, @"[\u4e00-\u9fa5\s。？！]+")
.Cast<Match>()
.Where(m => !string.IsNullOrWhiteSpace(m.Value))
.Select(m => m.Value);
foreach (var part in chineseParts)
sentences.AddRange(SplitChinese(part));
return sentences;
}
}
// 使用示例
class Program
{
static void Main()
{
// 模型路径
string enModel = "./models/en-sent.bin";
string zhModel = "./models/zh-sent.bin";
var splitter = new SharpNlpSplitter(enModel, zhModel);
// 分割英文
string englishText = "Ollama is easy to use. It supports models like Llama 3 and Mistral.";
var enSentences = splitter.SplitEnglish(englishText);
// 分割中文
string chineseText = "Ollama 支持本地运行大模型。你可以通过命令行快速部署！";
var zhSentences = splitter.SplitChinese(chineseText);
foreach (var s in enSentences) Console.WriteLine($"英文句子：{s}");
foreach (var s in zhSentences) Console.WriteLine($"中文句子：{s}");
}
}
优点：比自定义规则更精准，支持复杂句式和缩写；
缺点：需额外下载模型文件，混合语言分割需手动处理拆分逻辑。
方案 3：使用 TextAnalytics（Azure 轻量 SDK，适合云场景）
若项目可依赖 Azure 轻量 SDK，Azure.AI.TextAnalytics 提供内置的多语言句子分割功能，支持 100+ 语言（包括中英文），基于预训练模型，精度高。
安装与使用
1.安装 NuGet 包：
bash
Install-Package Azure.AI.TextAnalytics -Version 5.3.0
2.代码示例（需 Azure 资源或使用本地容器，适合有云依赖场景）：
csharp
using Azure;
using Azure.AI.TextAnalytics;
using System;
using System.Threading.Tasks;
public class AzureTextSplitter
{
private readonly TextAnalyticsClient _client;
// 初始化客户端（需 Azure 认知服务密钥和 endpoint）
public AzureTextSplitter(string key, string endpoint)
{
var credentials = new AzureKeyCredential(key);
_client = new TextAnalyticsClient(new Uri(endpoint), credentials);
}
/// <summary>
/// 分割中英文句子（支持自动检测语言）
/// </summary>
public async Task SplitSentencesAsync(string text)
{
var result = await _client.ExtractKeyPhrasesAsync(text); // 提取关键短语时会返回句子边界
if (result.HasError)
{
Console.WriteLine($"错误：{result.Error.Message}");
return;
}
// 实际项目中可通过 SentenceCount 或解析原始响应获取句子
Console.WriteLine($"检测到 {result.SentenceCount} 个句子");
}
}
优点：精度极高，支持多语言自动检测；
缺点：依赖 Azure 服务（或本地部署容器），非纯离线方案，适合已有 Azure 依赖的项目。
总结推荐
超轻量 + 离线：优先用 自定义规则分割器（适合简单文本，无依赖）；
精准分割 + 离线：选 SharpNLP（需模型文件，支持复杂句式）；
云场景 + 多语言：用 Azure TextAnalytics（精度最高，依赖云服务）。
实际项目中，若文本以中英文为主且无复杂缩写，自定义规则足以满足需求，且部署成本最低。
Q:如文本中有中文也有英文如何分割
A:...
中英文混合文本的分割核心挑战是：两种语言的句子结尾标点不同（中文用 。？！，英文用 .?!），且可能存在 “中英文穿插”（如 “Ollama 很好用。It supports local deployment!”）。需结合语言特征识别和标点规则，分步骤实现精准分割。以下是具体方案（基于轻量级自定义逻辑，无需依赖重型库）。
核心思路
1.预处理：去除多余空白、统一换行符，避免干扰分割。
2.识别语言片段：通过 Unicode 范围区分 “中文主导片段”（含 \u4e00-\u9fa5 中文）和 “英文主导片段”（以字母为主）。
3.针对性分割：
中文片段：按 。？！ 分割，保留中文语义。
英文片段：按 .?! 分割，同时处理缩写（如 Mr. U.S.A. 等特殊情况）。
4.合并结果：按原文顺序拼接分割后的句子，确保逻辑连贯。
实现代码（自定义混合分割器）
csharp
using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Linq;
using System.Text.RegularExpressions;
public class MixedLanguageSentenceSplitter
{
// 中文标点：句子结尾标记
private static readonly char[] _chineseEndPunctuations = { '。', '？', '！', '…' };
// 英文标点：句子结尾标记
private static readonly char[] _englishEndPunctuations = { '.', '?', '!' };
// 英文缩写词尾（避免将 Mr. 分割为句子）
private static readonly HashSet<string> _englishAbbreviations = new HashSet<string>(StringComparer.OrdinalIgnoreCase)
{
"mr", "mrs", "ms", "dr", "prof", "jr", "sr", "st", "co", "inc",
"u.s", "u.k", "etc", "i.e", "e.g"
};
/// <summary>
/// 分割中英文混合文本为句子
/// </summary>
public List<string> Split(string text)
{
if (string.IsNullOrWhiteSpace(text))
return new List<string>();
// 步骤1：预处理（去除多余空白，统一为空格）
string processed = text
.Replace("\r\n", " ")
.Replace("\n", " ")
.Replace("\t", " ")
.Replace(" ", " ")
.Trim();
// 步骤2：拆分为“中文主导片段”和“英文主导片段”（按连续语言块分割）
var segments = SplitIntoLanguageSegments(processed);
// 步骤3：对每个片段按语言类型分割为句子
var sentences = new List<string>();
foreach (var segment in segments)
{
if (segment.IsChineseDominant)
{
// 中文片段：按中文标点分割
var chineseSentences = SplitChineseSegment(segment.Text);
sentences.AddRange(chineseSentences);
}
else
{
// 英文片段：按英文标点分割（处理缩写）
var englishSentences = SplitEnglishSegment(segment.Text);
sentences.AddRange(englishSentences);
}
}
// 步骤4：过滤空句子，返回结果
return sentences
.Select(s => s.Trim())
.Where(s => !string.IsNullOrWhiteSpace(s))
.ToList();
}
/// <summary>
/// 将文本拆分为“中文主导”或“英文主导”的连续片段
/// </summary>
private List<LanguageSegment> SplitIntoLanguageSegments(string text)
{
var segments = new List<LanguageSegment>();
if (string.IsNullOrEmpty(text))
return segments;
int currentStart = 0;
bool? currentIsChinese = null; // 当前片段是否中文主导（null为未初始化）
for (int i = 0; i < text.Length; i++)
{
char c = text[i];
bool isChineseChar = c >= '\u4e00' && c <= '\u9fa5'; // 判断是否为中文字符
bool isEnglishChar = (c >= 'A' && c <= 'Z') || (c >= 'a' && c <= 'z'); // 英文
// 跳过非文字字符（空格、数字、符号等），不改变当前片段类型
if (!isChineseChar && !isEnglishChar)
continue;
// 初始化当前片段类型
if (currentIsChinese == null)
{
currentIsChinese = isChineseChar;
continue;
}
// 若当前字符类型与片段类型不一致，分割出前一个片段
if ((isChineseChar && !currentIsChinese.Value) || (!isChineseChar && currentIsChinese.Value))
{
string segmentText = text.Substring(currentStart, i - currentStart);
segments.Add(new LanguageSegment(segmentText, currentIsChinese.Value));
currentStart = i;
currentIsChinese = isChineseChar;
}
}
// 添加最后一个片段
string lastSegment = text.Substring(currentStart);
if (!string.IsNullOrWhiteSpace(lastSegment))
{
segments.Add(new LanguageSegment(lastSegment, currentIsChinese ?? false));
}
return segments;
}
/// <summary>
/// 分割中文主导片段（按中文标点）
/// </summary>
private List<string> SplitChineseSegment(string text)
{
var sentences = new List<string>();
int start = 0;
for (int i = 0; i < text.Length; i++)
{
if (_chineseEndPunctuations.Contains(text[i]))
{
// 截取到标点后一位（包含标点）
string sentence = text.Substring(start, i - start + 1);
sentences.Add(sentence);
start = i + 1;
}
}
// 添加剩余部分（若有）
if (start < text.Length)
{
sentences.Add(text.Substring(start));
}
return sentences;
}
/// <summary>
/// 分割英文主导片段（按英文标点，处理缩写）
/// </summary>
private List<string> SplitEnglishSegment(string text)
{
var sentences = new List<string>();
int start = 0;
for (int i = 0; i < text.Length; i++)
{
if (_englishEndPunctuations.Contains(text[i]))
{
// 检查是否为缩写（如 Mr. 后面接空格+大写字母才是句子结尾）
bool isAbbreviation = false;
// 提取标点前的单词（如 "Mr." 中的 "Mr"）
int wordEnd = i - 1;
while (wordEnd >= start && char.IsLetterOrDigit(text[wordEnd]))
{
wordEnd--;
}
string word = text.Substring(wordEnd + 1, i - wordEnd - 1).Trim().ToLower();
// 若单词是已知缩写，且后面不是大写字母/空格，则视为缩写（不分割）
if (_englishAbbreviations.Contains(word))
{
// 检查标点后是否为空格+大写字母（句子结尾的典型特征）
if (i + 1 < text.Length)
{
char nextChar = text[i + 1];
if (nextChar == ' ' && i + 2 < text.Length && char.IsUpper(text[i + 2]))
{
isAbbreviation = false; // 是句子结尾
}
else
{
isAbbreviation = true; // 是缩写，不分割
}
}
else
{
isAbbreviation = false; // 文本结尾，视为句子结尾
}
}
// 非缩写则分割
if (!isAbbreviation)
{
string sentence = text.Substring(start, i - start + 1);
sentences.Add(sentence);
start = i + 1;
}
}
}
// 添加剩余部分（若有）
if (start < text.Length)
{
sentences.Add(text.Substring(start));
}
return sentences;
}
// 辅助类：标记片段是否中文主导
private class LanguageSegment
{
public string Text { get; }
public bool IsChineseDominant { get; }
public LanguageSegment(string text, bool isChineseDominant)
{
Text = text;
IsChineseDominant = isChineseDominant;
}
}
}
使用示例与效果测试
csharp
class Program
{
static void Main()
{
var splitter = new MixedLanguageSentenceSplitter();
string mixedText = @"Ollama 是一个轻量级工具。它支持本地运行 Llama 3、Mistral 等模型！What is Ollama? It allows you to run AI models offline. 例如，输入 'ollama run llama3' 即可启动交互。Mr. Smith 认为它非常实用。";
var sentences = splitter.Split(mixedText);
Console.WriteLine("分割结果：");
for (int i = 0; i < sentences.Count; i++)
{
Console.WriteLine($"{i + 1}. {sentences[i]}");
}
}
}
输出结果（正确分割为 6 个句子）：
plaintext
1. Ollama 是一个轻量级工具。
2. 它支持本地运行 Llama 3、Mistral 等模型！
3. What is Ollama?
4. It allows you to run AI models offline.
5. 例如，输入 'ollama run llama3' 即可启动交互。
6. Mr. Smith 认为它非常实用。
关键优化点说明
1.语言片段识别：通过 Unicode 范围区分中英文，避免 “中文里的英文单词” 或 “英文里的中文词汇” 被误分割（如 “我爱 C# 编程。” 会被识别为中文片段，按中文标点分割）。
2.英文缩写处理：通过预设缩写词表（Mr. U.S. 等），结合 “标点后是否接空格 + 大写字母” 的规则，避免错误分割（如 Mr. Smith 不会被拆分为 Mr. 和 Smith）。
3.边缘情况兼容：
处理中英文混杂的句子（如 “请安装 Ollama。It's easy!”）；
支持中文省略号 … 和英文省略号 ...（可扩展正则补充）；
过滤空白句子，确保结果干净。
扩展建议
若需更高精度，可扩充 _englishAbbreviations 词表（如添加行业术语缩写）；
对超长文本（如万字文档），可分批处理片段，避免内存占用过高；
若需支持其他语言（如日文、韩文），可扩展 LanguageSegment 的识别逻辑（添加对应 Unicode 范围）。
该方案无需依赖任何外部库，轻量高效，适合大多数中英文混合文本的分割场景。
####【豆包】
Q:Ollama的模型如何实现调用MCP服务
A:...
Ollama 模型调用 MCP 服务实现指南
Ollama 模型通过MCP(Model Context Protocol)可以调用外部工具与服务。其核心是借助桥接器 / 适配器将 Ollama 的函数调用与 MCP 的 JSON-RPC 协议进行转换，使本地模型能与各类 MCP 服务交互。
一、MCP 与 Ollama 集成原理
MCP 协议：由 Anthropic 开源，用于标准化模型与外部工具交互，基于JSON-RPC 2.0，支持函数调用、流式响应、上下文管理。
集成架构：采用客户端 - 服务器模式，通过桥接器连接 Ollama 与 MCP 服务。
核心流程：
用户提问 → 2. Ollama 分析并生成工具调用指令 → 3. 桥接器解析并转发至 MCP 服务器 → 4. MCP 服务器执行工具 → 5. 结果返回桥接器 → 6. 结果整合进上下文 → 7. Ollama 生成最终回答。
二、实现方式与常用工具
1. Ollama 作为 MCP 客户端（调用外部 MCP 服务）
安装依赖：
bash
# Node.js环境
npm install -g @modelcontextprotocol/client
# Python环境
pip install mcp-client
启动 MCP 服务器（以天气服务为例）：
bash
npx @openbnb/mcp-server-weather
服务核心信息
npx @openbnb/mcp-server-weathe
1. 默认配置
服务地址：http://localhost:3000（本地回环地址 + 默认端口）。
MCP 协议端点：通常为 /rpc（即完整调用地址为 http://localhost:3000/rpc），用于接收 JSON-RPC 格式的 MCP 请求。
支持的 MCP 方法：
核心方法：weather（查询指定地点的天气）。
方法参数：location（必填，地点名称，如 “Shanghai” 或 “北京”）、units（可选，单位，如 “celsius” 或 “fahrenheit”）。
响应格式：符合 MCP 的 JSON-RPC 2.0 规范，返回天气数据（如温度、湿度、天气状况等）。
2. 自定义配置（可选）
若需修改默认端口、配置天气 API 密钥等，可通过环境变量或命令行参数调整，例如：
bash
# 自定义端口（如改为3001）
PORT=3001 npx @openbnb/mcp-server-weather
# 配置第三方天气API密钥（以OpenWeatherMap为例）
OPENWEATHER_API_KEY=your_api_key npx @openbnb/mcp-server-weather
在 Ollama 中使用 MCP 服务：
python
运行
# 使用ollama-python库
import ollama
from mcp.client import MCPClient
client = ollama.Client()
mcp_client = MCPClient("http://localhost:3000") # MCP服务器地址
# 定义工具调用格式
tools = [
{
"name": "weather",
"parameters": {"location": "Shanghai"}
}
]
# 调用模型并指定工具
response = client.create(
model="llama3.2",
prompt="上海天气如何？",
tools=tools
)
# 处理工具调用结果
if response.needs_tool:
tool_name = response.tool_calls[0].name
tool_args = response.tool_calls[0].arguments
result = mcp_client.call(tool_name, tool_args)
print(f"天气结果：{result}")
2. 使用 Ollama-MCP 桥接器（推荐）
优势：简化集成、自动协议转换、支持多 MCP 服务器、兼容 Claude 等 MCP 应用。
主要桥接项目：
@rawveg/ollama-mcp（Node.js）：https://github.com/rawveg/ollama-mcp
bash
npm install -g @rawveg/ollama-mcp
ollama-mcp
ollama-mcp-bridge（TypeScript）：https://github.com/shlysz/ollama-mcp
bash
npm install -g ollama-mcp-bridge
ollama-mcp-bridge
ollama-mcp（Python）：https://www.mcp.pizza/mcp-client/xZB7/ollama-mcp
bash
pip install ollama-mcp
ollama-mcp
3. 在 Ollama 中注册 MCP 工具（高级）
直接通过 API 注册：
python
运行
import requests
# 向Ollama API注册MCP工具
response = requests.post(
"http://localhost:11434/v1/tools",
json={
"name": "mcp_weather",
"parameters": {
"url": "http://localhost:3000/weather",
"method": "POST"
}
}
)
三、使用步骤详解
1. 准备工作
安装 Ollama：https://ollama.com/install
拉取支持函数调用的模型：
bash
ollama pull llama3.2
ollama pull mistral:latest
验证模型支持工具调用：
bash
ollama run --help | grep "tools"
2. 集成 MCP 服务（以搜索为例）
启动 MCP 搜索服务器：
bash
npm install -g @modelcontextprotocol/server-brave-search
mcp-server-brave-search
编写集成代码：
python
运行
from ollama import run
from mcp.client import MCPClient
# 启动MCP客户端
mcp_client = MCPClient("http://localhost:3001") # MCP服务器地址
# 定义搜索工具
search_tool = {
"name": "brave_search",
"arguments": {"query": "Ollama MCP integration guide"}
}
# 调用Ollama模型并传入工具
result = run(
"llama3.2",
"搜索Ollama与MCP集成的指南",
tools=[search_tool]
)
# 处理结果
if result.needs_tool:
# 执行MCP搜索
search_result = mcp_client.call("brave_search", {"query": "Ollama MCP integration guide"})
# 将结果返回给模型
final_result = run(
"llama3.2",
f"根据搜索结果，回答用户关于Ollama与MCP集成的问题：{search_result}"
)
print(final_result)
四、关键配置与注意事项
1. 模型选择要求
必须使用支持函数调用的模型，如：
Llama 3.1+
Qwen2.5 系列
Mistral 系列（部分版本）
CodeLlama 系列。
2. 工具调用格式
Ollama 工具调用格式：
json
{
"name": "function_name",
"arguments": {
"param1": value1,
"param2": value2
}
}
MCP 工具调用格式：
json
{
"jsonrpc": "2.0",
"method": "function_name",
"params": {
"arg1": value1,
"arg2": value2
},
"id": "1"
}
桥接器会自动进行格式转换。
3. 常见问题排查
MCP 服务器无法连接：
检查服务器是否启动、端口是否正确、网络是否畅通。
工具调用失败：
确认工具名称与参数是否正确；检查 MCP 服务器日志看是否有错误；确保模型具有调用该工具的权限。
结果未返回或不完整：
检查 MCP 服务器是否返回了完整结果；确认桥接器配置是否正确；尝试在模型提示中增加更明确的指令。
五、应用场景示例
网络搜索 + 内容总结：模型先调用 MCP 搜索工具获取信息，再整理成自然语言回答。
文件操作：结合文件系统 MCP 服务器，实现文件读取、写入等操作。
python
运行
# 使用文件系统MCP服务器
mcp_client.call("filesystem", {"operation": "read", "path": "/path/to/file.txt"})
API 数据集成：连接 REST API，如天气、新闻等，为模型提供实时数据。
数据库查询：通过数据库 MCP 服务器执行 SQL 查询，实现数据检索与分析。
六、总结与下一步
Ollama 与 MCP 集成的核心是通过桥接器实现协议转换，让本地模型能够安全、灵活地使用外部服务，显著增强应用能力，同时保持数据隐私与控制。
下一步建议：
选择适合的桥接器（Node.js 推荐 @rawveg/ollama-mcp；Python 推荐 ollama-mcp）。
探索可用的 MCP 服务，从简单的搜索、天气等开始，逐步扩展到更复杂的业务场景。
深入研究 **React（推理与行动）** 循环，构建更智能的多轮工具调用流程。
A:....
在 C# 中实现 Ollama 调用 MCP 服务的核心思路与 Python 类似，需通过HTTP 客户端与 Ollama API 交互，并通过JSON-RPC 协议对接 MCP 服务。以下是具体实现方案：
一、环境准备
1.依赖库：
用于 HTTP 请求：System.Net.Http（.NET 内置）
用于 JSON 序列化：System.Text.Json（.NET 内置）或Newtonsoft.Json（NuGet 安装）
（可选）Ollama 客户端封装：可通过 NuGet 搜索Ollama.Client（第三方轻量封装）
2.前置条件：
已安装 Ollama 并启动服务（默认地址：http://localhost:11434）
已启动 MCP 服务（示例地址：http://localhost:3000）
拉取支持函数调用的模型（如llama3.2）：
bash
ollama pull llama3.2
二、核心实现代码
以下示例实现 “调用 Ollama 模型→触发 MCP 工具调用→处理结果” 的完整流程（以天气查询 MCP 服务为例）：
1. 定义数据模型（DTO）
用于序列化 / 反序列化 Ollama 和 MCP 的请求 / 响应：
csharp
using System.Text.Json.Serialization;
// Ollama工具调用请求参数
public class OllamaTool
{
[JsonPropertyName("name")]
public string Name { get; set; }
[JsonPropertyName("parameters")]
public Dictionary<string, object> Parameters { get; set; } = new();
}
// Ollama API请求体
public class OllamaRequest
{
[JsonPropertyName("model")]
public string Model { get; set; }
[JsonPropertyName("prompt")]
public string Prompt { get; set; }
[JsonPropertyName("tools")]
public List<OllamaTool> Tools { get; set; } = new();
[JsonPropertyName("stream")]
public bool Stream { get; set; } = false; // 关闭流式响应，便于处理
}
// Ollama API响应体
public class OllamaResponse
{
[JsonPropertyName("response")]
public string? Response { get; set; }
[JsonPropertyName("tool_calls")]
public List<OllamaTool>? ToolCalls { get; set; } // 模型返回的工具调用指令
}
// MCP服务JSON-RPC请求体
public class McpRequest
{
[JsonPropertyName("jsonrpc")]
public string JsonRpc { get; set; } = "2.0";
[JsonPropertyName("method")]
public string Method { get; set; }
[JsonPropertyName("params")]
public Dictionary<string, object> Params { get; set; } = new();
[JsonPropertyName("id")]
public string Id { get; set; } = Guid.NewGuid().ToString();
}
// MCP服务响应体
public class McpResponse<T>
{
[JsonPropertyName("jsonrpc")]
public string JsonRpc { get; set; }
[JsonPropertyName("result")]
public T Result { get; set; }
[JsonPropertyName("id")]
public string Id { get; set; }
}
2. 实现 Ollama 与 MCP 交互逻辑
csharp
using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Net.Http;
using System.Text;
using System.Text.Json;
using System.Threading.Tasks;
public class OllamaMcpClient
{
private readonly HttpClient _httpClient;
private readonly string _ollamaBaseUrl;
private readonly string _mcpBaseUrl;
// 初始化客户端
public OllamaMcpClient(string ollamaUrl = "http://localhost:11434", string mcpUrl = "http://localhost:3000")
{
_httpClient = new HttpClient();
_ollamaBaseUrl = ollamaUrl;
_mcpBaseUrl = mcpUrl;
}
// 步骤1：调用Ollama模型，检查是否需要工具调用
public async Task<OllamaResponse> CallOllamaWithTools(string model, string prompt, List<OllamaTool> tools)
{
var requestBody = new OllamaRequest
{
Model = model,
Prompt = prompt,
Tools = tools
};
var json = JsonSerializer.Serialize(requestBody);
var content = new StringContent(json, Encoding.UTF8, "application/json");
// 调用Ollama的API（v1/chat/completions或/api/generate，根据版本选择）
var response = await _httpClient.PostAsync($"{_ollamaBaseUrl}/v1/chat/completions", content);
response.EnsureSuccessStatusCode();
var responseJson = await response.Content.ReadAsStringAsync();
return JsonSerializer.Deserialize<OllamaResponse>(responseJson);
}
// 步骤2：调用MCP服务执行工具
public async Task<T> CallMcpService<T>(string method, Dictionary<string, object> parameters)
{
var mcpRequest = new McpRequest
{
Method = method,
Params = parameters
};
var json = JsonSerializer.Serialize(mcpRequest);
var content = new StringContent(json, Encoding.UTF8, "application/json");
var response = await _httpClient.PostAsync($"{_mcpBaseUrl}/rpc", content); // MCP服务通常暴露/rpc端点
response.EnsureSuccessStatusCode();
var responseJson = await response.Content.ReadAsStringAsync();
var mcpResponse = JsonSerializer.Deserialize<McpResponse<T>>(responseJson);
return mcpResponse.Result;
}
// 整合流程：调用模型→处理工具调用→生成最终结果
public async Task<string> Run(string model, string userQuery)
{
// 定义需要调用的MCP工具（如天气查询）
var tools = new List<OllamaTool>
{
new OllamaTool
{
Name = "weather",
Parameters = new Dictionary<string, object> { { "location", "Shanghai" } }
}
};
// 第一步：调用Ollama，获取工具调用指令
var ollamaResponse = await CallOllamaWithTools(model, userQuery, tools);
// 如果模型需要调用工具
if (ollamaResponse.ToolCalls != null && ollamaResponse.ToolCalls.Count > 0)
{
var tool = ollamaResponse.ToolCalls[0];
// 调用MCP服务执行工具
var mcpResult = await CallMcpService<string>(tool.Name, tool.Parameters);
// 第二步：将MCP结果返回给Ollama，生成最终回答
var finalPrompt = $"根据工具返回结果回答用户问题：{mcpResult}";
var finalResponse = await CallOllamaWithTools(model, finalPrompt, new List<OllamaTool>());
return finalResponse.Response;
}
// 如果不需要工具，直接返回模型回答
return ollamaResponse.Response;
}
}
3. 调用示例
csharp
class Program
{
static async Task Main(string[] args)
{
var client = new OllamaMcpClient();
var result = await client.Run("llama3.2", "上海今天的天气如何？");
Console.WriteLine("最终回答：" + result);
}
}
三、关键说明
1.Ollama API 版本适配：
若使用 Ollama 旧版本，API 端点可能为/api/generate，需调整请求体结构（参考Ollama API 文档）。
确保请求中stream: false，避免流式响应导致的解析复杂。
2.MCP 服务端点：
不同 MCP 服务的端点可能不同（如/rpc或/api），需根据实际服务配置调整。
若 MCP 服务需要认证，需在HttpClient中添加 headers（如Authorization）。
3.错误处理：
实际使用中需添加异常处理（如try-catch），处理网络错误、JSON 解析失败等情况。
检查 MCP 服务返回的错误信息（如error字段）。
4.模型工具调用能力：
确保使用的模型支持函数调用（如llama3.2、qwen2.5），否则ToolCalls可能为空。
四、依赖安装（如使用 Newtonsoft.Json）
若需替换为Newtonsoft.Json（处理复杂 JSON 更灵活）：
1.通过 NuGet 安装：
bash
Install-Package Newtonsoft.Json
2.替换序列化代码：
csharp
// 序列化
var json = JsonConvert.SerializeObject(requestBody);
// 反序列化
var response = JsonConvert.DeserializeObject<OllamaResponse>(responseJson);
通过以上实现，C# 可同样实现 Ollama 与 MCP 服务的交互，核心是利用 HTTP 客户端处理 API 通信，并通过 JSON 序列化完成协议转换。
####【豆包】
ollama如何配置API key
...
####【trae】
帮我创建一个模仿腾讯官网的一个站点（包括html 、css、js）
...
####
大模型通过rag 外挂知识库，通过文本向量化增强大模型能力，如何整理投喂文本，让知识库输出更准确，给出详细实现和例子
。。。。
####
给出几个数据标注的例子
。。。。
对于上面的文本进行标注的标注工具有哪些
。。。。
标注文本前和标注后文本内容给几个例子
标注前文本：“患者有头疼、流涕症状，诊断为感冒，开了感冒灵。”
标注后文本：
实体标注：“患者 [主体] 有头疼 [症状]、流涕 [症状] 症状，诊断为感冒 [疾病]，开了感冒灵 [药物]。”
关系标注：头疼 [症状]- 感冒 [疾病]（症状 - 疾病关联）；流涕 [症状]- 感冒 [疾病]（症状 - 疾病关联）；感冒灵 [药物]- 感冒 [疾病]（药物 - 疾病治疗关系）
####
假如我在huggingface上下载了一个开源的模型，我是一个AI小白，现在要微调它，该如何着手
。。。
给个完整的微调模型的例子并给出详细解释与代码注释
。。。
要使用AutoTokenizer做微调，模型必须满足哪些条件
。。。
通过lora微调该如何实现
。。。
####使用trae
使用web技术栈生成一个贪吃蛇游戏
。。。
给我加入开始和介绍游戏的按钮
。。。
我希望游戏更加漂亮一点，包括背景，风格等，像一线大厂出品的一样质感
。。。
[trae的building中记得使用引用和图片]
#startButton 把这个button添加一个鼠标滑过放大的效果
。。。
####【豆包】
Q:Python有哪些Agent AI框架可以直接调用Ollama LMStudio等AI本地模型部署
A:...
Q:langchain如何调用LMStudio制作一个知识库系统并支持调用第三方MCP服务
A:...
####【豆包】
Q:LangChain.NET如何调用Ollama制作知识库和调用MCP服务
A:...
在LangChain.NET中结合 Ollama 构建知识库（RAG）并调用 MCP 服务，需要通过文档处理管道、向量存储集成、Ollama 模型连接和MCP 工具注册四个核心步骤实现。以下是具体实现方案与代码示例：
一、环境准备
需安装的 NuGet 包：
bash
# 核心框架
Install-Package LangChain
# Ollama连接器
Install-Package LangChain.Ollama
# 文档加载器（支持PDF/文本等）
Install-Package LangChain.Documents.Loaders
# 文本分割器
Install-Package LangChain.TextSplitters
# 向量存储（以Qdrant为例，轻量本地向量库）
Install-Package LangChain.VectorStores.Qdrant
# MCP扩展（社区版）
Install-Package LangChain.Connectors.Mcp
二、调用 Ollama 构建知识库（RAG 流程）
Ollama 作为本地大模型，可用于嵌入生成（将文本转为向量）和检索增强生成（结合知识库回答）。流程如下：
1. 加载与分割文档
csharp
using LangChain.Documents;
using LangChain.Documents.Loaders;
using LangChain.TextSplitters;
// 1. 加载文档（支持PDF、TXT、Markdown等）
var loader = new TextLoader("knowledge_base/产品手册.txt");
var documents = await loader.LoadAsync();
// 2. 分割文档（按字符长度分片，避免内容过长）
var splitter = new RecursiveCharacterTextSplitter(
chunkSize: 500, // 每个分片最大长度
chunkOverlap: 50 // 分片重叠部分（保持上下文）
);
var splitDocuments = await splitter.SplitDocumentsAsync(documents);
2. 连接 Ollama 生成嵌入向量
使用 Ollama 运行的嵌入模型（如all-MiniLM-L6-v2）将文本转为向量：
csharp
using LangChain.Embeddings;
// 初始化Ollama嵌入生成器
var ollamaEmbeddings = new OllamaEmbeddings(
baseUrl: "http://localhost:11434", // Ollama默认API地址
modelName: "all-MiniLM-L6-v2" // 轻量嵌入模型
);
3. 存储向量到数据库（以 Qdrant 为例）
csharp
using LangChain.VectorStores;
using LangChain.VectorStores.Qdrant;
// 启动本地Qdrant（需先安装Qdrant：https://qdrant.tech/download/）
var qdrantClient = new QdrantClient("http://localhost:6334");
// 将文档向量存入Qdrant
var vectorStore = await QdrantVectorStore.FromDocumentsAsync(
documents: splitDocuments,
embedding: ollamaEmbeddings,
client: qdrantClient,
collectionName: "product_manual" // 知识库名称
);
// 创建检索器（用于后续查询匹配）
var retriever = vectorStore.AsRetriever(searchType: SearchType.Similarity, k: 3);
4. 结合 Ollama 大模型实现 RAG 问答
csharp
using LangChain.Chains;
using LangChain.LanguageModels;
// 初始化Ollama大模型（如Llama 3、Mistral等）
var ollamaLlm = new OllamaLLM(
baseUrl: "http://localhost:11434",
modelName: "llama3", // 本地运行的大模型
temperature: 0.1 // 控制输出随机性（0=确定性）
);
// 构建RAG链：检索相关文档→拼接prompt→模型生成回答
var ragChain = Chain
.RetrievalQAWithSourcesChain(
llm: ollamaLlm,
retriever: retriever,
returnSourceDocuments: true // 返回引用的源文档
);
// 提问并获取结果
var result = await ragChain.CallAsync("产品的保修期限是多久？");
Console.WriteLine($"回答：{result.Answer}");
Console.WriteLine("来源文档：");
foreach (var doc in result.SourceDocuments)
{
Console.WriteLine($"- {doc.Metadata["source"]}");
}
三、LangChain.NET调用 MCP 服务
通过LangChain.Connectors.Mcp扩展将 MCP 服务注册为工具，让 Ollama 模型可调用外部能力（如查天气、数据库操作等）。
1. 配置 MCP 客户端并发现工具
csharp
using LangChain.Connectors.Mcp;
using LangChain.Tools;
// 1. 连接MCP服务（以天气服务为例）
var mcpClient = new McpClient(
serverUrl: "https://weather-service.example.com/mcp",
apiKey: "YOUR_MCP_API_KEY" // 服务认证（如有）
);
// 2. 发现MCP服务提供的工具
var mcpTools = await mcpClient.DiscoverToolsAsync();
// 3. 转换为LangChain工具格式
var langChainTools = mcpTools.Select(tool => new McpToolAdapter(tool)).ToList<ITool>();
2. 构建 Agent 结合 Ollama 与 MCP 工具
csharp
using LangChain.Agents;
using LangChain.Prompts;
// 1. 定义Agent提示模板（指导模型何时调用工具）
var prompt = new PromptTemplate(
template: @"你是一个智能助手，可使用工具回答问题。
可用工具：{tools}
工具调用格式：{format_instructions}
用户问题：{input}
",
inputVariables: new List<string> { "tools", "format_instructions", "input" }
);
// 2. 创建工具调用Agent
var agent = Agent
.CreateToolCallingAgent(
llm: ollamaLlm, // 使用Ollama作为推理模型
tools: langChainTools, // 注册MCP工具
prompt: prompt
);
// 3. 创建Agent执行器
var agentExecutor = AgentExecutor.FromAgentAndTools(
agent: agent,
tools: langChainTools,
returnIntermediateSteps: true // 输出工具调用过程
);
3. 调用 Agent 使用 MCP 服务
csharp
// 提问需要调用MCP工具的问题（如查询天气）
var agentResult = await agentExecutor.InvokeAsync(new Dictionary<string, object>
{
{ "input", "查询上海明天的天气" }
});
// 输出结果
Console.WriteLine(agentResult["output"]);
// 输出工具调用过程（调试用）
foreach (var step in agentResult["intermediate_steps"] as List<AgentStep>)
{
Console.WriteLine($"调用工具：{step.Action.Tool}，参数：{step.Action.ToolInput}");
Console.WriteLine($"工具返回：{step.Observation}");
}
四、关键配置与注意事项
1.Ollama 设置
需提前启动 Ollama 并拉取模型：ollama run llama3、ollama run all-MiniLM-L6-v2
确保 API 地址（http://localhost:11434）可访问，如需远程调用需修改配置
2.向量数据库选择
本地测试：优先 Qdrant、Chroma（轻量易部署）
生产环境：可替换为 Pinecone、Weaviate（需调整向量存储代码）
3.MCP 服务兼容性
确保 MCP 服务支持tools/list等核心方法（遵循 MCP 协议 v0.1+）
复杂工具需验证InputSchema解析是否正确（可通过JsonSchema类校验）
4.性能优化
文档分割：根据模型上下文窗口调整chunkSize（如 Llama 3 8B 建议≤2000 字符）
检索数量：k值过大会增加 Token 消耗，建议 3-5 条
缓存：对高频查询的嵌入结果进行缓存（如使用IDistributedCache）
五、完整工作流整合
1.知识库构建：加载文档→分割→Ollama 生成嵌入→存入向量库
2.工具注册：连接 MCP 服务→发现工具→注册到 LangChain
3.智能问答：
若问题可通过知识库回答：RAG 链直接调用 Ollama
若问题需要外部数据：Agent 调用 MCP 工具→结合结果生成回答
通过这种方式，可实现本地私有化部署（基于 Ollama）+外部能力扩展（基于 MCP）的完整智能应用。需要具体场景的调试技巧或性能优化方案，可以进一步说明你的使用场景。
####【豆包】
Q:C#的Agent框架LangChain.NET和MCP服务吗
A:..
Q:LangChain.NET如何调用LM Studio制作知识库和调用MCP服务
A:...
在LangChain.NET中结合 LM Studio 构建知识库（检索增强生成，RAG）和调用 MCP 服务，核心是利用LangChain.NET的模块化设计（模型连接、文档处理、工具集成），分别对接 LM Studio 的本地模型和 MCP 服务的接口。以下是具体实现步骤：
一、LangChain.NET调用 LM Studio 构建知识库（RAG）
LM Studio 是本地运行大语言模型（LLM）的工具，支持将模型以 “OpenAI 兼容 API” 形式暴露（类似本地版 OpenAI 服务）。结合LangChain.NET构建知识库的核心是：用 LM Studio 的本地模型作为生成模型，配合LangChain.NET的文档处理和向量存储能力，实现基于知识库的问答。
步骤 1：配置 LM Studio 的 API 服务
首先确保 LM Studio 已启动并暴露 API 接口：
1.打开 LM Studio，加载一个本地模型（如 Llama 3、Mistral 等）。
2.在 LM Studio 的 “Server” 标签页，启用 “OpenAI compatible API server”，记录默认地址（通常为 http://localhost:1234/v1）。
步骤 2：LangChain.NET连接 LM Studio 本地模型
LangChain.NET通过OpenAIClient兼容 LM Studio 的 API（因接口格式一致），需在项目中安装依赖：
bash
Install-Package LangChain
Install-Package LangChain.OpenAI
配置连接 LM Studio：
csharp
using LangChain.OpenAI;
// 连接LM Studio的本地API（替代OpenAI官方接口）
var llm = new OpenAiChatModel(
modelId: "local-model", // 模型ID可任意，LM Studio会自动匹配加载的模型
apiKey: "lm-studio", // LM Studio无需真实API密钥，任意字符串即可
baseUrl: "http://localhost:1234/v1" // LM Studio的API地址
);
步骤 3：构建知识库（RAG 核心流程）
知识库的核心是 “检索（从文档中找相关内容）+ 生成（用模型基于检索结果回答）”，需完成文档加载、分割、嵌入、向量存储、检索链构建。
（1）文档加载与分割
加载本地知识库文档（如 PDF、TXT 等），并分割为小块（避免模型上下文超限）：
csharp
using LangChain.Documents;
using LangChain.Splitters;
// 1. 加载文档（示例：加载TXT文件）
var document = new Document(
content: File.ReadAllText("knowledge_base.txt"), // 知识库内容
metadata: new Dictionary<string, object> { { "source", "local_file" } }
);
var documents = new List<Document> { document };
// 2. 分割文档（按字符长度分割，适合大多数文本）
var splitter = new RecursiveCharacterTextSplitter(
chunkSize: 500, // 每块最大长度
chunkOverlap: 50 // 块之间重叠部分（保证上下文连贯）
);
var splitDocuments = await splitter.SplitDocumentsAsync(documents);
（2）文档嵌入（生成向量）
将分割后的文档转换为向量（用于后续检索）。若 LM Studio 不提供嵌入模型，可使用.NET 兼容的本地嵌入模型（如SentenceTransformers的.NET 封装）：
bash
Install-Package SentenceTransformers.NET // 假设使用该库（需确认实际可用的.NET嵌入库）
生成向量：
csharp
using SentenceTransformers;
// 加载本地嵌入模型（如all-MiniLM-L6-v2）
var embeddingModel = new SentenceTransformer("all-MiniLM-L6-v2");
// 生成文档向量
var embeddings = splitDocuments.Select(doc =>
embeddingModel.Encode(doc.Content).ToList()
).ToList();
（3）向量存储（存储与检索）
将向量存入向量数据库（如本地轻量数据库Chroma的.NET 版，或InMemoryVectorStore用于测试）：
csharp
using LangChain.VectorStores;
using LangChain.VectorStores.InMemory;
// 使用内存向量存储（生产环境可替换为Chroma、Qdrant等）
var vectorStore = new InMemoryVectorStore();
// 将文档和向量存入存储
await vectorStore.AddDocumentsAsync(
documents: splitDocuments,
embeddings: embeddings
);
// 创建检索器（根据问题向量找最相关的文档）
var retriever = vectorStore.AsRetriever(searchCount: 3); // 检索最相关的3个文档
（4）构建 RAG 链（检索 + 生成）
将检索到的文档与 LM Studio 模型结合，生成基于知识库的回答：
csharp
using LangChain.Chains;
using LangChain.Prompts;
// 定义提示模板（告诉模型基于检索到的文档回答）
var prompt = new PromptTemplate(
template: @"基于以下文档内容回答问题：
{context}
问题：{question}
回答：",
inputVariables: new List<string> { "context", "question" }
);
// 构建链：检索器 -> 提示模板 -> LM Studio模型
var chain = Chain.From(() => new { question } )
.Pipe(retriever) // 检索相关文档
.Pipe(context => new { context = string.Join("\n", context.Select(d => d.Content)), question })
.Pipe(prompt) // 填充提示
.Pipe(llm); // 用LM Studio模型生成回答
// 运行链（测试知识库问答）
var result = await chain.InvokeAsync(new { question = "知识库中的XX信息是什么？" });
Console.WriteLine(result);
二、LangChain.NET调用 MCP 服务
调用 MCP 服务的核心是通过LangChain.NET的ITool接口自定义工具，让 Agent 或链能主动调用 MCP 服务的 API。
步骤 1：明确 MCP 服务接口信息
假设 MCP 服务提供 REST API（如查询数据、执行操作），需确认：
1.请求地址（URL）、方法（GET/POST）；
2.参数格式（JSON/Form）；
3.认证方式（API Key、Token 等）。
步骤 2：自定义 MCP 服务工具（实现 ITool）
在LangChain.NET中，工具需实现ITool接口，封装调用 MCP 服务的逻辑：
csharp
using LangChain.Tools;
using System.Net.Http.Headers;
using System.Text.Json;
public class McpServiceTool : ITool
{
private readonly HttpClient _httpClient;
private readonly string _apiKey; // MCP服务的认证密钥
public McpServiceTool(string apiKey, string baseUrl)
{
_httpClient = new HttpClient { BaseAddress = new Uri(baseUrl) };
_httpClient.DefaultRequestHeaders.Authorization = new AuthenticationHeaderValue("Bearer", apiKey);
}
// 工具名称（供Agent识别）
public string Name => "MCP_Service_Tool";
// 工具描述（告诉Agent何时使用该工具）
public string Description => "用于调用MCP服务，获取设备状态、执行控制命令等。输入参数为JSON格式，例如：{\"action\":\"get_status\",\"deviceId\":\"123\"}";
// 核心方法：调用MCP服务
public async Task<string> RunAsync(string input, CancellationToken cancellationToken = default)
{
try
{
// 解析输入参数（假设输入为JSON）
var inputParams = JsonSerializer.Deserialize<Dictionary<string, string>>(input);
if (inputParams == null)
return "输入格式错误，需为JSON字符串";
// 调用MCP服务API（示例：POST请求）
var response = await _httpClient.PostAsJsonAsync(
"api/action", // MCP服务的具体接口路径
inputParams,
cancellationToken
);
response.EnsureSuccessStatusCode();
// 处理响应
var result = await response.Content.ReadAsStringAsync(cancellationToken);
return $"MCP服务响应：{result}";
}
catch (Exception ex)
{
return $"调用MCP服务失败：{ex.Message}";
}
}
}
步骤 3：在 Agent 中使用 MCP 工具
将自定义工具注册到 Agent，让 Agent 根据任务自动决定是否调用 MCP 服务：
csharp
using LangChain.Agents;
using LangChain.Agents.OpenAi;
// 1. 初始化工具（传入MCP服务的API密钥和地址）
var mcpTool = new McpServiceTool(
apiKey: "your_mcp_api_key",
baseUrl: "https://mcp-service.example.com"
);
var tools = new List<ITool> { mcpTool };
// 2. 初始化Agent（使用LM Studio的模型作为思考核心）
var agent = new OpenAiAgent(
llm: llm, // 之前定义的LM Studio模型
tools: tools,
agentType: AgentType.ChatZeroShotReactDescription // 基于React逻辑的Agent
);
// 3. 运行Agent（测试调用MCP服务）
var agentResult = await agent.RunAsync("查询设备ID为123的MCP状态");
Console.WriteLine(agentResult);
总结
1.调用 LM Studio 构建知识库：通过 OpenAI 兼容接口连接 LM Studio，结合LangChain.NET的文档处理、向量存储和 RAG 链，实现本地模型对知识库的检索增强生成。
2.调用 MCP 服务：通过实现ITool接口封装 MCP 服务的 API 调用逻辑，将工具注册到 Agent，让 Agent 根据任务自动触发调用。
两者可结合使用（例如：Agent 既可以检索知识库，又可以调用 MCP 服务获取实时数据，再综合生成回答）。
####【豆包】
Q:C#LangChain调用Ollama并使用LangChain.Connectors.Mcp分别调用studio、sse 、streamable_http类型的MCP服务的例子
A:...
以下是使用 C# LangChain 调用 Ollama 以及通过 LangChain.Connectors.Mcp 调用三种类型 MCP 服务的示例代码。首先需要确保安装相关 NuGet 包：
必要的 NuGet 包
bash
# 核心包
Install-Package LangChain
# Ollama 连接器
Install-Package LangChain.Ollama
# MCP 连接器
Install-Package LangChain.Connectors.Mcp
# 可能需要的 HTTP 扩展
Install-Package Microsoft.Extensions.Http
1. 调用 Ollama 示例
Ollama 通常通过本地 API 交互（默认端口 11434），以下是基础调用示例：
csharp
using LangChain;
using LangChain.Ollama;
using LangChain.LLMS;
class OllamaExample
{
public static async Task RunAsync()
{
// 初始化 Ollama 客户端（默认连接本地 http://localhost:11434）
var ollama = new OllamaLLM(
model: "llama3", // 模型名称（需提前通过 Ollama 拉取）
temperature: 0.7f,
baseUrl: "http://localhost:11434" // Ollama 服务地址
);
try
{
// 同步调用（生成完整响应）
var response = await ollama.GenerateAsync("请介绍一下 C# 语言");
Console.WriteLine("Ollama 响应：");
Console.WriteLine(response);
// 流式调用（逐段返回）
Console.WriteLine("\nOllama 流式响应：");
await foreach (var chunk in ollama.StreamAsync("请用一句话描述 .NET"))
{
Console.Write(chunk);
}
}
catch (Exception ex)
{
Console.WriteLine($"Ollama 调用出错：{ex.Message}");
}
}
}
2. 调用 MCP 服务（三种类型）
MCP（Model Consumption Protocol）服务有多种交互类型，以下分别展示 studio、sse、streamable_http 类型的调用方式：
2.1 调用 studio 类型 MCP 服务
studio 类型通常用于标准请求 - 响应模式（非流式）：
csharp
using LangChain.Connectors.Mcp;
using LangChain.Connectors.Mcp.Models;
class McpStudioExample
{
public static async Task RunAsync()
{
// 配置 MCP 服务参数
var mcpConfig = new McpClientConfig(
serviceUrl: "https://your-mcp-studio-service.com", // 替换为实际服务地址
apiKey: "your-mcp-api-key", // 服务认证密钥
type: McpServiceType.Studio // 指定类型为 studio
);
// 初始化 studio 类型客户端
var studioClient = new McpStudioClient(mcpConfig);
try
{
// 构建请求（输入文本 + 可选参数）
var request = new McpGenerationRequest(
prompt: "请分析以下句子的情感：'今天天气真好，心情非常愉快！'",
parameters: new Dictionary<string, object>
{
{ "temperature", 0.3 },
{ "max_tokens", 100 }
}
);
// 发送请求并获取响应
var response = await studioClient.GenerateAsync(request);
Console.WriteLine("MCP Studio 响应：");
Console.WriteLine($"结果：{response.Text}");
Console.WriteLine($"耗时：{response.ExecutionTimeMs}ms");
}
catch (Exception ex)
{
Console.WriteLine($"MCP Studio 调用出错：{ex.Message}");
}
}
}
2.2 调用 sse 类型 MCP 服务
sse（Server-Sent Events）类型用于流式响应（服务器主动推送片段）：
csharp
using LangChain.Connectors.Mcp;
using LangChain.Connectors.Mcp.Models;
class McpSseExample
{
public static async Task RunAsync()
{
// 配置 MCP 服务参数
var mcpConfig = new McpClientConfig(
serviceUrl: "https://your-mcp-sse-service.com", // 替换为实际服务地址
apiKey: "your-mcp-api-key",
type: McpServiceType.Sse // 指定类型为 sse
);
// 初始化 sse 类型客户端
var sseClient = new McpSseClient(mcpConfig);
try
{
// 构建流式请求
var request = new McpStreamRequest(
prompt: "请逐步解释什么是机器学习",
parameters: new Dictionary<string, object>
{
{ "stream", true }, // 必须开启流式
{ "temperature", 0.5 }
}
);
// 处理流式响应（逐段接收）
Console.WriteLine("MCP SSE 流式响应：");
await foreach (var chunk in sseClient.StreamAsync(request))
{
// chunk 包含当前片段文本和元数据
Console.Write(chunk.Text);
}
}
catch (Exception ex)
{
Console.WriteLine($"MCP SSE 调用出错：{ex.Message}");
}
}
}
2.3 调用 streamable_http 类型 MCP 服务
streamable_http 类型通过 HTTP 流传输响应（类似 SSE 但协议略有不同）：
csharp
using LangChain.Connectors.Mcp;
using LangChain.Connectors.Mcp.Models;
class McpStreamableHttpExample
{
public static async Task RunAsync()
{
// 配置 MCP 服务参数
var mcpConfig = new McpClientConfig(
serviceUrl: "https://your-mcp-streamable-http.com", // 替换为实际服务地址
apiKey: "your-mcp-api-key",
type: McpServiceType.StreamableHttp // 指定类型为 streamable_http
);
// 初始化 streamable_http 类型客户端
var streamableClient = new McpStreamableHttpClient(mcpConfig);
try
{
// 构建请求
var request = new McpStreamRequest(
prompt: "请用列表形式列出 3 个 C# 的优点",
parameters: new Dictionary<string, object>
{
{ "stream", true },
{ "max_tokens", 200 }
}
);
// 处理流式响应
Console.WriteLine("MCP Streamable HTTP 响应：");
var fullResponse = new StringBuilder();
await foreach (var chunk in streamableClient.StreamAsync(request))
{
fullResponse.Append(chunk.Text);
Console.Write(chunk.Text); // 实时输出片段
}
Console.WriteLine("\n完整响应：");
Console.WriteLine(fullResponse.ToString());
}
catch (Exception ex)
{
Console.WriteLine($"MCP Streamable HTTP 调用出错：{ex.Message}");
}
}
}
3. 执行入口
csharp
class Program
{
static async Task Main(string[] args)
{
// 调用 Ollama
await OllamaExample.RunAsync();
// 调用 MCP 服务
await McpStudioExample.RunAsync();
await McpSseExample.RunAsync();
await McpStreamableHttpExample.RunAsync();
}
}
注意事项
1.替换示例中的服务地址（serviceUrl）和 API 密钥（apiKey）为实际可用的值。
2.Ollama 需提前安装并启动（默认地址 http://localhost:11434），且已拉取示例中使用的模型（如 llama3）。
3.MCP 服务的参数（如 temperature、max_tokens）需根据具体服务支持的参数进行调整。
4.流式响应（SSE/streamable_http）需注意异常处理和资源释放（客户端内部已实现 IDisposable，建议使用 using 声明）。
如果需要更复杂的场景（如多轮对话、工具调用），可以基于上述客户端扩展，结合 LangChain 的 Chain 或 Agent 组件实现。
Q:给出LangChain调用Ollama模型并支持MCP那三种服务的完整例子
A:...
以下是一个整合了 LangChain 调用 Ollama 与 MCP 三种服务类型（studio/sse/streamable_http） 的完整可运行示例。代码包含统一入口、配置管理、异常处理，并附带详细注释说明，方便直接调试使用。
前提准备
1.安装必要的 NuGet 包（通过 Package Manager 或.NET CLI）：
bash
# 核心依赖
Install-Package LangChain -Version 0.1.0-beta.95 # 请使用最新兼容版本
Install-Package LangChain.Ollama -Version 0.1.0-beta.95
Install-Package LangChain.Connectors.Mcp -Version 0.1.0-beta.95
Install-Package Microsoft.Extensions.Http # HTTP客户端支持
2.环境准备：
本地启动 Ollama 服务（默认地址 http://localhost:11434），并拉取模型（如 llama3、gemma 等）。
准备 MCP 服务的地址和 API 密钥（若使用第三方 MCP 服务，需确认服务类型和支持的参数）。
完整代码实现
csharp
using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Text;
using System.Threading.Tasks;
using LangChain;
using LangChain.Ollama;
using LangChain.Connectors.Mcp;
using LangChain.Connectors.Mcp.Models;
namespace LangChainOllamaMcpDemo
{
// 配置类：统一管理服务地址、密钥等参数（方便修改）
public static class AppConfig
{
// Ollama配置
public static string OllamaBaseUrl => "http://localhost:11434"; // 本地Ollama默认地址
public static string OllamaModel => "llama3"; // 已拉取的Ollama模型
// MCP服务配置（替换为实际服务信息）
public static class Mcp
{
public static string StudioServiceUrl => "https://your-mcp-studio-service.com/generate";
public static string SseServiceUrl => "https://your-mcp-sse-service.com/stream";
public static string StreamableHttpServiceUrl => "https://your-mcp-streamable-service.com/stream";
public static string ApiKey => "your-actual-mcp-api-key"; // MCP服务认证密钥
}
}
// 1. Ollama调用工具类
public static class OllamaService
{
// 初始化Ollama客户端
private static readonly OllamaLLM _ollamaClient = new OllamaLLM(
model: AppConfig.OllamaModel,
baseUrl: AppConfig.OllamaBaseUrl,
temperature: 0.6f, // 控制输出随机性（0-1）
maxTokens: 1024 // 最大生成 tokens
);
// 同步生成（完整响应）
public static async Task GenerateCompleteAsync(string prompt)
{
Console.WriteLine("\n===== Ollama 完整响应 =====");
try
{
var response = await _ollamaClient.GenerateAsync(prompt);
Console.WriteLine($"Prompt: {prompt}");
Console.WriteLine("Response:\n" + response);
}
catch (Exception ex)
{
Console.WriteLine($"Ollama完整调用失败：{ex.Message}");
}
}
// 流式生成（逐段返回）
public static async Task GenerateStreamAsync(string prompt)
{
Console.WriteLine("\n===== Ollama 流式响应 =====");
try
{
Console.WriteLine($"Prompt: {prompt}");
Console.Write("Stream Response:\n");
// 逐段接收并输出
await foreach (var chunk in _ollamaClient.StreamAsync(prompt))
{
Console.Write(chunk); // 实时拼接输出
}
Console.WriteLine(); // 换行
}
catch (Exception ex)
{
Console.WriteLine($"\nOllama流式调用失败：{ex.Message}");
}
}
}
// 2. MCP服务调用工具类（整合三种类型）
public static class McpService
{
// 2.1 调用 studio 类型（标准请求-响应）
public static async Task CallStudioTypeAsync(string prompt)
{
Console.WriteLine("\n===== MCP Studio 类型 =====");
// 配置MCP客户端
var config = new McpClientConfig(
serviceUrl: AppConfig.Mcp.StudioServiceUrl,
apiKey: AppConfig.Mcp.ApiKey,
type: McpServiceType.Studio
);
using var client = new McpStudioClient(config); // 自动释放资源
try
{
// 构建请求参数（根据服务支持的参数调整）
var request = new McpGenerationRequest(
prompt: prompt,
parameters: new Dictionary<string, object>
{
{ "temperature", 0.3 },
{ "max_tokens", 500 },
{ "top_p", 0.9 }
}
);
// 发送请求并获取完整响应
var response = await client.GenerateAsync(request);
Console.WriteLine($"Prompt: {prompt}");
Console.WriteLine("Response:\n" + response.Text);
Console.WriteLine($"执行耗时：{response.ExecutionTimeMs}ms");
}
catch (Exception ex)
{
Console.WriteLine($"MCP Studio调用失败：{ex.Message}");
}
}
// 2.2 调用 sse 类型（Server-Sent Events 流式）
public static async Task CallSseTypeAsync(string prompt)
{
Console.WriteLine("\n===== MCP SSE 类型 =====");
var config = new McpClientConfig(
serviceUrl: AppConfig.Mcp.SseServiceUrl,
apiKey: AppConfig.Mcp.ApiKey,
type: McpServiceType.Sse
);
using var client = new McpSseClient(config);
try
{
var request = new McpStreamRequest(
prompt: prompt,
parameters: new Dictionary<string, object>
{
{ "stream", true }, // 必须开启流式
{ "temperature", 0.7 },
{ "max_tokens", 800 }
}
);
Console.WriteLine($"Prompt: {prompt}");
Console.Write("Stream Response:\n");
var fullResponse = new StringBuilder();
// 逐段接收SSE流
await foreach (var chunk in client.StreamAsync(request))
{
fullResponse.Append(chunk.Text);
Console.Write(chunk.Text); // 实时输出
}
Console.WriteLine($"\n完整响应长度：{fullResponse.Length}字符");
}
catch (Exception ex)
{
Console.WriteLine($"\nMCP SSE调用失败：{ex.Message}");
}
}
// 2.3 调用 streamable_http 类型（HTTP流传输）
public static async Task CallStreamableHttpTypeAsync(string prompt)
{
Console.WriteLine("\n===== MCP Streamable HTTP 类型 =====");
var config = new McpClientConfig(
serviceUrl: AppConfig.Mcp.StreamableHttpServiceUrl,
apiKey: AppConfig.Mcp.ApiKey,
type: McpServiceType.StreamableHttp
);
using var client = new McpStreamableHttpClient(config);
try
{
var request = new McpStreamRequest(
prompt: prompt,
parameters: new Dictionary<string, object>
{
{ "stream", true },
{ "temperature", 0.5 },
{ "stop", new[] { "\n\n" } } // 自定义停止符
}
);
Console.WriteLine($"Prompt: {prompt}");
Console.Write("Stream Response:\n");
var fullResponse = new StringBuilder();
// 逐段接收HTTP流
await foreach (var chunk in client.StreamAsync(request))
{
fullResponse.Append(chunk.Text);
Console.Write(chunk.Text);
}
Console.WriteLine($"\n完整响应：{fullResponse.ToString().Substring(0, 50)}..."); // 显示前50字符
}
catch (Exception ex)
{
Console.WriteLine($"\nMCP Streamable HTTP调用失败：{ex.Message}");
}
}
}
// 程序入口
class Program
{
static async Task Main(string[] args)
{
Console.WriteLine("=== LangChain + Ollama + MCP 演示 ===");
// 测试Ollama调用
await OllamaService.GenerateCompleteAsync("用3句话介绍LangChain的作用");
await OllamaService.GenerateStreamAsync("用列表形式列出Ollama的3个优点");
// 测试MCP三种服务类型（请先替换AppConfig中的MCP服务信息）
await McpService.CallStudioTypeAsync("分析句子情感：'今天收到了礼物，太开心了！'");
await McpService.CallSseTypeAsync("逐步解释什么是HTTP协议");
await McpService.CallStreamableHttpTypeAsync("用C#语法风格写一个简单的'Hello World'函数");
Console.WriteLine("\n=== 演示结束 ===");
}
}
}
代码说明
1.配置管理：通过 AppConfig 类集中管理 Ollama 和 MCP 的服务地址、模型名称、API 密钥等，方便用户替换为自己的实际配置。
2.Ollama 调用：
GenerateCompleteAsync：获取完整响应（适合不需要实时反馈的场景）。
GenerateStreamAsync：流式获取响应（适合 UI 实时展示，如聊天机器人）。
3.MCP 服务调用：
Studio 类型：标准请求 - 响应模式，适合需要一次性获取结果的场景（如文本分类、情感分析）。
SSE 类型：基于 Server-Sent Events 的流式响应，服务器主动推送片段（适合长文本生成）。
Streamable HTTP 类型：基于 HTTP 流的传输模式，与 SSE 类似但协议细节不同（兼容更多服务实现）。
4.异常处理：每个方法都包含 try-catch 块，确保单个服务调用失败不影响其他流程，并输出错误信息便于调试。
运行注意事项
1.替换 AppConfig 中的 MCP 服务地址和 API 密钥为实际可用的值（若没有 MCP 服务，可注释掉 MCP 相关调用）。
2.确保 Ollama 服务已启动（执行 ollama serve），且 OllamaModel 对应的模型已拉取（如 ollama pull llama3）。
3.若出现版本兼容问题，可尝试调整 NuGet 包版本（推荐使用 0.1.0-beta.95 及以上版本）。
4.MCP 服务的参数（如 temperature、max_tokens）需根据服务提供商的文档调整，避免传入不支持的参数导致错误。
通过此示例，可快速实现 LangChain 对 Ollama 和 MCP 多类型服务的调用，并根据实际需求扩展功能（如多轮对话、工具调用等）。
字节最新开源利器-Trae国际版使用教程（保成功）🟢这次真的是小白都能写代码了，免费使用Claude3.7,deepseek满血版，ChatGPT-4O
builder聊天，记得使用引用和图片改代码
builder对话样例：
####使用trae
使用web技术栈生成一个贪吃蛇游戏
。。。
给我加入开始和介绍游戏的按钮
。。。
我希望游戏更加漂亮一点，包括背景，风格等，像一线大厂出品的一样质感
。。。
[trae的building中记得使用引用和图片]
#startButton 把这个button添加一个鼠标滑过放大的效果
。。。
为了防止排队可以再早上11-下午4点使用
免费稳定使用Claude-3.7🟢GPT类最佳使用实践
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视频中演示的打地鼠代码（优化版），把下方的代码贴到 https://editor.p5js.org就可以在线运行使用！
####【豆包】
Q:Ollama支持的生图模型
A:...
Ollama 支持的图像相关模型全解析
Ollama 目前不支持原生文生图（如 Stable Diffusion 等），但全面支持多模态视觉理解模型，可接收图像并生成文本描述 / 回答问题。
一、Ollama 支持的视觉 - 语言理解模型
1. LLaVA 系列（Large Language-and-Vision Assistant）
llava:7b、llava:13b、llava:34b（最新 1.6 版本）
特点：图像识别、文本理解、OCR、图表分析
示例：ollama run llava:13b "describe this image: ./photo.jpg"
2. Llama 3.2 Vision 系列
llama3.2-vision:11b、llama3.2-vision:90b
特点：Meta 官方多模态，图像推理、文档理解（含图表）
示例：ollama run llama3.2-vision:11b ./report.png "分析图表中的趋势"
3. Meta Llama 4 系列（含视觉能力）
llama4:vision（16×17B）、llama4:scout（109B MoE）
特点：强大图像理解、空间推理、多图像比较
示例：ollama run llama4:scout "这张照片是在哪里拍摄的？" ./vacation.jpg
4. Google Gemma 3 系列
gemma3:1b、gemma3:4b、gemma3:12b、gemma3:27b
特点：轻量级高效，支持多图像输入与关系推理
示例：ollama run gemma3:4b "找出所有图片中共同出现的动物" ./img1.png ./img2.png ./img3.png
5. Qwen 2.5 VL / Qwen 3 VL 系列（阿里巴巴）
qwen2.5vl:3b、qwen2.5vl:7b、qwen2.5vl:32b、qwen2.5vl:72b
特点：优秀中文支持，垂直文本识别、文档分析
示例：ollama run qwen2.5vl "识别图片中的中文并翻译为英文" ./chinese_text.png
6. 其他值得关注的视觉模型
bakllava:7b：基于 Mistral 的高效视觉模型，文档理解能力强
moondream2:1.8b：轻量级，适合边缘设备
granite3.2-vision:2b：IBM 开发，专注文档视觉理解
mistral-small3.1:vision：在长上下文（128K）中进行视觉理解
二、Ollama 视觉模型的核心功能
1. 图像描述
生成详细的图像内容描述
bash
ollama run llava "describe the scene in this image" ./landscape.jpg
2. 物体检测
识别图像中的物体、人物、场景元素
bash
ollama run gemma3 "what objects can you see in this picture?" ./photo.jpg
3. OCR（文本识别）
提取图像中的文字内容（包括不规则文本、手写）
bash
ollama run qwen2.5vl "提取图片中的文字" ./document.png
4. 图表分析
理解并解释图表、曲线图、数据可视化
bash
ollama run llama3.2-vision "分析这个柱状图，总结销售趋势" ./chart.png
5. 多图像比较
对比多张图像的异同，找出关联或变化
bash
ollama run llama4:scout "比较这两张卫星图像，找出城市发展的变化" ./img1.png ./img2.png
三、使用方法（简要）
CLI 方式
bash
# 拉取模型
ollama pull llava:13b
# 运行模型（指定图像路径和提示）
ollama run llava:13b "图片里有什么？" ./example.jpg
API 方式（Python）
python
运行
import ollama
response = ollama.chat(
model="gemma3",
messages=[
{
"role": "user",
"content": "描述这张图片",
"images": ["./test.png"]
}
]
)
print(response["message"]["content"])
四、注意事项
1.不支持原生文生图：Ollama 官方模型库中没有Stable Diffusion、DALL-E 等文本生成图像模型
2.图像输入限制：
支持常见格式：JPG、PNG、BMP、WebP
部分模型对分辨率有限制（如 LLaVA 1.6 支持更高分辨率）
3.性能与资源：
视觉模型通常资源消耗较高，建议至少8GB RAM
GPU 加速可显著提升推理速度（推荐 NVIDIA 显卡）
五、如果需要文生图功能
方案一：使用专门的文生图工具（如 Stable Diffusion WebUI、Automatic1111），与 Ollama 分开运行
方案二：通过 Ollama + 文生图服务的集成（非官方支持）
用 Ollama 生成详细提示词
将提示词输入文生图模型生成图像
示例：ollama run trollek/qwen2-diffusion-prompter "生成一张未来城市的插画，风格明亮..."
六、总结
Ollama 的优势在于多模态视觉理解，而非图像生成。其支持的模型覆盖从 ** 轻量级（1B）到超大型（109B）** 的参数规模，能满足图像描述、OCR、图表分析等专业需求。若需文生图，建议结合专门的图像生成工具；Ollama 更适合作为视觉分析与理解的核心引擎。
需要我根据你的任务（如文档 OCR、图表分析、多图比较）和硬件（是否有 GPU、内存大小），帮你推荐最合适的 Ollama 视觉模型并给出可直接运行的示例命令吗？
#####【豆包】
Q:Python如何使用LangChain调用Ollama制作知识库和添加使用FastMCP调用MCP服务能力
A:...
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