深入解析dotnet/extensions项目中Ollama库的依赖设计哲学
2025-06-27 18:03:44作者:宣聪麟
在.NET生态系统的扩展组件库dotnet/extensions中,Microsoft.Extensions.Ollama作为一个AI聊天客户端实现库,其依赖关系设计体现了现代.NET库开发的模块化思想。本文将剖析这种设计背后的技术考量。
分层依赖架构
Ollama库采用了典型的分层依赖模式,它仅依赖于Microsoft.Extensions.AI.Abstractions这个抽象层,而非完整的Microsoft.Extensions.AI实现包。这种设计带来了几个显著优势:
- 最小化依赖原则:Abstractions包仅包含接口定义,不引入任何具体实现,保证了基础库的轻量化
- 依赖倒置:通过抽象接口解耦具体实现,符合SOLID设计原则
- 灵活组合:使用者可以根据需要选择是否引入完整功能包
实际开发中的正确使用方式
当开发者需要同时使用Ollama客户端和高级功能时,正确的做法是在项目中显式添加两个NuGet包引用:
// 必需的基础抽象包
<PackageReference Include="Microsoft.Extensions.AI.Abstractions" Version="x.x.x" />
// Ollama具体实现
<PackageReference Include="Microsoft.Extensions.Ollama" Version="x.x.x" />
// 可选的高级功能包
<PackageReference Include="Microsoft.Extensions.AI" Version="x.x.x" />
设计哲学解析
这种设计模式反映了现代.NET库开发的几个核心理念:
- 可插拔架构:核心功能与增值服务分离,允许按需组合
- 启动速度优化:最小化初始依赖,加快应用启动时间
- 部署灵活性:在容器化场景下可以更精细地控制镜像层
最佳实践建议
对于不同场景的开发者,我们建议:
- 库开发者:应当遵循这种模式,将核心实现与扩展功能分离
- 应用开发者:
- 简单场景:仅引用Abstractions和具体实现库
- 需要完整功能:额外引用Microsoft.Extensions.AI
- 框架整合者:可以通过条件引用实现自动功能发现
这种设计虽然初期可能增加一些配置复杂度,但从长期维护和系统演进的角度来看,它提供了更好的灵活性和可维护性,是值得推崇的架构模式。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00
GLM-4.7-FlashGLM-4.7-Flash 是一款 30B-A3B MoE 模型。作为 30B 级别中的佼佼者,GLM-4.7-Flash 为追求性能与效率平衡的轻量化部署提供了全新选择。Jinja00
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin07
compass-metrics-modelMetrics model project for the OSS CompassPython00
最新内容推荐
Error Correction Coding——mathematical methods and algorithms:深入理解纠错编码的数学精髓 HP DL380 Gen9iLO固件资源下载:提升服务器管理效率的利器 RTD2270CLW/RTD2280DLW VGA转LVDS原理图下载介绍:项目核心功能与场景 JADE软件下载介绍:专业的XRD数据分析工具 常见材料性能参数pdf下载说明:一键获取材料性能参数,助力工程设计与分析 SVPWM的原理及法则推导和控制算法详解第四修改版:让电机控制更高效 Oracle Instant Client for Microsoft Windows x64 10.2.0.5下载资源:高效访问Oracle数据库的利器 鼎捷软件tiptop5.3技术手册:快速掌握4gl语言的利器 源享科技资料大合集介绍:科技学习者的全面资源库 潘通色标薄全系列资源下载说明:设计师的创意助手
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
523
3.72 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
329
388
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
877
578
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
335
161
暂无简介
Dart
762
188
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.33 K
745
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
12
1
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
302
349
华为昇腾面向大规模分布式训练的多模态大模型套件,支撑多模态生成、多模态理解。
Python
113
136