【免费下载】 **OllamaSharp 技术文档**

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安装指南

要开始使用OllamaSharp，首先确保您的开发环境已配置.NET SDK。接下来，通过NuGet包管理器或者直接在.csproj文件中添加依赖来获取OllamaSharp库。

使用NuGet命令行:

Install-Package OllamaSharp

或在.csproj文件中添加以下行:

<PackageReference Include="OllamaSharp" Version="latest_version_here" />

请将latest_version_here替换为当前的最新版本号。

项目使用说明

OllamaSharp设计简洁，易于集成到您的.NET应用中，让与Ollama API交互变得简单。

初始化客户端

开始之前，实例化OllamaApiClient并指定Ollama服务地址。

Uri serviceUrl = new Uri("http://localhost:11434");
OllamaApiClient ollamaClient = new OllamaApiClient(serviceUrl);
ollamaClient.SelectedModel = "llama2"; // 设置默认使用的模型

列出本地模型

要查看哪些模型已经下载至本地，可以调用：

List<ModelInfo> localModels = await ollamaClient.ListLocalModels();
foreach (var model in localModels)
{
    Console.WriteLine($"{model.Name}: {model.Tag}");
}

拉取远程模型及进度监控

您可以选择回调或异步集合的方式来跟踪拉取过程。

• 回调方式：

await ollamaClient.PullModel("mistral", status =>
    Console.WriteLine($"({status.Percent}%) {status.Status}"));

• IAsyncEnumerable方式：

await foreach (var status in ollamaClient.PullModel("mistral"))
{
    Console.WriteLine($"({status.Percent}%) {status.Status}");
}

流式完成响应

实现文本生成时，可以直接接收并处理流式数据。

ConversationContext chatContext = null; // 对话上下文可保持会话连贯性
chatContext = await ollamaClient.StreamCompletion("今天感觉怎么样？", chatContext,
    stream => Console.Write(stream.Response));

构建聊天界面

利用OllamaSharp轻松构建与AI的互动对话系统。

OllamaApiClient ollama = new OllamaApiClient(new Uri("http://localhost:11434"));
async Task ChatLoop()
{
    var chat = ollama.Chat(response => Console.WriteLine(response.Message.Content));
    while (true)
    {
        var userMessage = Console.ReadLine();
        await chat.Send(userMessage);
    }
}

// 运行聊天循环
ChatLoop().Wait();

项目API使用文档概览

OllamaSharp封装了Ollama API的所有端点，支持异步调用和响应流，涵盖从模型操作到实时交互的每个环节。具体API调用细节和参数定义参照Ollama API的官方文档此处，并在OllamaSharp中对应实现。

项目安装方式

正如上述安装指南所描述，推荐通过NuGet包管理器或直接编辑项目文件的方式添加OllamaSharp作为依赖项。确保正确指向最新版本以获得最佳体验和支持。

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注意: 上述代码示例展示了OllamaSharp的基本使用流程。在实际应用中，根据具体需求调整代码逻辑，并留意Ollama服务的状态与版本更新，以充分利用其功能。