Avante.nvim插件中Ollama模型上下文窗口问题的解决方案

在基于Neovim的AI编程助手插件Avante.nvim中，部分用户反馈在使用Ollama本地模型时遇到了上下文窗口限制的问题。本文将深入分析问题根源并提供完整的解决方案。

问题现象分析

当用户通过Avante Ask或Avante Chat功能与本地运行的Ollama模型交互时，模型无法正确获取当前打开的文件内容或选中的代码片段。这表现为模型始终要求用户提供代码，而无法自动识别编辑器中的上下文。

技术背景

Ollama作为本地模型运行平台，其默认配置的上下文窗口(Context Window)大小有限。上下文窗口决定了模型能够处理的输入文本长度，当超过这个限制时，模型将无法正确处理完整的上下文信息。

解决方案详解

1. 修改API端点

需要将默认的OpenAI兼容端点切换为Ollama原生API端点：

endpoint = "http://127.0.0.1:11434/api"

2. 配置上下文参数

在API请求中添加num_ctx参数来扩展上下文窗口大小：

options = {
    num_ctx = 16384  -- 可根据模型支持调整此值
}

3. 实现流式数据处理

由于Ollama API不遵循SSE(Server-Sent Events)规范，需要自定义数据解析逻辑：

parse_stream_data = function(data, handler_opts)
    local json_data = vim.fn.json_decode(data)
    if json_data and json_data.done then
        handler_opts.on_stop({ reason = json_data.done_reason or "stop" })
        return
    end
    if json_data and json_data.message and json_data.message.content then
        handler_opts.on_chunk(json_data.message.content)
    end
end

4. 完整配置示例

provider = "ollama",
vendors = {
    ollama = {
        api_key_name = "",
        endpoint = "http://127.0.0.1:11434/api",
        model = "qwen2.5-coder:14b",
        parse_curl_args = function(opts, code_opts)
            return {
                url = opts.endpoint .. "/chat",
                headers = {
                    ["Accept"] = "application/json",
                    ["Content-Type"] = "application/json",
                },
                body = {
                    model = opts.model,
                    options = { num_ctx = 16384 },
                    messages = require("avante.providers").copilot.parse_messages(code_opts),
                    stream = true,
                },
            }
        end,
        parse_stream_data = -- 上述解析函数
    },
},

注意事项

1. 不同模型支持的上下文窗口大小不同，可通过ollama show <model>命令查询
2. 过长的上下文可能导致性能问题，建议根据实际需求调整num_ctx值
3. 定期使用:AvanteClear命令清理缓存和记忆，避免上下文过长
4. 启用调试模式(debug = true)可帮助排查API请求问题

模型兼容性说明

本方案适用于多种Ollama托管模型，包括但不限于：

• Phi4
• Qwen2.5系列
• Deepseek系列
• Llama3系列

通过以上配置，Avante.nvim将能够充分利用本地模型的上下文处理能力，显著提升AI编程助手的实用性和响应质量。