本地大模型API开发指南|Ollama API教程:generate与chat区别详解,全端点实操指南

本地大模型API开发指南|Ollama API教程:generate与chat区别详解,全端点实操指南

💡 原文中文,约10600字,阅读约需26分钟。
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内容提要

本文介绍了Ollama HTTP API的使用,重点区分了generate和chat两个核心端点。generate用于单次补全,而chat适合多轮对话。文章详细解析了各API端点的参数和示例,建议新手从/chat端点开始,逐步掌握API的使用。

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关键要点

  • Ollama HTTP API 主要有两个核心端点:generate 和 chat。

  • generate 端点用于单次补全,而 chat 端点适合多轮对话。

  • generate 端点的输入格式为 prompt 字符串,chat 端点的输入格式为包含角色的消息数组。

  • chat 端点自动维护历史消息,适合有上下文依赖的任务。

  • 建议新手从 /api/chat 端点开始,逐步掌握 API 的使用。

  • generate 端点支持代码补全和结构化输出,而 chat 端点支持工具调用。

  • 所有 API 请求均使用 JSON body,主要通过 POST 方法进行。

  • Ollama API 提供了多种参数配置选项,用户可以根据需求进行调整。

延伸问答

Ollama API的主要功能是什么?

Ollama API主要用于提供大模型的HTTP接口,支持文本生成和对话管理。

generate和chat端点有什么区别?

generate用于单次补全,输入为prompt字符串;chat适合多轮对话,输入为包含角色的消息数组。

如何使用Ollama API进行多轮对话?

使用/chat端点,将历史消息放入messages数组中,模型会自动维护上下文。

新手应该从哪个端点开始使用Ollama API?

建议新手从/api/chat端点开始,逐步掌握API的使用。

Ollama API支持哪些参数配置选项?

Ollama API支持多种参数配置选项,如temperature、top_p、seed等,用户可根据需求调整。

如何在Ollama API中实现代码补全?

使用generate端点的suffix参数,可以在代码中插入补全内容,适合代码自动补全场景。

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