ollama功能详解

### Ollama 功能详细介绍

#### 定义与概述
Ollama 是一款强大的工具集，旨在帮助开发者和研究人员构建基于自然语言处理的应用程序。该平台不仅支持多种具体应用场景下的任务执行，还提供了丰富的接口以便于与其他软件和服务集成[^2]。

#### 应用场景实例化说明
- **文本生成**: 利用内置的不同类型的预训练模型来创建多样化的书面材料，比如撰写新闻报道、编辑博客条目或是创作文学作品。

- **多语种互译服务**: 实现不同国家之间交流所需的语言转换需求；无论是日常对话还是专业文件都能得到精准高效的翻译效果。

- **智能问答系统建设**: 面向用户提供即时有效的信息查询途径，能够理解并回应关于广泛主题领域内的疑问求解请求。

- **编程辅助开发环境搭建**: 自动生成特定语法结构下的源码片段供程序员参考学习之用，涵盖但不限于 Python 和 JavaScript 编程语言的支持能力。

#### 工具特性深入解析
为了更好地发挥上述各项应用价值，在实际操作过程中往往还需要借助一些额外的功能模块：

##### 外部函数定义与调用机制
通过编写自定义脚本来扩展核心算法之外的服务范围，允许用户根据自身业务逻辑灵活调整输入输出参数形式及其关联关系，进而完成更加复杂的工作流程自动化处理过程[^1]。

##### 自定义提示管理
针对不同的使用情境提供个性化的引导文案设定选项，使得最终产出的内容既贴合目标受众偏好又具备较高的原创度。此外，还能让用户参与到内容创造的过程中去，增强互动性和参与感[^3]。

##### 数据检索增强型聊天机器人框架
展示了一个简易版本地部署的知识库问答解决方案案例研究——`ollama_pdf_rag`项目。此方案利用了检索增益生成(Retrieval-Augmented Generation, RAG)技术原理，实现了对PDF文档内存储的信息进行高效索引建立以及上下文感知式的应答交互体验优化[^4]。

from langchain import LangChain
import os

# 加载 PDF 文件路径列表
pdf_files = ["example.pdf"]

# 初始化LangChain对象
lang_chain = LangChain()

for file in pdf_files:
    # 添加单个PDF至链表中
    lang_chain.add_document(file)

while True:
    query = input("请输入您的问题：")
    
    if not query.strip():
        break
    
    response = lang_chain.query(query)
    print(f"答案是:{response}")