在SemanticKernel/C#中使用Ollama的对话模型与嵌入模型

前言

上一篇文章介绍了使用SemanticKernel/C#的RAG简易实践，在上篇文章中我使用的是兼容OpenAI格式的在线API，但实际上会有很多本地离线的场景。今天跟大家介绍一下在SemanticKernel/C#中如何使用Ollama中的对话模型与嵌入模型用于本地离线场景。

开始实践

本文使用的对话模型是gemma2:2b，嵌入模型是all-minilm:latest，可以先在Ollama中下载好。

2024年2月8号，Ollama中的兼容了OpenAI Chat Completions API，具体见https://ollama.com/blog/openai-compatibility。

因此在SemanticKernel/C#中使用Ollama中的对话模型就比较简单了。

var kernel = Kernel.CreateBuilder()
    .AddOpenAIChatCompletion(modelId: "gemma2:2b", apiKey: null, endpoint: new Uri("http://localhost:11434")).Build();

这样构建kernel即可。

简单尝试一下效果：

public async Task<string> Praise()
{
    var skPrompt = """                           
                  你是一个夸人的专家，回复一句话夸人。                         
                  你的回复应该是一句话，不要太长，也不要太短。                                                  
                  """;
    var result = await _kernel.InvokePromptAsync(skPrompt);
    var str = result.ToString();
    return str;
}

就这样设置就成功在SemanticKernel中使用Ollama的对话模型了。

现在来看看嵌入模型，由于Ollama并没有兼容OpenAI的格式，所以直接用是不行的。

Ollama的格式是这样的：

OpenAI的请求格式是这样的：

curl https://api.openai.com/v1/embeddings \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer $OPENAI_API_KEY" \
  -d '{
    "input": "Your text string goes here",
    "model": "text-embedding-3-small"
  }'

OpenAI的返回格式是这样的：

{
  "object": "list",
  "data": [
    {
      "object": "embedding",
      "index": 0,
      "embedding": [
        -0.006929283495992422,
        -0.005336422007530928,
        ... (omitted for spacing)
        -4.547132266452536e-05,
        -0.024047505110502243
      ],
    }
  ],
  "model": "text-embedding-3-small",
  "usage": {
    "prompt_tokens": 5,
    "total_tokens": 5
  }
}

因此通过请求转发的方式是不行的。

之前也有人在ollama的issue提了这个问题：

似乎也有准备实现嵌入接口的兼容：

目前试了一下还没有兼容。

在SemanticKernel中需要自己实现一些接口来使用Ollama的嵌入模型，但是经过搜索，我发现已经有大佬做了这个事，github地址：
https://github.com/BLaZeKiLL/Codeblaze.SemanticKernel。

使用方法见：
https://github.com/BLaZeKiLL/Codeblaze.SemanticKernel/tree/main/dotnet/Codeblaze.SemanticKernel.Connectors.Ollama

大佬实现了ChatCompletion、EmbeddingGeneration与TextGenerationService，如果你只使用到EmbeddingGeneration可以看大佬的代码，在项目里自己添加一些类，来减少项目中的包。

这里为了方便，直接安装大佬的包：

构建ISemanticTextMemory：

 public async Task<ISemanticTextMemory> GetTextMemory3()
 {
     var builder = new MemoryBuilder();
     var embeddingEndpoint = "http://localhost:11434";
     var cancellationTokenSource = new System.Threading.CancellationTokenSource();
     var cancellationToken = cancellationTokenSource.Token;
     builder.WithHttpClient(new HttpClient());
     builder.WithOllamaTextEmbeddingGeneration("all-minilm:latest", embeddingEndpoint);           
     IMemoryStore memoryStore = await SqliteMemoryStore.ConnectAsync("memstore.db");
     builder.WithMemoryStore(memoryStore);
     var textMemory = builder.Build();
     return textMemory;
 }

现在开始试试效果，基于昨天的分享做改进，今天上传一个txt文档。

一个私有文档如下所示，隐私信息已替换：

各位同学：
  你好，为了帮助大家平安、顺利地度过美好的大学时光，学校专门引进“互联网+”高校安全教育服务平台，可通过手机端随时随地学习安全知识的网络微课程。大学生活多姿多彩，牢固掌握安全知识，全面提升安全技能和素质。请同学们务必在规定的学习时间完成该课程的学习与考试。
  请按如下方式自主完成学习和考试：
  1、手机端学习平台入口：请关注微信公众号“XX大学”或扫描下方二维码，进入后点击公众号菜单栏【学术导航】→【XX微课】，输入账号（学号）、密码（学号），点【登录】后即可绑定信息，进入学习平台。
  2、网页端学习平台入口：打开浏览器，登录www.xxx.cn，成功进入平台后，即可进行安全知识的学习。
  3、平台开放时间：2024年4月1日—2024年4月30日，必须完成所有的课程学习后才能进行考试，试题共计50道，满分为100分，80分合格，有3次考试机会，最终成绩取最优分值。
  4、答疑qq群号：123123123。
  学习平台登录流程
  1.	手机端学习平台入口：
  请扫描下方二维码，关注微信公众号“XX大学”；
  公众号菜单栏【学术导航】→【XX微课】，选择学校名称，输入账号（学号）、密码（学号），点【登录】后即可绑定信息，进入学习平台；
  遇到问题请点【在线课服】或【常见问题】，进行咨询（咨询时间：周一至周日8:30-17:00）。
  2.	网页端学习平台入口：
  打开浏览器，登录www.xxx.cn，成功进入平台后，即可进行安全知识的学习。
  3.	安全微课学习、考试
  1)	微课学习
  点击首页【学习任务中】的【2024年春季安全教育】，进入课程学习；
  展开微课列表，点击微课便可开始学习；
  大部分微课是点击继续学习，个别微课是向上或向左滑动学习；
  微课学习完成后会有“恭喜，您已完成本微课的学习”的提示，需点击【确定】，再点击【返回课程列表】，方可记录微课完成状态；
  2)	结课考试
  完成该项目的所有微课学习后，点击【考试安排】→【参加考试】即可参加结课考试。

上传文档：

切割为三段：

存入数据：

回一个问题，比如“答疑qq群号是多少？”：

虽然耗时有点久，大概几十秒，但是回答对了：

再尝试回答一个问题：

回答效果不是很好，而且由于配置不行，本地跑也很慢，如果有条件可以换一个模型，如果没有条件并且不是一定要离线运行的话，可以接一个免费的api，在结合本地的嵌入模型。

换成在线api的Qwen/Qwen2-7B-Instruct，效果还不错：

总结

本次实践的主要收获是如何在SemanticKernel中使用Ollama中的对话模型与嵌入模型用于本地离线场景。在实践RAG的过程中，发现影响效果的最主要在两个地方。

第一个地方是切片大小的确定：

 var lines = TextChunker.SplitPlainTextLines(input, 20);
 var paragraphs = TextChunker.SplitPlainTextParagraphs(lines, 100);

第二个地方是要获取几条相关数据与相关度的设定：

var memoryResults = textMemory.SearchAsync(index, input, limit: 3, minRelevanceScore: 0.3);

相关度太高一条数据也找不到，太低又容易找到不相关的数据，需要通过实践，调整成一个能满足需求的设置。

参考

1、
https://medium.com/@johnkane24/local-memory-c-semantic-kernel-ollama-and-sqlite-to-manage-chat-memories-locally-9b779fc56432

2、
https://github.com/BLaZeKiLL/Codeblaze.SemanticKernel

未经允许不得转载：大白鲨游戏网 » 在SemanticKernel/C#中使用Ollama的对话模型与嵌入模型