如何在.NET中本地运行LLMs：Ollama的AI应用指南

AI在.NET开发中的集成

如今，将人工智能集成到.NET应用程序中比以往任何时候都更加容易。本文将指导您如何使用Ollama在本地运行大型语言模型（LLM），并将其集成到您的.NET应用程序中。我们将探讨所需的库、设置和代码示例，帮助您开始使用AI驱动的.NET开发，确保AI集成过程顺畅高效。这种方法提供了更多的控制权、隐私性和成本节约。

关键点

• 学习如何使用Ollama在本地运行大型语言模型。
• 了解如何使用Microsoft的AI库将AI集成到.NET应用程序中。
• 探索使用本地LLM的隐私和控制优势。
• 逐步指南：设置和使用Microsoft.Extensions.AI NuGet包。
• 演示集成过程的实际代码示例。
• 概述不同的LLM实现，包括Semantic Kernel和OpenAI。
• 发现如何创建主机生成器并将AI服务添加到您的.NET应用程序中。

NET生态系统中的AI现状

由于一系列强大的库，将人工智能集成到.NET应用程序中变得更加容易。这些库简化了与大型语言模型（LLM）的交互过程，使开发者能够更轻松地在项目中利用AI。关键库是Microsoft.Extensions.AI，它提供了一个简单的接口，用于与各种LLM进行交互。这个抽象层支持多种AI服务和模型，允许开发者在不需要大量代码更改的情况下切换不同的模型。

Microsoft提供了几种与这个基础库配合使用的实现，如Semantic Kernel、OpenAI、Azure AI以及社区创建的包。每种实现都有其独特的优势，能够满足不同的用例和项目需求。通过采用这些库，.NET开发者可以无缝地将AI驱动的功能集成到他们的应用程序中，增强应用程序的能力，并打开创新解决方案的大门。这种集成涵盖了核心类型，如IChatClient、ChatMessage和Embeddings，并支持TextContent、ImageContent和AudioContent等内容类型。

AI在企业和个人使用中变得越来越重要。从Semantic Kernel到Ollama，可能性是无限的。请继续关注以了解更多。

探索Ollama用于本地LLM托管

什么是Ollama？

Ollama是一个旨在轻松在本地运行大型语言模型的平台。对于希望在不依赖基于云的服务的情况下进行AI实验的开发者来说，这个工具非常宝贵，它提供了增强的隐私性和对数据的控制。Ollama简化了LLM的部署和管理，即使是AI新手也能轻松上手。通过在本地托管模型，开发者还可以减少延迟，并确保他们的应用程序在处理复杂的AI任务时仍然保持响应。

Ollama支持多种模型，包括Llama 3.3模型。您可以在Ollama网站上找到这些模型，以查看哪种模型最适合您的需求。其易用性和广泛的模型支持使Ollama成为本地AI实现的首选。这允许将AI功能无缝集成到应用程序中。

使用Ollama的好处

• 增强的数据隐私
• 减少延迟
• 成本效益
• 离线功能
• 可定制性

选择Ollama的因素