本文主要使用.Net9中的HttpClient组件，调用本地部署的Ollama提供的API接口，获取对应的问答信息。
1、🥇测试环境
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VS2022；
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.Net9控制台程序；
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HttpClient组件；
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本地部署的Ollama环境
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DeepSeek R1模型（deepseek-r1:1.5b）
关于本地部署的Ollama环境，可参见文章【通过Ollama本地部署DeepSeek R1以及简单使用的教程（超详细）】。
2、🥈创建控制台程序
我们使用VS2022创建一个基于.Net9的控制台程序，具体如下所示：
上述我们就创建好了一个控制台程序。
3、🥉Ollama接口
Ollama为我们提供了多种接口，最常用的接口为：
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POST /api/generate
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POST /api/chat
上述两个接口为最常用的，具体说明可参见【https://github.com/ollama/ollama/blob/main/docs/api.md】说明，如下所示为部分使用说明的截图：
4、🏅调用实现
4.1、🎀generate接口
我们在Program.cs文件中编写具体的代码。
具体代码实现如下所示（复制粘贴即可运行），都有对应的说明：
using System.Data;
using System.Text;
using System.Text.Json;// HttpClient实例
var httpClient = new HttpClient();// Ollama API请求地址
var requestUrl = "http://localhost:11434/api/generate";Console.ForegroundColor = ConsoleColor.Green;
Console.WriteLine("请输入对话内容（输入exit退出）：");while (true)
{// 读取输入的内容var input = Console.ReadLine();if (input != null && input.ToLower() == "exit"){Console.ForegroundColor = ConsoleColor.Red;Console.WriteLine("程序即将退出...");// 退出循环，程序结束break;}// 请求参数var requestData = new{// 指定模型标识符model = "deepseek-r1:1.5b",// 输入的提示文本prompt = input,// 是否启用流式响应stream = true,// 其他选项options = new{// 控制生成随机性（0-1）temperature = 0.7,// 最大生成 token 数max_tokens = 500}};// 创建HttpRequestMessage实例以及设置请求内容using var request = new HttpRequestMessage(HttpMethod.Post, requestUrl);request.Content = new StringContent(JsonSerializer.Serialize(requestData), Encoding.UTF8, "application/json");// 发送请求并获取响应using var response = await httpClient.SendAsync(request, HttpCompletionOption.ResponseHeadersRead);await using var stream = await response.Content.ReadAsStreamAsync();using var reader = new StreamReader(stream);// 循环读取响应流while (!reader.EndOfStream){var content = await reader.ReadLineAsync();if (!string.IsNullOrEmpty(content)){var partialResponse = JsonSerializer.Deserialize<OllamaResponse>(content);// 输出响应内容Console.ForegroundColor = ConsoleColor.White;Console.Write(partialResponse?.response);}}Console.ForegroundColor = ConsoleColor.Green;Console.WriteLine("\r\n\r\n请输入对话内容（输入exit退出）：");
}/// <summary>
/// Ollama API响应实体类
/// </summary>
public class OllamaResponse
{/// <summary>/// 模型标识符/// </summary>public string model { get; set; }/// <summary>/// 创建时间戳/// </summary>public string created_at { get; set; }/// <summary>/// 响应内容/// </summary>public string response { get; set; }/// <summary>/// 是否完成/// </summary>public bool done { get; set; }/// <summary>/// 完成原因/// </summary>public string done_reason { get; set; }public int[] context { get; set; }public long total_duration { get; set; }public long load_duration { get; set; }public int prompt_eval_count { get; set; }public long prompt_eval_duration { get; set; }public int eval_count { get; set; }public long eval_duration { get; set; }
}
运行效果：
4.2、🎁chat接口
我们在Program.cs文件中编写具体的代码。
具体代码实现如下所示（复制粘贴即可运行），都有对应的说明：
using System.Data;
using System.Text;
using System.Text.Json;// HttpClient实例
var httpClient = new HttpClient();// Ollama API请求地址
var requestUrl = "http://localhost:11434/api/chat";Console.ForegroundColor = ConsoleColor.Green;
Console.WriteLine("请输入对话内容（输入exit退出）：");while (true)
{// 读取输入的内容var input = Console.ReadLine();if (input != null && input.ToLower() == "exit"){Console.ForegroundColor = ConsoleColor.Red;Console.WriteLine("程序即将退出...");// 退出循环，程序结束break;}// 请求参数var requestData = new{// 指定模型标识符model = "deepseek-r1:1.5b",// 输入的提示文本messages = new[]{new { role = "user", content = input }},// 是否启用流式响应stream = true,// 其他选项options = new{// 控制生成随机性（0-1）temperature = 0.7,// 最大生成 token 数max_tokens = 500}};// 创建HttpRequestMessage实例以及设置请求内容using var request = new HttpRequestMessage(HttpMethod.Post, requestUrl);request.Content = new StringContent(JsonSerializer.Serialize(requestData), Encoding.UTF8, "application/json");// 发送请求并获取响应using var response = await httpClient.SendAsync(request, HttpCompletionOption.ResponseHeadersRead);await using var stream = await response.Content.ReadAsStreamAsync();using var reader = new StreamReader(stream);// 循环读取响应流while (!reader.EndOfStream){var content = await reader.ReadLineAsync();if (!string.IsNullOrEmpty(content)){var partialResponse = JsonSerializer.Deserialize<OllamaResponse>(content);// 输出响应内容Console.ForegroundColor = ConsoleColor.White;Console.Write(partialResponse?.message.content);}}Console.ForegroundColor = ConsoleColor.Green;Console.WriteLine("\r\n\r\n请输入对话内容（输入exit退出）：");
}/// <summary>
/// Ollama API响应实体类
/// </summary>
public class OllamaResponse
{/// <summary>/// 模型标识符/// </summary>public string model { get; set; }/// <summary>/// 创建时间戳/// </summary>public string created_at { get; set; }/// <summary>/// 响应内容/// </summary>public OllamaResponseMessage message { get; set; }/// <summary>/// 是否完成/// </summary>public bool done { get; set; }/// <summary>/// 完成原因/// </summary>public string done_reason { get; set; }public long total_duration { get; set; }public long load_duration { get; set; }public int prompt_eval_count { get; set; }public long prompt_eval_duration { get; set; }public int eval_count { get; set; }public long eval_duration { get; set; }
}/// <summary>
/// Ollama API响应实体类的message子类
/// </summary>
public class OllamaResponseMessage
{/// <summary>/// 角色/// </summary>public string role { get; set; }/// <summary>/// 内容/// </summary>public string content { get; set; }
}
运行效果：
到此，通过.Net9的HttpClient简单调用Ollama的API就完成了。
5、🔖其他文章：
- 通过Ollama本地部署DeepSeek R1以及简单使用的教程（超详细）
