构建多模型协同的Ollama智能对话系统

构建多模型协同的Ollama智能对话系统

在人工智能应用中,单一模型往往难以满足复杂场景的需求。本文将介绍如何整合多个Ollama模型,构建一个智能对话系统,实现情感分析、危机评估和智能回复的协同功能。

系统架构

该系统采用多模型pipeline架构,包含三个核心组件:

  • 情感分析模型 (Qwen-7B)
  • 危机评估模型 (MindPal)
  • 主对话模型 (PsychologistV2)

技术实现

1. 基础架构设计

首先,我们定义了一个OllamaModelPipeline类来管理多个模型的调用:

python 复制代码
class OllamaModelPipeline:
    def __init__(self):
        self.endpoints = {
            'emotion': 'http://localhost:11435',  # qwen:7b
            'main': 'http://localhost:11436',     # psychologistv2
            'crisis': 'http://localhost:11437'    # mindpal
        }

2. 模型调用接口

实现统一的模型调用接口,确保与不同模型的交互一致性:

python 复制代码
def call_model(self, model_name: str, prompt: str) -> Dict[Any, Any]:
    endpoint = self.endpoints[model_name]
    model_map = {
        'emotion': 'qwen:7b',
        'main': 'ALIENTELLIGENCE/psychologistv2:latest',
        'crisis': 'ALIENTELLIGENCE/mindpal:latest'
    }
    
    response = requests.post(
        f"{endpoint}/api/generate",
        json={
            "model": model_map[model_name],
            "prompt": prompt
        }
    )
    return response.json()

3. 多模型协同处理流程

系统采用瀑布式的处理流程:

  1. 情感分析阶段

    python 复制代码
    emotion_prompt = f"分析以下文本的情绪状态,用简短的关键词回答: {user_input}"
    emotion_result = self.call_model('emotion', emotion_prompt)
  2. 条件式危机评估

    python 复制代码
    if "悲伤" in emotion_result['response'] or "焦虑" in emotion_result['response']:
        crisis_prompt = f"以下是用户的输入,请评估是否需要危机干预,给出建议:{user_input}"
        crisis_result = self.call_model('crisis', crisis_prompt)
  3. 上下文感知的回应生成

    python 复制代码
    context = f"""
    用户输入: {user_input}
    情绪分析: {emotion_result['response']}
    危机评估: {crisis_result['response']}
    请根据以上信息,生成适当的回应。
    """
    main_result = self.call_model('main', context)

系统特点

  1. 模块化设计

    • 各模型独立部署
    • 统一的接口封装
    • 易于扩展和维护
  2. 智能流程控制

    • 基于情绪触发危机评估
    • 上下文信息传递
    • 错误处理机制
  3. 资源优化

    • 按需调用模型
    • 并行部署提升性能
    • 独立端口避免冲突

使用示例

python 复制代码
pipeline = OllamaModelPipeline()
result = pipeline.analyze_user_input("我最近感觉很困扰,工作压力很大")

print("\n分析结果:")
print(f"情绪分析: {result['emotion_analysis']}")
print(f"危机评估: {result['crisis_assessment']}")
print(f"AI回应: {result['response']}")

实际应用场景

  1. 心理咨询辅助

    • 快速情绪识别
    • 及时危机干预
    • 个性化回应生成
  2. 客服系统增强

    • 情绪感知服务
    • 智能话术调整
    • 多层次响应机制
  3. 社交媒体监控

    • 情绪趋势分析
    • 危机预警系统
    • 智能回复建议

未来优化方向

  1. 模型优化

    • 引入更专业的情感分析模型
    • 优化危机评估准确度
    • 增强回复个性化程度
  2. 系统增强

    • 添加会话历史记忆
    • 实现多轮对话管理
    • 引入更多专业领域模型
  3. 性能提升

    • 实现模型结果缓存
    • 优化请求并发处理
    • 添加负载均衡机制

完整代码

bash 复制代码
import requests
import json
from typing import Dict, Any

class OllamaModelPipeline:
    def __init__(self):
        # 定义模型端点
        self.endpoints = {
            'emotion': 'http://localhost:11435',  # qwen:7b
            'main': 'http://localhost:11436',     # psychologistv2
            'crisis': 'http://localhost:11437'    # mindpal
        }
    
    def call_model(self, model_name: str, prompt: str) -> Dict[Any, Any]:
        """调用指定的模型"""
        endpoint = self.endpoints[model_name]
        model_map = {
            'emotion': 'qwen:7b',
            'main': 'ALIENTELLIGENCE/psychologistv2:latest',
            'crisis': 'ALIENTELLIGENCE/mindpal:latest'
        }
        
        response = requests.post(
            f"{endpoint}/api/generate",
            json={
                "model": model_map[model_name],
                "prompt": prompt
            }
        )
        return response.json()

    def analyze_user_input(self, user_input: str) -> Dict[str, Any]:
        """使用多个模型分析用户输入"""
        # 1. 使用情感分析模型评估情绪
        emotion_prompt = f"分析以下文本的情绪状态,用简短的关键词回答: {user_input}"
        emotion_result = self.call_model('emotion', emotion_prompt)
        
        # 2. 根据情绪状态决定是否需要危机干预
        if "悲伤" in emotion_result['response'] or "焦虑" in emotion_result['response']:
            crisis_prompt = f"以下是用户的输入,请评估是否需要危机干预,给出建议:{user_input}"
            crisis_result = self.call_model('crisis', crisis_prompt)
        else:
            crisis_result = {"response": "无需危机干预"}
        
        # 3. 使用主模型生成回应
        context = f"""
        用户输入: {user_input}
        情绪分析: {emotion_result['response']}
        危机评估: {crisis_result['response']}
        请根据以上信息,生成适当的回应。
        """
        main_result = self.call_model('main', context)
        
        return {
            "emotion_analysis": emotion_result['response'],
            "crisis_assessment": crisis_result['response'],
            "response": main_result['response']
        }

def main():
    pipeline = OllamaModelPipeline()
    
    print("欢迎使用多模型分析系统!输入 'quit' 退出")
    while True:
        user_input = input("\n请输入您想说的话: ")
        if user_input.lower() == 'quit':
            break
            
        try:
            result = pipeline.analyze_user_input(user_input)
            print("\n分析结果:")
            print(f"情绪分析: {result['emotion_analysis']}")
            print(f"危机评估: {result['crisis_assessment']}")
            print(f"AI回应: {result['response']}")
        except Exception as e:
            print(f"发生错误: {str(e)}")

if __name__ == "__main__":
    main()
相关推荐
思则变1 小时前
[Pytest] [Part 2]增加 log功能
开发语言·python·pytest
漫谈网络2 小时前
WebSocket 在前后端的完整使用流程
javascript·python·websocket
try2find3 小时前
安装llama-cpp-python踩坑记
开发语言·python·llama
博观而约取4 小时前
Django ORM 1. 创建模型(Model)
数据库·python·django
会飞的果粒橙5 小时前
在Ubuntu24上安装ollama
ollama·deepseek
精灵vector5 小时前
构建专家级SQL Agent交互
python·aigc·ai编程
Zonda要好好学习6 小时前
Python入门Day2
开发语言·python
Vertira6 小时前
pdf 合并 python实现(已解决)
前端·python·pdf
太凉6 小时前
Python之 sorted() 函数的基本语法
python
项目題供诗6 小时前
黑马python(二十四)
开发语言·python