如何实现调用Ollama一次性聊天，不会有历史聊天记录？

环境：

Ubuntu20.04

ollama 0.6.4

问题描述：

给用户总结资料，不同用户会有不同背景资料，总结2次就不用了，有很多接口调用ollama聊天一两次就换个角色，为了不让他们聊天内容混乱？

解决方案：

为了在使用Ollama时避免不同角色或会话的聊天内容混淆，可以通过以下方法清除历史记录或隔离上下文：

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方法一：通过API调用时重置上下文

在每次发送请求时，不传递历史消息或显式清空上下文参数（不同接口可能不同）：

import ollama# 每次新对话时，使用全新的messages数组，不保留历史
response = ollama.chat(model='llama2',messages=[{'role': 'user', 'content': '你这次的角色是厨师，请回答...'}]
)
# 下次调用时重新初始化messages，不携带之前的记录

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方法二：使用keep_alive参数控制上下文保留时间

设置 keep_alive 参数为极短时间（如0s），使模型在请求完成后立即释放上下文：

response = ollama.chat(model='llama2',messages=[...],options={'keep_alive': '0s'}  # 关闭上下文保留
)

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方法三：手动调用API清除模型实例

如果使用本地部署的Ollama服务，可通过REST API删除当前模型实例（强制释放内存中的上下文）：

curl http://localhost:11434/api/delete -d '{"name": "llama2"}'

然后重新拉取模型：

curl http://localhost:11434/api/pull -d '{"name": "llama2"}'

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方法四：为不同角色创建独立会话

如果框架支持（如使用编程库），为每个角色初始化独立的会话对象，避免交叉污染：

# 示例：使用不同会话对象
session1 = ollama.chat(model='llama2', messages=[])
session2 = ollama.chat(model='llama2', messages=[])# 角色A使用session1
session1.send('作为厨师...')# 角色B使用session2
session2.send('作为医生...')

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方法五：修改Ollama启动配置（高级）

编辑Ollama配置文件（通常位于 ~/.ollama/config.json），调整上下文管理策略（需查阅官方文档确认支持参数）。

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总结

• 简单场景：每次调用不传递历史消息（messages只保留当前对话）。
• 频繁切换角色：使用keep_alive: '0s'或独立会话。
• 彻底清理：重启Ollama服务或删除模型后重新加载。

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本案例具体实现：

import requests
import jsonOLLAMA_URL = "http://192.168.28.13:11434/v1/chat/completions"def send_message(user_input):messages = [{"role": "system","content": ("【角色设定】\n""你的身份是一名资深的方案生成专家，精准提供专业方案生成。\n\n""【任务要求】\n"},{"role": "user","content": user_input}]payload = {"model": "qwen2.5-7b:latest","messages": messages,"max_tokens": 8192,"temperature": 0.5,"stream": False}try:print(f"发送请求: {json.dumps(payload, ensure_ascii=False)}")response = requests.post(OLLAMA_URL, json=payload, timeout=30)print(f"状态码: {response.status_code}")if response.status_code != 200:print(f"错误响应: {response.text}")return "服务端返回错误，请检查日志。"result = response.json()choices = result.get("choices", [])if not choices:return "无回复内容"content = choices[0].get("message", {}).get("content", "")return contentexcept requests.exceptions.Timeout:print("请求超时，请重试。")return "请求超时，请重试。"except requests.exceptions.RequestException as e:print(f"请求失败: {str(e)}")return "请求失败，请检查网络连接或服务状态。"except Exception as e:print(f"内部错误: {str(e)}")return "内部错误，请联系管理员。"def collect_multiline_input():print("请输入您的问题（支持多行输入，输入单独一行END结束）：")lines = []while True:line = input()if line.strip() == "END":breaklines.append(line)return "\n".join(lines)if __name__ == "__main__":print("欢迎使用简单聊天应用！")print("您可以输入问题，我会尽力回答。输入“退出”或“exit”结束对话。")while True:user_input = collect_multiline_input()if user_input.lower() in ["退出", "exit", "quit"]:print("聊天结束。感谢使用！")breakreply = send_message(user_input)print("AI: ", reply)

上面这段代码是单次独立对话的实现，不会保留任何聊天记录。具体分析如下：

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关键设计解析：

1. 消息列表初始化：

   messages = [{"role": "system", "content": "..."},  # 固定的系统提示{"role": "user", "content": user_input} # 仅包含当前输入
   ]
   

   每次请求都会新建消息列表，仅包含：

   • 固定不变的 system 角色提示（高考专家设定）
   • 用户本次输入的内容（不含历史对话）

2. 无状态服务：

   • 没有全局变量、数据库或文件存储对话历史
   • 每次请求都是完全独立的 HTTP POST

3. 代码执行流程：

   while True:user_input = collect_multiline_input()  # 获取本次输入reply = send_message(user_input)        # 发送独立请求print(reply)                            # 输出后不保存回复
   

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典型表现示例：

• 用户第一次输入：

  我考了650分，能上清华吗？
  

  → 消息列表仅包含系统提示 + 这个问题

• 用户第二次输入：

  那我的分数能报计算机专业吗？
  

  → 模型不知道之前的650分信息，因为消息列表被重置

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优点与局限：

优点	局限
1. 实现简单	1. 无法支持多轮对话
2. 节省内存	2. 用户需重复提供信息
3. 避免上下文污染	3. 无法实现连贯交流

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改为多轮对话的方法：

若需保留上下文，需修改代码：

# 在循环外初始化历史记录
chat_history = [{"role": "system", "content": "..."}
]while True:user_input = collect_multiline_input()# 每次添加用户输入和AI回复到历史chat_history.append({"role": "user", "content": user_input})reply = send_message(chat_history)chat_history.append({"role": "assistant", "content": reply})

这样每次请求都会携带完整的对话历史，实现连续对话。