怎么做网站站内优化媒体:多地新增感染趋势回落

之前的文章中介绍了Obsidian配合Ollama的使用案例，那么它们是如何配合起来的呢？其实这个问题并不准确，问题的准确描述应该是Obsidian的Copilot插件是如何与Ollama大语言模型交互的。因为Obsidian在这里只是一个载体，核心功能还是Copilot插件与Ollama完成的。

从obsidian-copilot开始

在为Obsidian安装Copilot插件时，发现Copilot插件是开源的。

打开源码仓库根目录的 local_copilot.md 能看到Ollama相关的介绍。其中提到了Ollama server，猜测Copilot插件是通过REST API去和Ollama通信的。

进一步了解Ollama

Ollama的文档里提到了一些信息

• Ollama提供了一系列的API
• Ollama启动后默认侦听127.0.0.1的11434端口来提供API服务
• Ollama server在运行时会产生日志，在MacOS的存放路径是 ~/.ollama/logs/server.log
• 把环境变量 OLLAMA_DEBUG 设置为1可以启用debug日志

启用debug日志后重启Ollama，在浏览器里输入 http://127.0.0.1:11434 得到如下结果

在Ollama命令行提出一个问题（这里问它的名字），在日志里看到了相关的信息

说明Ollama命令行里的提问会调用/api/chat这个API。在Obsidian的Copilot Chat窗口里提问也会看到类似的日志。

交互过程

那么Obsidian的Copilot插件是如何调用Ollama server的API呢？在obsidian-copilot源代码中没有发现对/api/chat的直接调用，看起来封装的比较深。通过分析源代码推测调用的层次如下

• langchain/ollama 是langchain.js对Ollama的集成，是一个npm包
• Ollama JavaScript Library 是Ollama提供的对其API调用的JavaScript封装

看得出调用关系还是比较清晰的。但这里再次引申出一个问题：为什么Obsidian Copilot插件不直接和Ollama server通信呢？为什么非得引入langchain来做这件事情呢？