在使用 LangChain 的 ChatOllama 接口时，我们常常需要设置 base_url，以指定 Ollama 服务的访问地址。然而，LangChain 官方文档对这个参数的解释十分简略，仅提到：
param base_url: str | None = None # Base url the model is hosted under.
这让不少初次接触 Ollama 与 LangChain 集成的开发者感到迷惑：这个参数究竟如何工作？默认地址在哪？是否有优先级机制？
为了解答这些疑问，我深入分析了 LangChain 和 Ollama 的源码，揭开了它背后的调用机制。
🧩 一步步追踪：LangChain ➜ Ollama ➜ Python 客户端 ➜ Go 服务
在 LangChain 中，ChatOllama 实际是对 Ollama API 的封装，其底层调用的是官方的 ollama-python 客户端。而该 Python 客户端内部，最终通过 HTTP 请求与本地或远程的 Ollama 服务通信。
📌 关键点：base_url 实际控制的并不是 LangChain 本身，而是传递给 Ollama 客户端的参数。
🧭 Ollama Python 客户端中的地址优先级逻辑
在深入阅读 ollama-python 源码后，可以明确看到，客户端的请求地址（即 base_url）遵循如下 优先级规则：
✅ 优先级一（最高）：
显式传递 host 参数
from ollama import Client
client = Client(host="http://192.168.31.163:11500")
当你明确指定了 host 参数时，所有请求将使用该地址，无视其他设置。
✅ 优先级二：
环境变量 OLLAMA_HOST
如果未传入 host 参数，客户端会尝试从环境变量中读取：
export OLLAMA_HOST=http://192.168.31.163:11500`
或在 Python 中：
import os
os.environ["OLLAMA_HOST"] = "http://192.168.31.163:11500"`
这是推荐方式之一，适合开发环境切换和部署配置。
✅ 优先级三（最低）：
默认地址
如果未传入参数，且未设置环境变量，则默认使用：
`http://127.0.0.1:11434`
这假定 Ollama 服务在本机默认端口启动。
🔍 ChatOllama 实际调用示例（结合 base_url）
`from langchain.chat_models import ChatOllama
llm = ChatOllama(base_url="http://192.168.31.163:11500", model="qwen3:0.6b")`
这里传入的 base_url 最终会被封装为 host 参数传入 Ollama 的 Python 客户端。
💡 实践建议
| 场景 | 推荐方式 |
|---|---|
| 本地开发调试 | 设置 base_url 明确指向 127.0.0.1:11434
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| 跨平台（如 WSL ➜ Windows） | 使用 host="http://<Windows IP>:<端口>"
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| 多环境部署 | 设置环境变量 OLLAMA_HOST
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📎 总结
虽然 LangChain 对 base_url 参数的说明非常简略，但其底层依赖的 Ollama Python 客户端却提供了清晰而严谨的地址优先级机制。理解这套机制对于我们在多平台、多端部署 Ollama 模型非常关键。
💬 欢迎交流你在使用 Ollama 和 LangChain 时的经验与问题，评论区见！
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