qwen3:8b
qwen3:4b
gemma3:4b
mistral:7b

import re
from langchain_ollama import ChatOllama
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser
# 初始化 Ollama 模型
llm = ChatOllama(
    model="gemma3:4b",
)
# 定义提示模板
prompt_template = ChatPromptTemplate.from_template(
    """
    假设你是个具有丰富的爆文经验的微信公众号作者，现提供的"{question}"文章标题，优化标题，只输出最优的那个，结果不需要解释。
    """
)
# 创建处理链
chain = prompt_template | llm | StrOutputParser()
# 示例问题
question = "女人离我远点"
# 调用链并获取纯答案
answer = chain.invoke({"question": question})
clean_text = re.sub(r"<think>.*?</think>", "", answer, flags=re.DOTALL).strip()
# 输出结果
print(clean_text)