[Question]:Add chat’s ollama model hint 102

快速结论：该报错通常发生在 RAGFlow 添加 Ollama Chat 模型时，返回 “No models found for provider ‘Ollama’” 且错误码为 102。优先排查添加模型时是否勾选了模型列表，而不是直接检查 Ollama 连接。

适用环境：RAGFlow（最新源码构建版）、Ollama（官方 Docker 容器）、macOS 操作系统。涉及的模型包括 qwen2:0.5b、llama3.2:latest、bge-m3:latest。

最快修复方案：暂无确认的一步修复方案。可优先尝试参考 Issue #16582 中提供的解决方案。

注意事项：该问题并非 Ollama 连接失败，而是 RAGFlow 后端的模型校验逻辑在 model_info 为空数组时直接返回错误。不同版本的 RAGFlow 可能需要不同的处理方式。

问题场景

用户在 RAGFlow 的 Chat 模型配置页面添加 Ollama 提供的模型（如 qwen2:0.5b、llama3.2）时，点击验证按钮后返回错误码 102。用户已经通过 curl http://host.docker.internal:11434/api/tags 确认 Ollama 服务在容器内可访问，但添加 Chat 模型依然失败。嵌入式模型（如 bge-m3）可以正常添加，只有 Chat 模型报错。

报错原文

[Question]:Add chat's ollama model hint 102
Fail to access model(qwen2:0.5b).**ERROR**:invalid format: expected "json" or a JSON schema
{"code": 102, "message": "No models found for provider 'Ollama'"}

原因分析

根据 Issue 中的详细排查，该问题的根因并非 Ollama 连接失败，而是 RAGFlow 后端的 verify_provider_api_key 校验逻辑存在缺陷。当请求中的 model_info 字段为空数组 [] 时，后端代码会读取 Ollama 的静态模型配置。而 Ollama 在 RAGFlow 的 llm_factories.json 中的静态 LLM 配置列表恰好为空数组，导致后端直接返回 “No models found for provider ‘Ollama’”，根本没有尝试连接 Ollama 服务。

可能原因：配置 Chat 模型时未正确选择或传递需要验证的模型列表，导致 model_info 为空数组。

环境排查

确认 RAGFlow 版本是否为最新源码构建版，不同版本的校验逻辑可能不同。
确认 Ollama 是否运行在 Docker 容器中，以及是否使用 host.docker.internal 地址访问宿主机服务。
确认在添加模型时，页面上的模型列表是否正确显示并已勾选需要添加的模型。
确认 RAGFlow 中的 conf/llm_factories.json 中 Ollama 的静态模型配置是否为空。

解决步骤

参考 Issue #16582 中提到的解决方案，该 Issue 可能包含针对此问题的修复方法或绕行方案。
在添加 Chat 模型时，确保在页面中正确选择 Ollama 提供的模型名称（如 qwen2:0.5b），而不是留空或未选择模型列表。
检查 RAGFlow 的 provider_api_service.py 文件中第 656 行附近的 verify_api_key 函数，确认 model_info 参数是否确实为空数组时会导致提前返回错误。
如果修改源码可行，可以尝试调整 verify_api_key 的逻辑，在 model_info 为空时跳过静态配置检查，或自动填充默认模型列表。
确认 RAGFlow 和 Ollama 的版本兼容性，尝试升级 RAGFlow 到最新发布版本，看是否已修复此问题。