增加Kimi多模态Api,这样可以灵活选择！

exp_multimodal/vlm_providers/ollama_provider.py

@@ -0,0 +1,61 @@
+"""
+Ollama VLM Provider
+支持本地/自建 Ollama 服务
+"""
+
+import os
+from typing import List
+
+from .base import VLMProvider
+
+
+class OllamaProvider(VLMProvider):
+    """
+    Ollama 本地/自建服务提供商
+    使用 OpenAI-compatible API (/v1/chat/completions)
+    """
+
+    def __init__(
+        self,
+        ollama_url: str = None,
+        model: str = None,
+    ):
+        """
+        Args:
+            ollama_url: Ollama 服务地址，默认从环境变量 OLLAMA_URL 读取
+            model: 模型名称，默认从环境变量 VLM_MODEL 读取
+        """
+        self.ollama_url = ollama_url or os.getenv("OLLAMA_URL", "http://192.168.1.250:11434")
+        self.model = model or os.getenv("VLM_MODEL", "qwen2.5vl:32b")
+
+    def chat_vision(
+        self,
+        prompt: str,
+        image_paths: List[str],
+        temperature: float = 0.1,
+        timeout_sec: int = 120,
+    ) -> str:
+        """调用 Ollama 服务进行视觉推理"""
+        # 导入原有的 ollama_client 逻辑（复用代码）
+        from .. import ollama_client
+
+        # 临时覆盖模块常量（确保使用实例配置）
+        original_url = ollama_client.OLLAMA_URL
+        original_model = ollama_client.DEFAULT_MODEL
+        try:
+            ollama_client.OLLAMA_URL = self.ollama_url
+            ollama_client.DEFAULT_MODEL = self.model
+            return ollama_client.chat_vision(
+                prompt=prompt,
+                image_paths=image_paths,
+                temperature=temperature,
+                model=self.model,
+                timeout_sec=timeout_sec,
+            )
+        finally:
+            # 恢复原始值
+            ollama_client.OLLAMA_URL = original_url
+            ollama_client.DEFAULT_MODEL = original_model
+
+    def __repr__(self):
+        return f"<OllamaProvider url={self.ollama_url} model={self.model}>"