Python结合Ollama本地大模型实现SMTP发送

一、项目简介

本项目基于Python实现Ollama+SMTP智能发信工具，采用三层分层架构：配置层、AI生成层、邮件发送层。依靠本地Qwen2.5:7b大模型，用户只需要填写收件邮箱+自然语言描述邮件需求，AI自动生成邮件主题与正文，确认后通过邮箱SMTP协议一键发送邮件。

整体执行流程：用户输入收件邮箱+发送意图 → Ollama大模型生成邮件标题+正文 → 人工预览确认 → SMTP服务发送

二、整体三层架构

分层	功能说明
配置层	读取.env环境配置文件，加载发件邮箱、SMTP授权码、Ollama服务地址、模型名称
AI生成层	调用本地Ollama REST接口，使用Qwen2.5:7b模型，根据收件人、需求自动生成标准化JSON格式邮件内容
邮件发送层	依托邮箱SSL加密SMTP服务，组装MIME邮件报文，完成邮件推送

三、Ollama本地部署模型

3.1 Ollama安装（程序+模型全安装至D盘）

3.1.1 新建D盘目录

D盘创建两个文件夹：

D:\Ollama          # 程序目录
D:\Ollama\Models   # 模型存储目录

3.1.2 下载安装包

官网下载OllamaSetup.exe，存放路径避免中文。

3.1.3 管理员终端自定义安装

1. Win+X打开【终端(管理员)】
2. 切换目录：

cd D:/

3. 指定盘符安装：

.\OllamaSetup.exe /DIR="D:\Ollama"

弹窗向导下一步完成安装。

3.2 配置模型存储路径（二选一）

方案1：系统环境变量（这种我的电脑没生效）

此电脑→属性→高级系统设置→环境变量→系统变量新建

• 变量名：OLLAMA_MODELS
• 变量值：D:\Ollama\Models
  保存后完全退出Ollama托盘，重启软件生效。
  

方案2：客户端图形配置

打开Ollama-Settings，Model location修改为D:\ollama\model，保存重启。

3.3 本地部署Qwen2.5:7B模型

1. Win+R输入cmd打开命令行
2. 查看已有模型：

ollama list

3. 一键下载并启动千问7B：

ollama run Qwen2.5:7b

模型大小约4.7G，等待全部分片100%下载、校验完成，出现>>> Send a message即为部署成功。

4. 再次执行ollama list，列表出现Qwen2.5:7b代表部署完毕。
   
   

3.4 备注

普通硬件优先选择7B及以下模型，硬件配置充足可选用10B以上大模型。

四、完整代码分模块详解

4.1 模块导入区

import os
import json
import smtplib
from email.mime.text import MIMEText
from email.mime.multipart import MIMEMultipart

import requests
from dotenv import load_dotenv

模块作用说明

1. os：内置模块，读取系统环境变量，获取配置参数
2. json：解析大模型返回的JSON格式邮件数据
3. smtplib：Python内置SMTP客户端，实现邮件传输协议
4. MIMEText/MIMEMultipart：构造标准MIME格式邮件（正文、主题、收发件人）
5. requests：HTTP请求库，调用Ollama开放API接口
6. dotenv.load_dotenv：加载项目.env配置文件，隔离敏感隐私配置

4.2 环境配置加载模块

# 加载 .env配置文件
load_dotenv()

# 读取配置，无配置时使用默认参数
QQ_EMAIL = os.getenv("QQ_EMAIL")
QQ_SMTP_AUTH_CODE = os.getenv("QQ_SMTP_AUTH_CODE")
OLLAMA_BASE_URL = os.getenv("OLLAMA_BASE_URL", "http://localhost:11434")
OLLAMA_MODEL = os.getenv("OLLAMA_MODEL", "qwen2.5:7b")

配置说明

1. load_dotenv()：自动读取项目根目录.env文件，将配置写入环境变量，敏感信息不硬编码在源码
2. QQ_EMAIL：发件QQ邮箱账号，SMTP登录用户名
3. QQ_SMTP_AUTH_CODE：QQ邮箱POP3/SMTP授权码（非QQ登录密码，邮箱后台开启服务获取）
4. OLLAMA_BASE_URL：Ollama本地服务地址，默认本机11434端口
5. OLLAMA_MODEL：指定Ollama运行的大模型，默认qwen2.5:7b

开发规范：配置与代码分离，.env配置文件添加至.gitignore，避免隐私信息上传代码仓库

4.3 AI自动生成邮件内容函数generate_email_content

def generate_email_content(to: str, intent: str) -> dict:
    # 构造提示词Prompt
    prompt = f"""你是一个邮件助手。根据用户的要求，生成一封邮件的【主题】和【正文】。
收件人是：{to}
用户要求：{intent}
请严格按以下 JSON 格式输出，不要输出其他内容：
{{"subject": "邮件主题", "body": "邮件正文"}}
注意：
- 正文要有礼貌、专业
- 正文用中文
- 主题简洁明了"""

    # 请求Ollama接口
    resp = requests.post(
        f"{OLLAMA_BASE_URL}/api/chat",
        json={
            "model": OLLAMA_MODEL,
            "messages": [{"role": "user", "content": prompt}],
            "stream": False,
        },
        timeout=120,
    )
    resp.raise_for_status()

    # 提取模型返回内容
    content = resp.json()["message"]["content"].strip()
    # 剔除markdown代码标记，纯提取JSON字符串
    if "```" in content:
        start = content.find("{")
        end = content.rfind("}") + 1
        content = content[start:end]

    result = json.loads(content)
    # 控制台预览生成内容
    print(f"主题: {result['subject']}")
    print(f"正文:\n{result['body']}")
    return result

关键细节解析

1. Prompt设计

• 角色限定：指定AI为专业邮件助手，约束输出风格
• 动态入参：注入收件人邮箱、用户发送需求
• 格式强约束：强制返回纯JSON字符串，双大括号{{}}实现f-string符号转义，便于程序解析
• 内容约束：规范正文语言、礼貌性、主题精简

2. Ollama接口请求参数

• /api/chat：Ollama标准对话接口地址
• stream:False：关闭流式输出，一次性完整返回生成内容
• timeout=120：接口超时时间120s，适配7B模型生成耗时
• resp.raise_for_status()：HTTP异常自动抛出，快速捕获服务连接错误

3. 数据清洗逻辑
   部分大模型会使用```markdown代码块包裹JSON，代码自动截取首尾{}，过滤多余字符，保证json.loads正常解析。

4.4 SMTP邮件发送函数send_email

def send_email(to: str, subject: str, body: str):
    # 初始化邮件对象
    msg = MIMEMultipart()
    msg["From"] = QQ_EMAIL
    msg["To"] = to
    msg["Subject"] = subject
    # 挂载纯文本正文，utf-8适配中文
    msg.attach(MIMEText(body, "plain", "utf-8"))

    # SSL加密连接QQ邮箱SMTP服务器
    with smtplib.SMTP_SSL("smtp.qq.com", 465) as server:
        server.login(QQ_EMAIL, QQ_SMTP_AUTH_CODE)
        server.sendmail(QQ_EMAIL, to, msg.as_string())

SMTP配置说明

1. QQ邮箱SSL SMTP地址：smtp.qq.com，端口465
2. with上下文管理：自动关闭SMTP连接，无需手动close
3. MIMEText(plain)：纯文本格式邮件，utf-8编码解决中文乱码问题
4. 登录凭证使用邮箱+SMTP授权码，禁止使用QQ明文密码

4.5 主交互函数main

def main():
    # 前置配置校验
    if not QQ_EMAIL or not QQ_SMTP_AUTH_CODE:
        print("错误：请在 .env 文件中配置 QQ_EMAIL 和 QQ_SMTP_AUTH_CODE")
        return

    print("=" * 50)
    print("  Ollama + QQ邮箱 智能发邮件工具")
    print("=" * 50)

    # 用户交互输入
    to = input("\n请输入收件人邮箱: ").strip()
    if not to:
        print("收件人不能为空")
        return

    intent = input("请描述你想发什么内容的邮件: ").strip()
    if not intent:
        print("邮件意图不能为空")
        return

    # AI生成邮件内容
    email_content = generate_email_content(to, intent)
    # 确认是否发送
    confirm = input("确认发送？(y/n): ").strip().lower()
    if confirm == "y":
        send_email(to, email_content["subject"], email_content["body"])
        print("邮件发送成功！")
    else:
        print("已取消发送。")

4.6 程序入口

if __name__ == "__main__":
    main()

Python标准入口写法：脚本直接运行触发main()；代码被其他项目导入时不会自动执行，方便函数二次调用。

五、项目数据流图

六、部署使用步骤

6.1 环境依赖安装

pip install requests python-dotenv

6.2 安装配置Ollama

1. 安装Ollama客户端，执行命令拉取模型：ollama pull qwen2.5:7b
2. 启动Ollama本地服务（默认开机自启，端口11434）

6.3 新建.env配置文件

项目根目录创建.env，填入配置信息：

QQ_EMAIL=你的QQ邮箱@qq.com
QQ_SMTP_AUTH_CODE=你的SMTP授权码
# 可选配置，默认localhost:11434 qwen2.5:7b
# OLLAMA_BASE_URL=http://localhost:11434
# OLLAMA_MODEL=qwen2.5:7b

6.4 运行项目

终端运行python main.py或直接右键运行

输入收件邮箱+邮件需求，等待AI生成内容，输入y即可完成发送。

七、注意事项

1. 邮箱必须开启POP3/SMTP服务，在邮箱设置-账户页面开启，获取16位授权码；
2. Ollama服务必须提前启动，确保11434端口正常可访问；
3. 若模型输出格式异常，可优化Prompt增加输出限制，规避非标准JSON返回；

项目链接: https://pan.baidu.com/s/1XdEZPsVm4pzruBUAyVPu4w?pwd=2qfa 提取码: 2qfa