【100日でCompany AI OSを作る】DAY11｜OllamaでAI社員と会話する
はじめに
こんにちは。
「100日でCompany AI OSを作る」シリーズのDAY11です。
前回は、AI社員ごとに会話履歴を管理する Memory Manager を実装しました。
今回は、いよいよ**ローカルLLM「Ollama」**と連携し、AI社員と実際に会話できる仕組みを作ります。
ここからCompany AI OSは、単なるデータ管理システムではなく、AI社員が応答するAIプラットフォームへと進化していきます。
DAY11で作るもの
今回実装する内容は次のとおりです。
Ollamaライブラリの導入
ollama_client.py の作成
OllamaClient クラスの実装
chat() メソッドの作成
AI社員との連携
会話テスト
最終的には、PythonからOllamaへメッセージを送り、AI社員が応答できるようになります。
なぜOllamaを使うのか
Company AI OSでは、ローカル環境でAIを動かすことを目標にしています。
Ollamaを利用することで、
インターネット接続に依存しない
API利用料金を気にせず開発できる
個人情報を外部へ送信しない
さまざまなLLMへ簡単に切り替えられる
といったメリットがあります。
ローカルAIを活用することで、Company AI OSは企業内でも利用しやすいAI基盤を目指しています。
OllamaClientを作成する
今回は、Ollamaとの通信を担当するクラスを作成します。
例えば、
class OllamaClient:という専用クラスを用意し、
chat()メソッドからAIへ質問を送信できるようにします。
このように処理をクラスへまとめておくことで、
AI社員
AI秘書
AI社長
など、すべてのAIから共通して利用できる設計になります。
AI社員と連携する
これまで作成した
Employee Manager
Memory Manager
に加え、
今回作成するOllamaClientを利用することで、
AI社員は
ユーザーから質問を受け取る
Ollamaへ送信する
AIの回答を取得する
Memoryへ保存する
という流れで動作できるようになります。
少しずつCompany AI OSらしい構成になってきました。
動作確認
最後にAI社員との会話テストを行います。
例えば、
「おはようございます。」
というメッセージを送ると、
AI社員が自然な文章で返答することを確認します。
これでCompany AI OSのAI社員が、初めてユーザーと会話できるようになります。
今回のまとめ
DAY11では、
Ollamaとの接続
OllamaClientクラス
chat()メソッド
AI社員との会話
を実装しました。
これでCompany AI OSは、ローカルLLMを活用したAIシステムとして、大きな一歩を踏み出しました。
次回予告
次回は、
「Memoryを利用したAI社員を作る」
を実装します。
今回の会話機能とMemory Managerを組み合わせ、AI社員が過去の会話を活用しながら応答できるようにしていきます。
Company AI OSは、100日かけて「AI社員が働く会社」をゼロから構築するプロジェクトです。
ぜひ次回もご覧ください。
