【ダイジェスト】
Ollamaを使用してローカルAIモデルを実装する方法について説明します。Ollamaを利用することで、ドキュメントを外部サービスに送ることなく、ローカルサーバー上でAIモデルを実行できるようになります。このプロセスには、アーキテクチャの変更やGradleビルドの更新などの具体的な手順が含まれます。
Ollamaをサポートするアプリケーションの構築には、Gradleビルドの変更が必要です。この変更により、Ollama Spring StarterとEmbeddingライブラリがアプリケーションビルドに追加されます。また、データベースのセットアップが必要であり、特定のプロパティファイルを使用してOllamaのサポートを有効にする必要があります。
データベースのセットアップには、Liquibaseスクリプトを使用してデータベーススキーマを変更します。このスクリプトは、embeddingカラムのデータ型を変更し、Spring AI ONNX Embeddingライブラリが作成する形式をサポートするようにします。
Ollamaベースのモデルをサポートするためには、アプリケーションに変更を加える必要があります。これには、特定のプロパティファイルを使用してOllamaモデルの設定を行い、DocumentServiceに新しい機能を追加することが含まれます。
最終的に、Spring AIはOllamaと非常にうまく連携します。Ollamaモデルのパフォーマンス向上のためにはGPUアクセラレーションが必要であり、商用または本番環境での使用には適切なライセンスが必要です。Spring AIは、OpenAIのような外部AIサービスとOllamaベースのモデルの実装を似た方法で可能にします。
ニュース解説
最近の技術進歩により、AI（人工知能）の活用範囲が広がっています。特に、文書やデータの検索、分析にAIを利用することで、より高速かつ正確な情報処理が可能になっています。この文脈で、Ollamaを使用してローカルAIモデルを実装する方法が注目されています。Ollamaを利用することで、外部のAIサービスに依存せず、自社のサーバー内で完結してAIモデルを運用できるようになります。これは、特にプライバシー保護やデータのセキュリティが重要視される場合に有効な手段です。
この技術の導入には、アプリケーションのアーキテクチャの変更や、Gradleビルドの更新など、いくつかのステップが必要です。具体的には、Ollama Spring StarterとEmbeddingライブラリをアプリケーションに組み込み、データベースのセットアップを行う必要があります。また、Liquibaseスクリプトを使用してデータベーススキーマを変更し、Spring AI ONNX Embeddingライブラリが生成する形式をサポートするようにします。
この技術の導入により、文書やデータの検索、分析を行うアプリケーションは、外部のAIサービスに依存することなく、ローカルでAIモデルを実行できるようになります。これにより、データのプライバシー保護やセキュリティが強化されるとともに、外部サービスへの依存度を下げることができます。
しかし、Ollamaモデルのパフォーマンスを最大限に引き出すためには、GPUアクセラレーションが必要です。また、商用または本番環境での使用には、適切なライセンスが必要になります。これらの要件を満たすことで、AIを活用した文書やデータの検索、分析アプリケーションの構築が可能になります。
この技術の導入は、企業や組織が自身のデータをより効率的に管理し、活用するための新たな道を開くものです。プライバシー保護やデータセキュリティの観点からも、外部サービスへの依存を減らすことができるため、今後さらに注目される技術となるでしょう。
from Implementing RAG With Spring AI and Ollama Using Local AI/LLM Models.
