Ollama-Plug-in

Das Ollama-Plug-in bietet Schnittstellen zu allen lokalen LLMs, die von Ollama unterstützt werden.

Installation

npm i --save genkitx-ollama

Konfiguration

Für dieses Plug-in müssen Sie zuerst den Ollama-Server installieren und ausführen. Eine Anleitung dazu findest du unter https://ollama.com/download.

Sie können das gewünschte Modell mit der Ollama-Befehlszeile herunterladen. Beispiel:

ollama pull gemma

Wenn Sie dieses Plug-in verwenden möchten, geben Sie es an, wenn Sie Genkit initialisieren:

import { genkit } from 'genkit';
import { ollama } from 'genkitx-ollama';

const ai = genkit({
  plugins: [
    ollama({
      models: [
        {
          name: 'gemma',
          type: 'generate', // type: 'chat' | 'generate' | undefined
        },
      ],
      serverAddress: 'http://127.0.0.1:11434', // default local address
    }),
  ],
});

Authentifizierung

Wenn Sie auf Remote-Bereitstellungen von Ollama zugreifen möchten, für die benutzerdefinierte Header erforderlich sind (statische, z. B. API-Schlüssel, oder dynamische, z. B. Authentifizierungsheader), können Sie diese im Ollama-Konfigurations-Plug-in angeben:

Statische Überschriften:

ollama({
  models: [{ name: 'gemma'}],
  requestHeaders: {
    'api-key': 'API Key goes here'
  },
  serverAddress: 'https://my-deployment',
}),

Sie können Header auch dynamisch pro Anfrage festlegen. Im folgenden Beispiel wird gezeigt, wie du ein ID-Token mit der Google Auth-Bibliothek festlegst:

import { GoogleAuth } from 'google-auth-library';
import { ollama } from 'genkitx-ollama';
import { genkit } from 'genkit';

const ollamaCommon = { models: [{ name: 'gemma:2b' }] };

const ollamaDev = {
  ...ollamaCommon,
  serverAddress: 'http://127.0.0.1:11434',
};

const ollamaProd = {
  ...ollamaCommon,
  serverAddress: 'https://my-deployment',
  requestHeaders: async (params) => {
    const headers = await fetchWithAuthHeader(params.serverAddress);
    return { Authorization: headers['Authorization'] };
  },
};

const ai = genkit({
  plugins: [
    ollama(isDevEnv() ? ollamaDev : ollamaProd),
  ],
});

// Function to lazily load GoogleAuth client
let auth: GoogleAuth;
function getAuthClient() {
  if (!auth) {
    auth = new GoogleAuth();
  }
  return auth;
}

// Function to fetch headers, reusing tokens when possible
async function fetchWithAuthHeader(url: string) {
  const client = await getIdTokenClient(url);
  const headers = await client.getRequestHeaders(url); // Auto-manages token refresh
  return headers;
}

async function getIdTokenClient(url: string) {
  const auth = getAuthClient();
  const client = await auth.getIdTokenClient(url);
  return client;
}

Nutzung

Mit diesem Plug-in werden Modellreferenzen nicht statisch exportiert. Geben Sie eines der von Ihnen konfigurierten Modelle mit einer String-ID an:

const llmResponse = await ai.generate({
  model: 'ollama/gemma',
  prompt: 'Tell me a joke.',
});

Einbettungspartner

Das Ollama-Plug-in unterstützt Einbettungen, die für Ähnlichkeitssuchen und andere NLP-Aufgaben verwendet werden können.

const ai = genkit({
  plugins: [
    ollama({
      serverAddress: 'http://localhost:11434',
      embedders: [{ name: 'nomic-embed-text', dimensions: 768 }],
    }),
  ],
});

async function getEmbedding() {
  const embedding = await ai.embed({
      embedder: 'ollama/nomic-embed-text',
      content: 'Some text to embed!',
  })

  return embedding;
}

getEmbedding().then((e) => console.log(e))