Ollama 外掛程式

Ollama 外掛程式可為 Ollama 支援的任何本機 LLM 提供介面。

安裝

npm i --save genkitx-ollama

設定

這個外掛程式需要先安裝並執行 Ollama 伺服器。您可以按照以下操作說明進行：https://ollama.com/download

您可以使用 Ollama CLI 下載感興趣的模型。例如：

ollama pull gemma

如要使用這個外掛程式，請在初始化 Genkit 時指定它：

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
    }),
  ],
});

驗證

如果您想存取需要自訂標頭 (靜態，例如 API 金鑰，或動態，例如驗證標頭) 的 Ollama 遠端部署作業，可以透過 Ollama 設定外掛程式指定這些標頭：

靜態標頭：

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

您也可以為每個要求動態設定標頭。以下範例說明如何使用 Google 驗證程式庫設定 ID 權杖：

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;
}

用量

這個外掛程式不會將模型參照項目以靜態方式匯出。使用字串 ID 指定您設定的其中一個模型：

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

嵌入者

Ollama 外掛程式支援嵌入功能，可用於相似搜尋和其他自然語言處理工作。

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))