Ollama Web Search and Web Fetch API リリース

Ollamaは、大規模言語モデル（LLM）がインターネットからリアルタイムの情報にアクセスできるようにする、新しいウェブ検索APIおよびウェブフェッチAPIを導入しました。これらのツールは、最新のウェブデータでモデルの回答を補強することで、ハルシネーションを減らし、モデルの応答の正確性を向上させるように設計されています。

Web Search and Web Fetch 機能

Ollamaは現在、ウェブとのやり取りのために2つの主要なツールを提供しています。情報を発見するための検索APIと、特定のURLからコンテンツを抽出するためのフェッチAPIです。

Web Search API

ウェブ検索APIを使用すると、モデルはインターネットをクエリし、関連する結果のリストを受け取ることができます。これはREST APIとして利用可能であり、OllamaのPythonおよびJavaScriptライブラリに統合されています。この機能により、gpt-ossシリーズのようなモデルは、長時間実行されるリサーチタスクを実行できるようになります。

Web Fetch API

ウェブフェッチAPIは、個々のページのコンテンツを取得するために使用されます。これは、ユーザーがプロンプトで特定のURLを提供した場合や、検索エージェントが特定の検索結果をより深く掘り下げる必要がある場合に特に有用です。

技術的な実装と統合

Ollamaは、既存のワークフローにこれらの検索およびフェッチ機能を実装するための複数の方法を提供しています。

APIおよびライブラリへのアクセス

ユーザーは以下の方法でこれらの機能にアクセスできます：

REST API: https://ollama.com/api/web_search および https://ollama.com/api/web_fetch へのcURLリクエストを使用。
Python Library: ollama.web_search および ollama.web_fetch を使用（ollama>=0.6.0 が必要）。
JavaScript Library: client.webSearch および client.webFetch を使用（ollama@>=0.6.0 が必要）。

検索エージェントの構築

Ollamaは、強力なツール使用能力を持つモデルとこれらのツールを組み合わせて使用することを推奨しています。推奨されるモデルには qwen3 や gpt-oss が含まれ、qwen3:480b-cloud、gpt-oss:120b-cloud、および deepseek-v3.1-cloud といったクラウドベースのオプションもあります。

検索エージェントを構築する際の最適なパフォーマンスを得るために、Ollamaはモデルのコンテキスト長を約32,000トークンに増やすことを推奨しています。これは、検索およびフェッチの結果が数千トークンを返す可能性があるためです。

エコシステムとの統合

Ollamaは、Model Context Protocol (MCP) との統合を有効にし、ウェブ検索機能を他のAIクライアントに拡張できるようにしました。

MCP サーバーのサポート

Python MCP サーバーを通じて、MCP互換のクライアントでウェブ検索を有効にできます。特定の統合手順は以下に対して提供されています：

Cline: uv を使用してMCPサーバーのスクリプトを実行するように、MCPサーバー設定を介して構成。
Codex: ~/.codex/config.toml ファイルを介して構成。
Goose: Gooseの拡張機能を通じて統合。

価格とアクセス

ウェブ検索は、Ollamaアカウントに関連付けられた寛大な無料枠を通じて、個人向けに利用可能です。Ollamaのクラウドサブスクリプションにアップグレードすることで、より高いレート制限を利用できます。