NarimanN2/ollama-playground

解決する問題

このリポジトリは、Ollamaのオープンソースモデルについて学ぶことと、実際にそれらを使って構築することの間のギャップを埋めます。PDFとのチャット、AIエージェントの構築、音声やビジョンアプリケーションの作成など、実際のタスクでこれらのモデルを使用する方法を示す、すぐに使えるサンプルプロジェクトのセットを提供します。ドキュメントを読むだけでなく、動作するコードを見て、チュートリアルビデオを視聴できます。

仕組み

このリポジトリは独立したプロジェクトのセットとして構成されており、各プロジェクトには独自のフォルダとREADMEがあります。各プロジェクトは特定のユースケースに焦点を当て、Ollamaモデルをコアエンジンとして使用します。プロジェクトはカテゴリにグループ化されています：

• 検索拡張生成（RAG） – PDFとのチャット、ハイブリッド検索、マルチモーダルRAG、音声RAGを含む。
• エージェントツールとプロトコル – メモリ付きエージェント、MCPベースおよびACPベースのエージェント、安全なMCPサーバーの構築方法を示す。
• 実用的なエージェント – ウェブスクレイピング、リサーチアシスタント、テキストからSQLへのエージェントなど。
• マルチエージェントシステム – スーパーバイザーとスウォームアーキテクチャ。
• 音声 – AIポッドキャストジェネレーターとローカル音声アシスタントを含む。
• ビジョン – ビデオ要約、OCR、感情検出、物体検出、画像検索エンジン。 各プロジェクトにはローカルで実行できるコードが付属し、各プロジェクトには構築方法を説明するYouTubeビデオが付属しています。

対象読者

これは、ローカルで実行されるオープンソースLLMを使ってアプリケーションを構築する方法を学びたい開発者、趣味人、学生向けです。また、RAG、エージェント、音声、ビジョンの実用的な実装に興味があり、ゼロから始めたくない人にも役立ちます。ビデオチュートリアルは、これらの概念に不慣れな人でも簡単にフォローできます。

ハイライト

• 幅広いユースケースをカバー：RAG、エージェント、音声、ビジョン、マルチエージェントシステム
• 各プロジェクトには専用のREADMEとYouTubeチュートリアルへのリンクが含まれています
• プロジェクトは単純なアーキテクチャと高度なアーキテクチャ（スーパーバイザー、スウォーム、MCP、ACP）の両方を示しています
• マルチモーダルおよび音声インターフェースを含み、複数の入力/出力タイプを組み合わせる方法を示しています
• すべてがOllamaのオープンソースモデルに基づいて構築されているため、クラウド依存なしでローカルで実行できます