Plugin Ollama menyediakan antarmuka ke LLM lokal mana pun yang didukung oleh Ollama.
Penginstalan
npm i --save genkitx-ollama
Konfigurasi
Plugin ini mengharuskan Anda menginstal dan menjalankan server Ollama terlebih dahulu. Anda dapat mengikuti petunjuk di: https://ollama.com/download
Anda dapat menggunakan CLI Ollama untuk mendownload model yang Anda minati. Misalnya:
ollama pull gemma
Untuk menggunakan plugin ini, tentukan saat Anda menginisialisasi Genkit:
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
}),
],
});
Autentikasi
Jika ingin mengakses deployment Ollama jarak jauh yang memerlukan header kustom (statis, seperti kunci API, atau dinamis, seperti header autentikasi), Anda dapat menentukannya di plugin konfigurasi Ollama:
Header statis:
ollama({
models: [{ name: 'gemma'}],
requestHeaders: {
'api-key': 'API Key goes here'
},
serverAddress: 'https://my-deployment',
}),
Anda juga dapat menetapkan header secara dinamis per permintaan. Berikut adalah contoh cara menetapkan token ID menggunakan library Google Auth:
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;
}
Penggunaan
Plugin ini tidak mengekspor referensi model secara statis. Tentukan salah satu model yang Anda konfigurasikan menggunakan ID string:
const llmResponse = await ai.generate({
model: 'ollama/gemma',
prompt: 'Tell me a joke.',
});
Embedder
Plugin Ollama mendukung penyematan, yang dapat digunakan untuk penelusuran kemiripan dan tugas NLP lainnya.
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))