【生成AI】LangChain×Ollamaでgemma3:27b活用

1. 導入

生成AIアプリ開発は、クラウド環境が主流でしたが、近年、ローカル環境での開発が注目を集めています。ローカル環境で開発するメリットは、プライバシーの保護、オフラインでの動作、そしてコスト削減などが挙げられます。特に、高性能なローカルPCと適切なツールを組み合わせることで、クラウド環境と同等のパフォーマンスを実現することも可能です。この記事では、高性能GPU RTX-3090を搭載したローカルPCで、LangChainとOllamaを用いてgemma3:27bモデルを活用した生成AIアプリ開発について解説します。

2. OllamaとRTX-3090のセットアップ

Ollamaは、ローカルで大規模言語モデルを実行するためのツールです。RTX-3090のような高性能GPUを活用することで、高速な推論が可能になります。Ollamaのインストールは非常に簡単です。公式ドキュメントに従って、お使いのOSに合わせた手順でインストールしてください。インストール後、GPUが正しく認識されているか確認しましょう。確認方法は、OllamaのコマンドラインツールでGPU情報を表示することで確認できます。RTX-3090が認識されていれば、gemma3:27bのような大規模モデルの実行準備は完了です。

3. gemma3:27bの実行

Ollama上でgemma3:27bモデルを実行するには、以下のコマンドを実行します。ollama run gemma3:27b。初回実行時には、モデルのダウンロードが行われます。ダウンロード完了後、Ollamaの対話モードが起動し、gemma3:27bモデルと会話できるようになります。簡単な質問を投げかけて、正常に動作しているか確認しましょう。例えば、「今日の天気は？」と質問すると、gemma3:27bモデルが回答を生成します。GPUが正常に認識されていれば、高速な応答が期待できます。

4. LangChainによるアプリ開発

LangChainは、大規模言語モデルを連携させてアプリケーションを開発するためのフレームワークです。gemma3:27bモデルをLangChainに組み込むことで、より複雑な処理を実現できます。LangChainのインストールは、pip install langchainで簡単に行えます。LangChainでgemma3:27bモデルを使用するには、OllamaをLangChainのLLMとして設定します。設定後、LangChainのChainやAgentを使用して、gemma3:27bモデルを活用したアプリケーションを開発できます。例えば、質問応答システムや文章要約システムなどを開発できます。

5. プロンプト作成のコツ

生成AIの性能を最大限に引き出すためには、効果的なプロンプトを作成することが重要です。プロンプトは、AIに対する指示であり、AIの応答に大きな影響を与えます。プロンプトを作成する際には、明確で具体的な指示を与えるように心がけましょう。また、AIに役割を与えたり、文脈を与えたりすることも有効です。例えば、「あなたは優秀なアシスタントです。以下の質問に答えてください。」のように指示を与えることで、より適切な応答が期待できます。さらに、一度生成AIにプロンプトを作成してもらい、その内容を分析することで、より良いプロンプトを作成するためのヒントを得ることができます。AIがどのようなプロンプトを作成するのかを観察し、その傾向を把握することで、効果的なプロンプト作成スキルを向上させることができます。

6. まとめ

この記事では、高性能GPU RTX-3090を搭載したローカルPCで、LangChainとOllamaを用いてgemma3:27bモデルを活用した生成AIアプリ開発について解説しました。ローカル環境で開発するメリットは、プライバシーの保護、オフラインでの動作、そしてコスト削減などです。LangChainとOllamaを組み合わせることで、ローカル環境でも高性能な生成AIアプリを開発することが可能です。今後の展望としては、ローカル環境でのAI開発ツールがさらに充実し、より手軽にAIアプリを開発できるようになることが期待されます。また、より高性能なGPUが登場することで、ローカル環境でのAI開発の可能性がさらに広がることが予想されます。

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一生ヘタレプログラマ