導入

このブログ投稿では、Ollama の Llama 3 モデルと対話する単純なチャット アプリケーションを作成するプロセスを順を追って説明します。フロントエンドには JavaScript、HTML、CSS を使用し、バックエンドには Express を備えた Node.js を使用します。最終的には、ユーザー メッセージを AI モデルに送信し、その応答をリアルタイムで表示する、機能するチャット アプリケーションが完成します。

前提条件

始める前に、次のものがマシンにインストールされていることを確認してください:

• Node.js
• npm (ノード パッケージ マネージャー)

ステップ 1: フロントエンドのセットアップ

HTML

まず、チャット アプリケーションの構造を定義する、index.html という名前の HTML ファイルを作成します。

    

        

            

        
        Send
    
    

この HTML ファイルには、チャット メッセージのコンテナ、ユーザー メッセージの入力フィールド、および送信ボタンが含まれています。

CSS

次に、チャット アプリケーションのスタイルを設定するために、styles.css という名前の CSS ファイルを作成します。

body {
    font-family: Arial, sans-serif;
    display: flex;
    justify-content: center;
    align-items: center;
    height: 100vh;
    background-color: #f0f0f0;
    margin: 0;
}

#chat-container {
    width: 400px;
    border: 1px solid #ccc;
    background-color: #fff;
    border-radius: 8px;
    box-shadow: 0 4px 8px rgba(0, 0, 0, 0.1);
    overflow: hidden;
}

#chat-window {
    height: 300px;
    padding: 10px;
    overflow-y: auto;
    border-bottom: 1px solid #ccc;
}

#messages {
    display: flex;
    flex-direction: column;
}

.message {
    padding: 8px;
    margin: 4px 0;
    border-radius: 4px;
}

.user-message {
    align-self: flex-end;
    background-color: #007bff;
    color: #fff;
}

.ai-message {
    align-self: flex-start;
    background-color: #e0e0e0;
    color: #000;
}

#user-input {
    width: calc(100% - 60px);
    padding: 10px;
    border: none;
    border-radius: 0;
    outline: none;
}

#send-button {
    width: 60px;
    padding: 10px;
    border: none;
    background-color: #007bff;
    color: #fff;
    cursor: pointer;
}

この CSS ファイルにより、チャット アプリケーションがクリーンでモダンに見えるようになります。

JavaScript

フロントエンド機能を処理するために、script.js という名前の JavaScript ファイルを作成します。

document.getElementById('send-button').addEventListener('click', sendMessage);
document.getElementById('user-input').addEventListener('keypress', function (e) {
    if (e.key === 'Enter') {
        sendMessage();
    }
});

function sendMessage() {
    const userInput = document.getElementById('user-input');
    const messageText = userInput.value.trim();

    if (messageText === '') return;

    displayMessage(messageText, 'user-message');
    userInput.value = '';

    // Send the message to the local AI and get the response
    getAIResponse(messageText).then(aiResponse => {
        displayMessage(aiResponse, 'ai-message');
    }).catch(error => {
        console.error('Error:', error);
        displayMessage('Sorry, something went wrong.', 'ai-message');
    });
}

function displayMessage(text, className) {
    const messageElement = document.createElement('div');
    messageElement.textContent = text;
    messageElement.className = `message ${className}`;
    document.getElementById('messages').appendChild(messageElement);
    document.getElementById('messages').scrollTop = document.getElementById('messages').scrollHeight;
}

async function getAIResponse(userMessage) {
    // Example AJAX call to a local server interacting with Ollama Llama 3
    const response = await fetch('http://localhost:5000/ollama', {
        method: 'POST',
        headers: {
            'Content-Type': 'application/json',
        },
        body: JSON.stringify({ message: userMessage }),
    });

    if (!response.ok) {
        throw new Error('Network response was not ok');
    }

    const data = await response.json();
    return data.response; // Adjust this based on your server's response structure
}

この JavaScript ファイルは、送信ボタンと入力フィールドにイベント リスナーを追加し、ユーザー メッセージをバックエンドに送信し、ユーザーと AI の両方の応答を表示します。

ステップ 2: バックエンドのセットアップ

Node.js と Express

Node.js がインストールされていることを確認してください。次に、バックエンド用のserver.jsファイルを作成します。

1. エクスプレスのインストール:
   

   npm install express body-parser
   

2. server.js ファイルを作成します:
   

   const express = require('express');
   const bodyParser = require('body-parser');
   const app = express();
   const port = 5000;
   
   app.use(bodyParser.json());
   
   app.post('/ollama', async (req, res) => {
       const userMessage = req.body.message;
   
       // Replace this with actual interaction with Ollama's Llama 3
       // This is a placeholder for demonstration purposes
       const aiResponse = await getLlama3Response(userMessage);
   
       res.json({ response: aiResponse });
   });
   
   // Placeholder function to simulate AI response
   async function getLlama3Response(userMessage) {
       // Replace this with actual API call to Ollama's Llama 3
       return `Llama 3 says: ${userMessage}`;
   }
   
   app.listen(port, () => {
       console.log(`Server running at http://localhost:${port}`);
   });
   

3. サーバーを実行します:
   

   node server.js
   

この設定では、Node.js サーバーは受信リクエストを処理し、Ollama の Llama 3 モデルと対話して、応答を返します。

結論

これらの手順に従って、ユーザー メッセージを Ollama の Llama 3 モデルに送信し、応答を表示するチャット アプリケーションを作成しました。このセットアップは、特定の要件と Llama 3 モデルが提供する機能に基づいて拡張およびカスタマイズできます。

チャット アプリケーションの機能を自由に探索して拡張してください。コーディングを楽しんでください!