LangChainとOllamaを使って、ローカルで音声対応のAIチャットボットを構築する方法

著者は、クラウドやAPIキーに依存せず、完全にユーザーのコンピューター上で動作する、音声対応、ドキュメント理解、記憶機能を備えたパーソナルAIアシスタントを構築しました。このアシスタントは、Ollamaを使用してローカルモデルを使用し、アップロードされたドキュメントを理解し、会話を記憶し、音声出力で応答できます。シンプルなUIを通じてカスタマイズ可能な個性を持っており、洗練されたStreamlitインターフェース内で実行されます。技術スタックには、LangChain、Python、Ollama、FAISS、PyPDFLoader、TextLoader、SpeechRecognition、pyttsx3、Streamlitが含まれます。アシスタントのデモが利用可能であり、GitHubのオープンソースコードを使用して設定できます。アシスタントは、会話をJSONとしてディスクに保存し、FAISSを使用してアップロードされたドキュメントから関連するコンテキストを取得できます。また、音声入力と出力もサポートしており、ユーザーはシステムプロンプトを使用してトーンを変更できます。著者は、フルオフラインAIアシスタントを一から構築し、音声認識とTTSを統合し、LangChainを使用してマルチターンメモリを処理する方法を学びました。今後の機能には、マルチファイルアップロードのサポート、ドキュメントの要約、会話のエクスポート、LAN展開などが含まれています。このプロジェクトは完全にオープンソースであり、ユーザーはPython、Ollama、およびモデルをインストールし、GitHubリポジトリからコードを設定することで試すことができます。