なぜ最初にOllamaでAIエージェントを構築すべきなのか

AI PoCのパラドックス：高い労力、低いROI

多くのDX部門で、AIの概念実証（PoC）の構築が日常業務となっています。LLMモデルの急速な進化に伴い、新しい能力を持つAIエージェントが日々登場しています。しかし、投資対効果（ROI）は同じようには向上していません。なぜでしょうか？

その理由の一つは、LLMの能力が猛烈なスピードで進化している一方で、これらの強力なモデルを現実世界の問題と結びつけるためのAIエンジニアリング技術が遅れていることかもしれません。私たちは最新モデルが可能にする新機能やユースケースに興奮しますが、堅牢なエンジニアリングプラクティスの欠如により、現実世界でのリターンは改善されないままです。

Ollamaで現実世界の制約をシミュレートする

では、どうすればAI PoCの現実世界における精度を予測できるのでしょうか？一つの簡単なアプローチは、Ollamaを使ってAIエージェントの構築を始めることです。Ollamaを使えば、限られたリソース要件で選択したLLMモデルをローカルで実行できます。Ollamaから始めることで、開発の初期段階でユーザーからの難しい入力という課題に直面します。これらの課題は、強力なLLMを使用していると隠れたままになる可能性があります。

可視化される制約は、コンテキストウィンドウサイズ（入力が長すぎる）とスケーラビリティ（無視されていた小さなオーバーヘッドが無視できなくなる）です：

現実的なコンテキスト処理

• 現実的なコンテキスト処理: Ollamaのローカル実行は、デフォルトで4Kのコンテキストウィンドウサイズを持ちます。サイズ超過の検索コンテキストを隠してしまう無限のコンテキストを持つクラウドベースのモデルとは異なり、Ollamaはサイズ超過の問題を早期に露呈させます。これにより、開発者は検索拡張生成（RAG）における潜在的な落とし穴を理解し、何らかのアクシデントが発生した場合でもAIエージェントが良い結果を提供できるようにします。

不適切なワークフローへの対処

• 不適切なワークフローへの対処: Ollamaでの推論速度は、強力なCPUのみのPCで4Bモデルを使用した場合、約20トークン/秒です。要約の生成には数十秒かかり、これはちょうど良い速度です。LLMのワークフローが期待通りであれば遅いとは感じないでしょう。しかし、エージェントが不要なループやサイドタスクに陥ると、すぐに違和感を覚えるはずです。ChatGPTやClaudeのようなクラウドサービスは非常に高速に推論するため、不適切なワークフローのループも10秒程度の停止にしか感じられないかもしれません。平均的なPCはアプリの遅い部分を露呈させ、平均的なLLMは遅いワークフローを露呈させます。

本番環境への移行とマイグレーション

これらの利点に納得したとしても、Ollamaで開発したAIサービスをOpenAIのLLMやAWSのようなクラウドプラットフォームに移行する際のコストを心配するかもしれません。コストを削減するために、ローカルのAWSから始めることができます。S3やLambdaのような標準的なクラウドコンポーネントには、LocalStackが提供するもののような、すぐに利用できるローカル代替手段があります。

しかし、アーキテクチャが特定のクラウドプロバイダーの調整に依存している場合や、Azureのようなプラットフォームで実行されている場合、移行にはより多くの労力が必要になるかもしれません。その場合、Ollamaはあなたにとって良い選択肢ではないかもしれません。

それでも、Ollamaを使用しない場合でも、モデルの選択を14Bパラメータ以下に制限することは、PoCの有効性を早期に正確に評価する上で有益となり得ます。

AI PoCの実験を楽しんでください！