はじめに

公式が以下でポストしていた Ollama v0.8 の新機能を試してみます。

ストリーミングとツールを組み合わせた出力を得られるようです。

過去に Ollama で試した内容

Ollama を使ったローカルLLM は、過去に以下の内容を試していたことがありました。

さっそく試す

それでは、さっそく試していきます。

今回試す内容

今回 Ollama v0.8 の新機能を試す際に使うのは、前にも使った「ollama - npm」です。

そして、公式ブログの以下に書かれているコードを少しだけ書きかえて使います。

●Streaming responses with tool calling · Ollama Blog
　https://ollama.com/blog/streaming-tool

利用するモデル

今回はツールを使うので、それが利用可能なモデルを選びます（※ 以前は gemma3:12b-it-q8_0 を使いました）。適当に以下を選びました。

●qwen3:14b
　https://ollama.com/library/qwen3:14b

動作テスト

とりあえず、モデルのダウンロードもかねて動作テストをやっておきます。

まずは以下を実行します。

ollama run qwen3:14b

その後、モデルのダウンロードが完了してから、「あなたは誰？」というプロンプトを入力してみました。その結果、以下のとおり回答を得られました。

Ollama の JavaScriptライブラリを使って新機能を試す

それでは Ollama の JavaScriptライブラリを使って v0.8 の新機能を試します。

パッケージのインストール

以下でパッケージをインストールします。

npm i ollama

用いるコードと実行結果

そして、用いるコードは以下の通りです。

app.mjs

import ollama from "ollama";

const addTool = {
  type: "function",
  function: {
    name: "addTwoNumbers",
    description: "Add two numbers together",
    parameters: {
      type: "object",
      required: ["a", "b"],
      properties: {
        a: { type: "number", description: "The first number" },
        b: { type: "number", description: "The second number" },
      },
    },
  },
};

async function run(model) {
  const messages = [
    { role: "user", content: "What is 2 plus 3?（日本語で答えて）" },
  ];
  console.log("Question:", messages[0].content);

  for await (const chunk of await ollama.chat({
    model,
    messages,
    tools: [addTool],
    stream: true,
  })) {
    if (chunk.message.tool_calls) {
      for (const toolCall of chunk.message.tool_calls) {
        console.log("Tool call:", toolCall);
      }
    } else {
      process.stdout.write(chunk.message.content);
    }
  }
}

run("qwen3:14b").catch(console.error);

上記を実行すると、以下の内容が少しずつ表示されていきました。

最後の部分を見ると、ツールの呼び出しも行えているようです。