JavaScript、HTML、CSS を使用した Ollama の Llama odel によるチャットアプリケーションの構築-jsチュートリアル-php.cn

JavaScript、HTML、CSS を使用した Ollama の Llama odel によるチャットアプリケーションの構築

WBOY

リリース： 2024-07-19 15:03:09

オリジナル

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Building a Chat Application with Ollama

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。

<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
    <meta charset="UTF-8">
    <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
    <title>Chat with Ollama's Llama 3</title>
    <link rel="stylesheet" href="styles.css">
</head>
<body>
    <div id="chat-container">
        <div id="chat-window">
            <div id="messages"></div>
        </div>
        <input type="text" id="user-input" placeholder="Type your message here...">
        <button id="send-button">Send</button>
    </div>
    <script src="script.js"></script>
</body>
</html>

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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;
}

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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
}

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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。

Express のインストール:
```
npm install express body-parser
```
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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}`);
});

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