chatting-agent は何をしますか？
🤖 このStreamlitアプリを使うと、ローカルの2つのOllamaモデル間で動的な会話を実現でき、リアルタイムのやり取りと簡単なチャット保存が可能です。
概要
chatting-agent は、2つの異なるOllamaモデルが自律的に会話を行うためのStreamlitアプリケーションです。各モデルは交互にメッセージを生成し、互いの応答に反応します。これにより、モデル間の相互作用や、異なるプロンプト設定の効果を観察できます。
特徴
- 2モデル間の自動対話: 各モデルが交互に発言し、会話を継続します。
- リアルタイム表示: 会話の進行をライブで確認できます。
- モデル選択の柔軟性: Ollamaで利用可能な任意のモデルを選択可能。
- チャット保存: 会話ログをテキストファイルとして保存できます。
- 会話制御: 開始、停止、リセットをボタン一つで操作。
必要条件
- Ollama がローカルにインストールされ、実行中であること。
- Python 3.8 以降。
- 必要なPythonパッケージ:
streamlit,ollama。
インストール
git clone https://github.com/Aart834/chatting-agent.git
cd chatting-agent
pip install -r requirements.txt
使用方法
- Ollama サーバーが起動していることを確認してください。
- 以下のコマンドで Streamlit アプリを起動します。
streamlit run app.py
- ブラウザで表示されたUIから、モデルAとモデルBを選択します。
- 最初の発言を入力するか、デフォルトのメッセージを使用します。
- 「会話を開始」ボタンをクリックすると、モデル間の対話が始まります。
- 会話は自動的に続き、「停止」ボタンで一時停止できます。
- 「保存」ボタンで会話ログをダウンロードします。
カスタマイズ
アプリの設定は app.py 内の以下の変数で変更できます。
MAX_TURNS: 最大ターン数（デフォルト: 10）TEMPERATURE_A: モデルAの温度パラメータ（デフォルト: 0.7）TEMPERATURE_B: モデルBの温度パラメータ（デフォルト: 0.7）
ファイル構成
chatting-agent/
├── app.py # メインのStreamlitアプリケーション
├── requirements.txt # Python依存パッケージ
└── README.md # 本ファイル
注意事項
- 会話の品質は選択したモデルとその設定に依存します。
- モデルがローカルで動作するため、GPUメモリに注意してください。
- 長い会話は多くのコンテキストを消費します。
ライセンス
MIT License
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