Ollamaを使ってみる その６（ネットでの検索結果との併用、Node-RED）
管理人はじめに
今回は以前試していたPythonによる検索と、ローカルLLMを組み合わせてみました。
LLMが学習していないデータを、ネット上の最新の情報で補うというやり方に、RAG（Retrieval-Augmented Generation）という名前がつけられていることを最近知りました。
▼IBMのRAGに関する記事はこちら。エージェント型というものもあるようですね。
https://www.ibm.com/jp-ja/think/topics/agentic-rag?mhsrc=ibmsearch_a&mhq=rag
▼AWSのRAGに関する記事はこちら
https://aws.amazon.com/jp/what-is/retrieval-augmented-generation
RAGと呼んでいいのかは分かりませんが、ネットでの検索結果とローカルLLMの組み合わせを、Node-REDで試してみました。
▼以前の記事はこちら
Ollamaを使ってみる その４（LLM同士の会話、Gemma3:4B、Python、Node-RED）
はじめに 今回はOllamaを利用して、ローカルLLM同士で会話させてみました。 以前の記事でPythonのライブラリを利用して、会話の履歴を保持したままやり取りできるよう…
趣味的ロボット研究所 
Ollamaを使ってみる その５（画像とテキストのマルチモーダル処理、llama3.2-vision）
はじめに 今回はOllamaでllama3.2-visionを利用して、画像とテキストのマルチモーダル処理を試してみました。 最近GPT4oの画像に対する推論も試したことがあるのです…
フローを作成する
Node-REDでのPythonの実行は、私が開発したpython-venvノードを利用しています。Pythonの仮想環境を作成して、Node-REDのノードとしてコードを実行できます。
▼年末に開発の変遷を書きました。
https://qiita.com/background/items/d2e05e8d85427761a609
検索には、PythonのDuckDuck Goを利用できるパッケージを使います。
▼以下の記事で利用しています。
Pythonで検索してローカルLLMで要約してみる（Ollama、Node-RED）
はじめに 今回は情報収集を自動化したかったので、Pythonで検索するプログラムを試してみました。 いつも通りNode-REDで実行できるようにして、他のノードと組み合わ…
ローカルLLMはOllamaのPythonライブラリを利用して、TCPサーバーとして起動します。会話の履歴も保持することができます。
▼以下の記事で利用しています。
Ollamaを使ってみる その３（Pythonでの利用、Node-RED、Gemma3:4B）
はじめに 今回はPythonでのOllamaの利用方法を確認して、サーバーとして実行できるようにしてみました。 これまでOllamaを利用するときは、Node-REDのollamaノードを…
試行錯誤の末、最終的に以下のようなフローになりました。
▼フローの全体はこちら
検索結果はJSONファイルに保存されます。その内容にURLが含まれるので、リンク先のHTML形式のデータから必要な内容を読み込み、１つのテキストファイルにします。その後、ローカルLLMに送信しています。
▼以下のような内容がローカルLLMに送信されています。
ダッシュボード画面は、Dashboard 2.0を利用しています。検索やローカルLLMとの対話ができるようになっています。
▼以下のような画面になっています。
実行してみる
ローカルLLMが知らないであろう新しい情報として、去年の12月にGitHubに公開されたばかりのGenesisについて聞いてみました。
▼Genesisについては、以下の記事で試したことがあります。
Genesisを使ってみる その１（環境構築、サンプルプログラムの実行）
はじめに 今回はGenesisという物理シミュレーションソフトウェアを試してみました。 3か月ほど前に公開されたばかりで、デモ動画が面白そうでした。グラフィックはUnr…
Genesis Simulationという単語で検索した結果を、Gemma3:4Bに渡してみました。
▼検索結果を要約してくれています。
この結果をもとに、さらに質問できるようにしてみました。検索機能と併用する前に、Gemma3:4BがGenesisについて知っているかを聞いてみました。
▼スマートフォン用のゲームらしいものが提示されました。知らないようです。
検索を実行した後に、同じ質問をしてみました。
▼最新のGenesisについての回答が返ってきています。
ChatGPTにも同じ質問をしてみました。
▼全然違うものが提示されました。
▼検索機能を有効にすると、最新の情報を参照した回答が返ってきました。
MuJoCoについても聞いてみました。
▼MuJoCoについては、以下の記事で試したことがあります。
MuJoCoを使ってみる その１（環境構築、サンプルプログラムの実行）
はじめに 今回は物理シミュレーションを行うことができる、MuJoCoというソフトウェアを試してみました。 MuJoCoは以前の記事でGenesisを試していたときに見つけました…
MuJoCo simulationで検索してみました。
▼検索を実行すると要約してくれました。
回答が英語だったので、日本語に直してもらいました。
▼日本語で要約してくれています。MuJoCo Playgroundの内容でした。
MuJoCo Playgroundについてははじめて知りました。また試してみようと思います。
▼サイトに面白そうなデモ動画がありました。
▼MuJoCo PlaygroundのGitHubのリポジトリはこちら
https://github.com/google-deepmind/mujoco_playground
▼arxivに論文がありました。2025年の2月なので、2か月程前ですね。最新すぎて知らなかったようです。
https://arxiv.org/html/2502.08844v1
最後に
Node-REDで検索機能とローカルLLMを併用することができました。やはりローカルLLMは最新の情報については知らないようなので、検索機能は重要になりそうです。
私も最新の情報を追うのは大変で、今回の検索結果で出てきたMuJoCo Playgroundは知りませんでした。フローをさらに拡大して、情報収集を自動化していきたいなと思っています。
