GrepAI 用 Ollama セットアップ

このスキルは、GrepAI の埋め込みプロバイダーとして Ollama をインストール・設定する方法をカバーしています。Ollama により、コードがあなたのマシンから離れることのない 100% プライベートなコード検索が可能になります。

このスキルを使用する場合

• GrepAI をローカル・プライベートな埋め込みでセットアップする
• Ollama を初めてインストールする
• 埋め込みモデルを選択・ダウンロードする
• Ollama の接続問題をトラブルシューティングする

Ollama を選ぶ理由

メリット	説明
🔒 プライバシー	コードはあなたのマシンから出ない
💰 無料	API コストなし
⚡ 高速	ローカル処理、ネットワーク遅延なし
🔌 オフライン対応	インターネットなしで動作

インストール

macOS (Homebrew)

# Ollama をインストール
brew install ollama

# Ollama サービスを開始
ollama serve

macOS (直接ダウンロード)

1. ollama.com からダウンロード
2. .dmg を開いて Applications にドラッグ
3. Applications から Ollama を起動

Linux

# ワンライナーインストーラー
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

# サービスを開始
ollama serve

Windows

1. ollama.com からインストーラーをダウンロード
2. インストーラーを実行
3. Ollama がサービスとして自動開始

埋め込みモデルのダウンロード

GrepAI がコードをベクトルに変換するために埋め込みモデルが必要です。

推奨モデル: nomic-embed-text

# 推奨モデルをダウンロード (768 次元)
ollama pull nomic-embed-text

仕様:

• 次元数: 768
• サイズ: 約 274 MB
• パフォーマンス: コード検索に最適
• 言語: 英語最適化

代替モデル

# 多言語対応 (非英語のコード/コメント向け)
ollama pull nomic-embed-text-v2-moe

# より大規模で高精度
ollama pull bge-m3

# 最高品質
ollama pull mxbai-embed-large

モデル	次元数	サイズ	最適な用途
nomic-embed-text	768	274 MB	一般的なコード検索
nomic-embed-text-v2-moe	768	500 MB	多言語コードベース
bge-m3	1024	1.2 GB	大規模コードベース
mxbai-embed-large	1024	670 MB	最高精度

インストール確認

Ollama が実行されているか確認

# Ollama サーバーが応答しているか確認
curl http://localhost:11434/api/tags

# 期待される出力: 利用可能なモデルの JSON

ダウンロード済みモデルを一覧表示

ollama list

# 出力例:
# NAME                     ID           SIZE    MODIFIED
# nomic-embed-text:latest  abc123...    274 MB  2 hours ago

埋め込み生成をテスト

# クイックテスト (埋め込みベクトルを返すはず)
curl http://localhost:11434/api/embeddings -d '{
  "model": "nomic-embed-text",
  "prompt": "function hello() { return world; }"
}'

GrepAI を Ollama 向けに設定

Ollama をインストール後、GrepAI を使用するよう設定してください:

# .grepai/config.yaml
embedder:
  provider: ollama
  model: nomic-embed-text
  endpoint: http://localhost:11434

これは grepai init を実行した時のデフォルト設定なので、nomic-embed-text を使用する場合は変更が必要ありません。

Ollama の実行

フォアグラウンド (開発用)

# 現在のターミナルで実行 (ログを表示)
ollama serve

バックグラウンド (macOS/Linux)

# nohup を使用
nohup ollama serve &

# または systemd サービスとして (Linux)
sudo systemctl enable ollama
sudo systemctl start ollama

ステータス確認

# 実行中かどうか確認
pgrep -f ollama

# または API をテスト
curl -s http://localhost:11434/api/tags | head -1

リソース考慮事項

メモリ使用量

埋め込みモデルは RAM に読み込まれます:

• nomic-embed-text: 約 500 MB RAM
• bge-m3: 約 1.5 GB RAM
• mxbai-embed-large: 約 1 GB RAM

CPU vs GPU

Ollama はデフォルトで CPU を使用します。より高速な埋め込みのために:

• macOS: Apple Silicon 向けに Metal を自動使用
• Linux/Windows: NVIDIA GPU サポート向けに CUDA をインストール

よくある問題

❌ 問題: localhost:11434 への connection refused ✅ 解決方法: Ollama を開始してください:

ollama serve

❌ 問題: モデルが見つからない ✅ 解決方法: 最初にモデルをプルしてください:

ollama pull nomic-embed-text

❌ 問題: 埋め込み生成が遅い ✅ 解決方法:

• より小さいモデルを使用する
• Ollama が GPU を使用していることを確認 (ollama ps でチェック)
• メモリ集約的な他のアプリケーションを終了する

❌ 問題: メモリ不足 ✅ 解決方法: より小さいモデルを使用するか、システム RAM を増やす

ベストプラクティス

1. GrepAI の前に Ollama を開始: ollama serve が実行されていることを確認
2. 推奨モデルを使用: nomic-embed-text がバランスに優れています
3. Ollama を実行し続ける: バックグラウンド サービスとして実行
4. 定期的に更新: ollama pull nomic-embed-text で更新

出力形式

セットアップが成功した後:

✅ Ollama セットアップ完了

   Ollama バージョン: 0.1.x
   エンドポイント: http://localhost:11434
   モデル: nomic-embed-text (768 次元)
   ステータス: 実行中

   GrepAI はローカル埋め込みで使用できます。
   コードはあなたのマシンから出ません。