チャットプラグイン

単一または複数のターンで行われる、任意のOllama互換エンドポイントに対するチャット完了。

Stable Reading time ~ 1 min Edit on GitHub

チャットプラグインはAIモジュールの最もシンプルな部分です。Ollamaの/api/chatを流暢なビルダー、会話記憶、バックアップモデルへの自動フォールバック、およびワンショットのask()ショートカットでラップしています。

APIの概要

$ai   = new \Nibiru\Module\Ai\Ai();
$chat = $ai->chat();

$chat->system('Be terse.');           / optional system prompt
$chat->model('qwen2.5-coder:14b');    / override the configured model
$chat->temperature(0.2);              / override config
$chat->maxTokens(512);                / override config

$chat->user('Hello');                 / append a user message
$chat->assistant('Hi.');              / append an assistant message (rare)

$reply = $chat->complete();           / run the call, return text
$reply = $chat->ask('How are you?');  / = ->user(...)->complete()

$chat->reset();                       / clear messages, keep model + system
$chat->history();                     / [{role, content}, …]

一発

echo (new \Nibiru\Module\Ai\Ai())
    ->chat()
    ->ask('In one sentence, what does Form::create() do?');

マルチターン

$chat = $ai->chat();

$chat->user('Name three Nibiru singletons.');
$singletons = $chat->complete();        / appended to history

$chat->user('What does the second one do?');
$detail = $chat->complete();            / model has full context

モデルとスタイルを個別呼び出しごとに上書きする

$german = $ai->chat()
    ->system('Answer in German. Be precise.')
    ->model('qwen2.5-coder:14b')
    ->temperature(0.1)
    ->ask('Wie definiere ich einen Controller?');

自動フォールバック

もし chat.model（例えば nibiru-coder:1.0）が Ollama サーバーに存在しない場合、プラグインは chat.fallback_model（例えば qwen2.5-coder:14b）で呼び出しを再実行します。これにより、アプリケーションは動作し続けますので、微調整の構築中に問題が発生することはありません。

[AI]
chat.model          = "nibiru-coder:1.0"
chat.fallback_model = "qwen2.5-coder:14b"

プロバイダーの切り替え

デフォルト: Ollama。Anthropic Claude をバックエンドとして使用するには:

[AI]
chat.provider       = "anthropic"
anthropic.api_key   = "sk-ant-..."
anthropic.model     = "claude-haiku-4-5-20251001"

チャットプラグインはまだフレームワークモジュールにAnthropicトランスポートを含んでいません — 現在、ドキュメントサイトのscripts/lib/providers.mjsパターンが参考となっています。（マイルストーンをご覧ください。）

実践的なパターン: チャットをアクションとして

namespace Nibiru;
use Nibiru\Adapter\Controller;
use Nibiru\Module\Ai\Ai;

class supportController extends Controller
{
    public function askAction(): void {
        View::forwardToJsonHeader();
        $q = trim($this->getPost('question', ''));
        if ($q === '') {
            View::assign(['data' => ['error' => 'question required']]);
            return;
        }
        $reply = (new Ai())->chat()
            ->system('You are the Nibiru support assistant. Be brief.')
            ->ask($q);
        View::assign(['data' => ['answer' => $reply]]);
    }

    public function pageAction(): void {}
    public function navigationAction(): void {
        JsonNavigation::getInstance()->loadJsonNavigationArray();
    }
}

六行プラスボイラープレートで、独自のOllamaをバックにしたAJAX呼び出し可能なAIエンドポイントが完成します。

一般的な落とし穴

complete()を忘れている。 フラウントビルダーは、complete()またはask()が呼ばれるまで何も実行しません。
ユーザーのターン間にassistant()を呼び出す。 これは保存された会話を再生するためのものであり、通常の使用には適していません。
長い会話。 各ターンで完全な履歴が再送信されます。古いコンテキストが必要なくなる場合は、reset()を使用したり、history()をスライスしてトリムします。
温度設定が低すぎる。 0はモデルを硬くします；技術的な回答にとって最適な範囲は0.3–0.5です。