Ollama v0.35.0をリリースOllama Releases v0.35.0
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- Ollama v0.35.0は、/v1/systemone経由で意思決定モデルに対応し、NimbleとTev1から選択肢、確率、スコアを取得できる。
- 問い合わせの振り分け、モデル選択、コンテンツ分類を自動化したい開発者に役立つ。
Ollama v0.35.0 adds decision-model support via /v1/systemone, with Nimble and Tev1 returning scored options and probability estimates for triage, routing, and classification.
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意思決定モデル
Ollama v0.35.0は、/v1/systemone経由で意思決定モデルを扱えるようになった。問い合わせの振り分け、モデル選択、コンテンツ分類を自動化したい開発者に役立つ更新とされている。
選択肢と確率
意思決定モデルは、テキストを生成する代わりに、選択肢、確率、スコアを返す。入力された状況や質問に対し、定義済みの候補を評価する形で結果を取得できる。対応機能はTypeSafeのJev APIに基づいており、チケットのトリアージ、モデルルーティング、コンテンツ分類などの用途が示されている。
質問の送信
利用時は、コンテキストに当たるstateと、1件以上のquestionsを/v1/systemoneへ送信する。例では、modelにnimbleを指定し、stateとして「午前9時からチェックアウトで500エラーが返っている」という状況を設定している。
質問にはchoice型を指定し、チケットに適したラベルを尋ねる。候補となるcriteriaには、支払いと返金を示すbilling、ソフトウェアエラーを示すbug、ログインとアカウントアクセスを示すaccountが用意されている。これにより、自由文ではなく、候補に対する確率やスコアを伴う判断結果を受け取れる。
NimbleとTev1
利用可能なモデルは、Bespoke LabsのNimbleとTogether AIのTev1。Nimbleはollama pull nimbleで取得し、モデル名を指定してリクエストを送信する。
Decision models
Ollama v0.35.0 adds support for decision models through the /v1/systemone endpoint. This matters for developers who want to automate tasks such as ticket triage, model routing, and content classification using structured results rather than generated text.
The support is based on TypeSafe’s Jev API. Decision models return choices, probabilities, and scores instead of text, allowing an application to evaluate defined options and use the resulting estimates and scores in its decision process.
Available models
The available decision models are Nimble from Bespoke Labs and Tev1 from Together AI. The release shows Nimble being retrieved with the command “ollama pull nimble” before it is used in a request.
Both models can provide scored options and probability estimates through /v1/systemone. The choice between them is presented as a model selection within the request rather than as a change to the endpoint.
Send context and questions
A request sends context and one or more questions to http://localhost:11434/v1/systemone with the content type set to application/json. The provided example selects “nimble” as the model and places the contextual information in a “state” field.
In that example, the state reports that a checkout has returned 500 errors since 9am. The request then asks which label fits the ticket. Its question uses the “choice” type and supplies instructions alongside criteria defining three possible labels: “billing” for payments and refunds, “bug” for software errors, and “account” for login and account access.
Choices, probabilities, and scores
Instead of answering that question with ordinary text, the decision-model interface returns choices, probabilities, and scores. This response format is intended for cases where an application needs to classify content, route a request, or select a model from defined options.
ポコとTECHガイドPoko & TECH Guide
ポコと当サイトのTECHガイドが、記事の要約と収集した情報から読みどころを語るAI生成の対話です。Poko and TECH Dashboard's own TECH Guide discuss the article's highlights in an AI-generated conversation based on its summary and collected source details.
- ポコPoko仕事の問い合わせ対応だと、普段の何が変わるの？人が一件ずつ振り分けなくてよくなる？What changes in everyday support work? Could this reduce the need to sort every request by hand?
- TECHガイドTECH Guide問い合わせの振り分けやコンテンツ分類を自動化しやすくなるよ。/v1/systemoneから選択肢、確率、スコアを受け取れるんだ。It can help automate request triage and content classification. Through /v1/systemone, developers can receive choices, probabilities, and scores.
- ポコPoko前はできなかったの？これまでのOllamaとの違いがまだつかめないな。Wasn’t that possible before? I’m still not sure how this differs from earlier Ollama releases.
- TECHガイドTECH Guideこの更新で意思決定モデルへの対応が加わったよ。従来との細かな比較は示されていないけれど、文章ではなく判断結果を返すのが特徴なんだ。This release adds decision-model support. It doesn’t give a detailed before-and-after comparison, but the key distinction is returning decisions rather than text.
- ポコPokoいちばんの収穫は、文章を作るだけじゃなく、問い合わせをどう扱うかの判断にも使えることなんだね。My main takeaway is that Ollama can now support decisions about how to handle requests, not just generate text.
- TECHガイドTECH Guideそうだね。次はNimbleとTev1が返す選択肢、確率、スコアを、振り分けやモデル選択にどう生かせるかに注目したいね。Right. Next, watch how the choices, probabilities, and scores from Nimble and Tev1 can be applied to triage and model routing.
