強み
- 8言語
- ツール利用
- 128Kトークンのコンテキスト
最適な用途
- セルフホストの汎用チャット
- 多言語アシスタント
- 合成データの生成
EDDIで実行する
最も手早いのはEDDIマネージャーです：エージェントウィザードまたはPlatform Operatorを開き、プロバイダーとモデルを選びます。自分で設定する場合は、使いたいプロバイダーについて以下の手順に従ってください。
Ollama (local) · type: "ollama"
モデルID: llama3.3:70b
1. 認証情報を保存する
このプロバイダーはAPIキーを使用しません： OllamaにはAPIキーは不要です。baseUrlをOllamaサーバーに向けてください。EDDIのOllamaオーバーレイを使う場合はhttp://ollama:11434です。
2. LLMタスクを設定する
これをエージェントのワークフローのlangchain.jsonとして使うか、EDDIマネージャーのLLMエディターにパラメーターを貼り付けます。
{
"tasks": [
{
"actions": [
"send_message"
],
"id": "chat",
"type": "ollama",
"parameters": {
"baseUrl": "http://ollama:11434",
"model": "llama3.3:70b",
"timeout": "120000",
"systemMessage": "You are a helpful assistant",
"addToOutput": "true"
}
}
]
}Oracle OCI Generative AI · type: "oracle-genai"
モデルID: meta.llama-3.3-70b-instruct
1. 認証情報を保存する
このプロバイダーはAPIキーを使用しません： OCI Generative AIは~/.oci/configのOCI設定プロファイルで認証します。テナンシーに合わせてcompartmentIdを設定してください。
2. LLMタスクを設定する
これをエージェントのワークフローのlangchain.jsonとして使うか、EDDIマネージャーのLLMエディターにパラメーターを貼り付けます。
{
"tasks": [
{
"actions": [
"send_message"
],
"id": "chat",
"type": "oracle-genai",
"parameters": {
"modelName": "meta.llama-3.3-70b-instruct",
"compartmentId": "ocid1.compartment.oc1..your-compartment",
"configProfile": "DEFAULT",
"systemMessage": "You are a helpful assistant",
"addToOutput": "true"
}
}
]
}EDDIでの注意点
- モデルをダウンロードすれば完全にオフラインで動作するため、エアギャップ環境での導入に適しています。
関連モデル
出典
このページの情報はベンダーのドキュメントに基づき、2026-09-30に確認したものです。モデルは頻繁に変わるため、制限値に依存する前にベンダーに確認してください。価格はここには掲載していません：ベンダーの料金ページをご覧ください。