Ollama で DingTalk の AI ボットを作る

このレシピでは Ollama のモデルを DingTalk のボットにつなぎます。LangBot が DingTalk のメッセージを受け取り、パイプラインで処理して返信するので、プラットフォーム連携のコードは不要です。

Ollama でオープンモデルをローカル実行し、LangBot の内蔵エージェントから提供します。会話データは手元のマシンから出ません。

必要なもの

• 稼働中の LangBot：LangBot Cloud（サーバー不要）、または Docker や uvx langbot によるセルフホスト。
• LangBot から呼び出せる Ollama のアカウントまたはサーバー。
• DingTalk アプリロボット（Client ID と Client Secret）。ワンクリック設定でスマートフォンから認可すると自動入力されます。

ネットワーク

Stream モードでは LangBot から DingTalk へ接続するため、公開コールバック URL は不要です。

1. Ollama のモデルを追加する

1. Ollama をインストールしてモデルを取得します（ollama pull にモデル名）。
2. LangBot の モデル で LLM モデルを追加し、プロバイダーに Ollama、リクエスト URL に Ollama サーバー（既定ポート 11434）を指定します。
3. LangBot が Docker で動いている場合、localhost はコンテナ自身を指すため、ホストのアドレス（例：host.docker.internal）を使います。

2. パイプラインを作成する

LangBot WebUI の パイプライン でパイプラインを作成（または既定のものを編集）し、AI を次のように設定します。

3. DingTalk のボットを作成する

1. DingTalk アダプターでボットを作成して ワンクリック設定 を使うか、ロボットを手動で作成して認証情報を入力します。
2. イベント配信は Stream モード を使います。ストリーミング返信には LangBot の dingtalk_stream_card.json カードテンプレートをインポートし、カード返信を使用 を有効にしてテンプレート ID を入力します。

4. 紐付けてテストする

ボットを開いて作成したパイプラインを選び、保存してボットが有効になっていることを確認します。

まずロボットと個別チャットし、次にグループへ追加してメンションします。

トラブルシューティング

• 小さなローカルモデルはツール呼び出しが苦手な場合があります。関数呼び出しに対応しないモデルでは ツール使用 をオフにします。
• ストリーミングでなくプレーンテキストで返る場合は、カードテンプレート未インポートか カード返信を使用 が無効です。
• メッセージが届かない場合は、アプリのバージョンを公開し、イベント購読で Stream モードが選ばれているか確認します。
• WebUI の モニタリング に、すべてのメッセージ、パイプラインの実行、エラーが記録されます。

よくある質問

DingTalk には公開 IP のあるサーバーが必要ですか？

いいえ。Stream モードでは LangBot から DingTalk へ接続するため、公開コールバック URL は不要です。

DingTalk のボットはストリーミング返信に対応していますか？

はい。ボットでストリーミングを有効にし、AI 側もストリーミングに対応している必要があります。詳しくはプラットフォーム機能一覧をご覧ください。

同じ Ollama の設定を他のプラットフォームでも使えますか？

はい。1 つのパイプラインを複数のボットに紐付けられるので、同じ設定で複数のプラットフォームに同時に応答できます。

関連ガイド

• DingTalk の詳しい設定ガイド
• モデルの設定
• DingTalk で使える他の AI：Dify · n8n · Coze · Langflow · DeepSeek
• Ollama を他のプラットフォームで使う：Telegram · Discord · Slack · Lark（Feishu） · WeCom（社内アプリ） · WeCom インテリジェントボット