ポイント早わかり
- Ollamaはローカルのモデルランタイムで、Enclaveはモデルの上に構築されたアシスタント世界——層が異なります。
- EnclaveはOllamaをローカルのモデルバックエンドとして使え、ローカルのプライバシーと完全な体験の両方が得られます。
- Ollama単体ではモデルのインターフェースが得られ、Enclaveでは記憶・能動性・複数の専門家・成果物が得られます。
項目別に比較
| 観点 | エンクレイブ Enclave | Ollama |
|---|---|---|
| 解決する層 | モデルの上のアシスタント世界 | ローカルのモデルランタイム |
| 長期記憶 | 構造化された長期記憶を内蔵 | 該当なし（推論のみを提供） |
| 能動性 | 専門家が能動的にリマインドやフォローアップを行う | 該当なし |
| 複数キャラクターと成果物 | 複数の専門家、グループチャット、PPT・Word・Excelを生成可能 | モデル推論のインターフェースのみ |
| 両者の関係 | ローカルのモデルバックエンドとして組み込める | Enclaveのモデルソースの一つになり得る |
| プライバシー | セルフホスト＋ローカルモデルで完全オフラインも可能 | ローカルで動作、もともとオフライン |
選び方
ローカルでモデルを動かして自分でAPIを呼ぶだけならOllamaで十分です。ローカルモデルの上に構築され、あなたを覚えていて、能動的に手伝ってくれ、ドキュメントまで生成できる完全なアシスタント世界が欲しいなら、Enclaveを使い、Ollamaをローカルバックエンドとして組み込みましょう。両者は衝突せず、むしろ最高の組み合わせです。
よくある質問
Enclave はどの大規模言語モデルに対応していますか？
Enclave のモデル層は完全に差し替え可能です。OpenAI、Anthropic、Google、DeepSeek、さらにローカルの Ollama / vLLM もすべて設定できます。キャラクターごとに別々のモデルを使うこともでき、用途とコストに応じて自由に割り当てられます。Enclaveをセルフホストするには何が必要ですか？GPUは必要ですか？
必ずしもGPUは必要ありません。クラウドモデルAPI（OpenAI、Anthropicなど）を使うなら、Dockerが動く普通のサーバーや家庭用マシンで十分です——推論はクラウドで行われ、本機はアプリとデータベースを動かすだけです。ローカルモデル（Ollama / vLLM）でオフライン推論をしたい場合にのみ、相応のVRAMと計算リソースが必要になります。私の会話データは安全ですか？学習に使われませんか？
セルフホストモードでは、あなたの会話はあなた自身のディスクにのみ保存され、本機の外に出ることはなく、いかなる第三者の学習にも使われません。モデル層はOpenAIやAnthropicなどのクラウドAPIに接続できるほか、ローカルのOllama / vLLMに切り替えて完全オフラインで動かすこともできます。どの会話をどのモデルに通すかはあなたが決めます。
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