Local LLM with Function Calling

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ローカルLLMと関数呼び出しは、GitHubのオープンソースプロジェクトであり、内蔵の関数呼び出しサポートを備えた軽量なフレームワークです。このプロジェクトは、カスタム関数や外部ツールをAIエージェントに統合する方法を示し、動的なコード実行、データ取得、自動化フローを可能にします。ユーザーはモデルをカスタマイズし、自分の関数を定義し、クラウドサービスに依存せずにオフラインAIエージェントを展開でき、プライバシーの強化と遅延の削減を実現します。
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May 06 2025
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ローカルLLMと関数呼び出しは、GitHubのオープンソースプロジェクトであり、内蔵の関数呼び出しサポートを備えた軽量なフレームワークです。このプロジェクトは、カスタム関数や外部ツールをAIエージェントに統合する方法を示し、動的なコード実行、データ取得、自動化フローを可能にします。ユーザーはモデルをカスタマイズし、自分の関数を定義し、クラウドサービスに依存せずにオフラインAIエージェントを展開でき、プライバシーの強化と遅延の削減を実現します。
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Local LLM with Function Callingとは?

関数呼び出し対応のローカルLLMは、開発者が完全にローカルのハードウェア上で動作するAIエージェントを作成できるようにし、データプライバシーの懸念やクラウド依存を排除します。このフレームワークには、LLaMA、GPT4All、その他のオープンウェイトモデルなどのローカルLLMを統合するサンプルコードが含まれ、モデルが呼び出すことができる関数スキーマの設定方法も示しています。データ取得やシェルコマンドの実行、APIとの連携などのタスクを実行します。ユーザーは、カスタム関数エンドポイントの定義や、プロンプトのカスタマイズ、関数応答の処理を通じて設計を拡張できます。この軽量なソリューションにより、オフラインAIアシスタントやチャットボット、自動化ツールの構築が容易になり、多様なアプリケーションに対応可能です。

誰がLocal LLM with Function Callingを使うの?

  • AI開発者
  • 機械学習研究者
  • ソフトウェアエンジニア
  • データサイエンティスト
  • 自動化エンジニア

Local LLM with Function Callingの使い方は?

  • ステップ1:GitHubからリポジトリをクローンします。
  • ステップ2:pipまたはcondaを使用して依存関係をインストールします。
  • ステップ3:ローカルLLM(例:LLaMA、GPT4All)をダウンロードまたは設定します。
  • ステップ4:コードにカスタム関数スキーマを定義します。
  • ステップ5:例のスクリプトを実行してエージェントを起動します。
  • ステップ6:プロンプトと関数実装をカスタマイズします。
  • ステップ7:エージェントをテストし、オフライン用に展開します。

プラットフォーム

  • mac
  • windows
  • linux

Local LLM with Function Callingの主な特長・利点

コア機能

  • ローカルLLM統合
  • 関数呼び出しサポート
  • サンプル関数スキーマ
  • カスタマイズ可能なプロンプトテンプレート
  • オフラインAIエージェント展開
  • 複数のローカルモデル(LLaMA、GPT4All)をサポート

利点

  • データプライバシーの向上
  • APIコストの削減
  • 低遅延推論
  • 完全にオフラインで動作
  • カスタマイズと拡張が容易

Local LLM with Function Callingの主な使用ケース・アプリケーション

  • オフラインAIチャットアシスタント
  • 自動データ取得エージェント
  • ローカルドキュメント処理ツール
  • カスタムコマンド実行ボット
  • エッジデバイスに組み込み済みAI

Local LLM with Function CallingのFAQs

Local LLM with Function Calling会社情報

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Local LLM with Function Callingの主な競合と代替品は?

  • LangChain
  • LlamaIndex
  • OpenAI Function Calling API
  • Microsoft Bot Framework
  • ReAct Framework

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