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
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。
フィーチャー
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
Local LLM with Function Calling のレビュー
5/5
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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