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TreeInstructは、決定木に基づくプロンプトワークフローを定義、実行、管理できるオープンソースのPythonライブラリです。条件付き分岐、再利用可能なノード、およびロギングにより、多段階のLLMインタラクションを効率化し、堅牢でモジュール化されたオーケストレーションを実現します。
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TreeInstructは、決定木に基づくプロンプトワークフローを定義、実行、管理できるオープンソースのPythonライブラリです。条件付き分岐、再利用可能なノード、およびロギングにより、多段階のLLMインタラクションを効率化し、堅牢でモジュール化されたオーケストレーションを実現します。
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TreeInstructとは?
TreeInstructは、大規模言語モデルのための階層型・決定木ベースのプロンプトパイプラインを構築するフレームワークを提供します。ユーザーは、プロンプトや関数呼び出しを表すノードを定義し、モデルの出力に基づいて条件付き分岐を設定し、ツリーを実行して複雑なワークフローを誘導できます。OpenAIや他のLLMプロバイダーとの統合をサポートし、ロギングやエラー処理、カスタマイズ可能なノードパラメータを備え、多段階のインタラクションにおける透明性と柔軟性を確保します。
誰がTreeInstructを使うの?
AI開発者
プロンプトエンジニア
NLP研究者
ソフトウェアアーキテクト
TreeInstructの使い方は?
Step1: pip install treeinstructでインストール
Step2: PythonスクリプトでTreeおよびNodeクラスをインポート
Step3: プロンプトや関数呼び出しを持つノードを作成
Step4: ノードの出力条件に基づいて分岐を定義
Step5: ノードをTreeオブジェクトにまとめる
Step6: tree.run()を実行してワークフローを開始
Step7: 各ノードのログと出力を検査
プラットフォーム
mac
windows
linux
TreeInstructの主な特長・利点
コア機能
階層型決定木ベースのプロンプトワークフロー
LLM出力に基づく条件付分岐
再利用可能なプロンプトと関数ノード
OpenAIや他のLLM APIとの連携
実行ロギングとエラー処理
利点
複雑な多段階インタラクション向けのモジュール設計
プロンプトの再利用性とメンテナンス性の向上
ダイナミックな分岐による意思決定の強化
詳細なログを伴う透明な実行
LLMワークフローのスケーラブルなオーケストレーション
TreeInstructの主な使用ケース・アプリケーション
インタラクティブな決定木型チャットボットの構築
マルチステージQ&Aアシスタントの設計
条件付きロジックを用いたデータ抽出パイプラインの自動化
ドメイン固有のチュートリアルやガイドシステムの作成
LLMによるフォーム処理ワークフローのオーケストレーション
TreeInstructのFAQs
TreeInstructとは何ですか?
TreeInstructはどうやってインストールしますか?
サポートされているLLMは何ですか?
条件付き分岐をどう定義しますか?
ワークフローの各ステップをログに記録できますか?
エラー処理はどのように動作しますか?
TreeInstructはオープンソースですか?
TreeInstructにカスタムノードを追加できますか?
非同期実行はサポートしていますか?
問題の報告や貢献はどこで行えますか?
TreeInstruct会社情報
agarwalishika
agarwalishika
https://agarwalishika.github.io/
@wonderingishika
https://scholar.google.com/citations?hl=en&user=UQSG7u0AAAAJ
TreeInstruct のレビュー
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