万能な段階的推論ツール

多様な用途に対応可能な段階的推論ツールを利用して、業務の効率化と柔軟性を実現しましょう。

段階的推論

  • マルチ画像推論、ステップバイステップの推論、ビジョンと言語の計画を可能にする多モーダルAIエージェントフレームワークで、設定可能なLLMバックエンドを備えています。
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    LLaVA-Plusとは?
    LLaVA-Plusは、最先端のビジョンと言語の基盤を活用し、複数の画像を同時に解釈し推論できるエージェントを提供します。アセンブリ学習とビジョンと言語による計画を統合し、ビジュアルクエスチョン応答、段階的問題解決、多段階推論ワークフローといった複雑なタスクを実行します。このフレームワークは、さまざまなLLMバックエンドと接続できるモジュール式のプラグインアーキテクチャを提供し、カスタムプロンプト戦略や動的な思考連鎖の説明を可能にします。ユーザーは、ローカルまたはホストされたウェブデモを介してLLaVA-Plusを展開し、単一または複数の画像をアップロードし、自然言語で質問し、詳細な説明と計画手順を受け取ることができます。拡張性の高い設計により、マルチモーダルアプリケーションの迅速な試作ができ、研究、教育、実用的なビジョンと言語のソリューションに最適です。
  • DeepSeekのベクトル検索を統合したオープンソースのエージェント式RAGフレームワークで、自律、多段階の情報検索と合成を実現します。
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    Agentic-RAG-DeepSeekとは?
    Agentic-RAG-DeepSeekは、エージェント式オーケストレーションとRAG技術を組み合わせ、高度な会話および調査用途を可能にします。最初にドキュメントコレクションを処理し、LLMを用いて埋め込みを生成し、DeepSeekのベクトルデータベースに格納します。実行時には、AIエージェントが関連部分を取り出し、コンテキストに応じたプロンプトを作成し、LLMを駆使して正確で簡潔な応答を合成します。反復的な多段階推論やツールベースの操作、ポリシーカスタマイズにより柔軟なエージェント動作を実現します。コンポーネント拡張やAPI連携、パフォーマンス監視も可能です。動的質問応答システムや自動調査アシスタント、ドメイン特化チャットボットの開発に最適な、スケーラブルでモジュール化されたプラットフォームです。
  • Hugging Face Transformersを使用した検索型QAおよびマルチツールAIエージェント構築のためのオープンソースチュートリアルシリーズ。
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    Hugging Face Agents Courseとは?
    このコースは、Hugging Faceエコシステムを使用してさまざまなAIエージェントを実装するための段階的なガイドを開発者に提供します。Transformerを活用した言語理解、検索強化生成、外部APIツールの統合、プロンプトのチェーン化、エージェントの動作の微調整をカバーします。受講者は、ドキュメントQA、会話アシスタント、ワークフロー自動化、多段階推論用のエージェントを構築します。実践的なノートブックを通じて、エージェントのオーケストレーション、エラーハンドリング、メモリ戦略、展開パターンを設定し、顧客サポート、データ分析、コンテンツ生成のための堅牢かつスケーラブルなAI駆動型アシスタントを作ります。
  • 自律型AIエージェントで、文献レビュー、仮説生成、実験設計、データ分析を行います。
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    LangChain AI Scientist V2とは?
    LangChain AI Scientist V2は、大規模言語モデルとLangChainのエージェントフレームワークを活用し、研究者の科学プロセスの各段階を支援します。学術論文を取り込み文献レビューを行い、新しい仮説を生成し、実験プロトコルの概要を作成し、実験レポートを執筆し、データ分析用のコードを出力します。ユーザーはCLIまたはノートブック経由で操作し、プロンプトテンプレートや設定でタスクをカスタマイズします。多段階の推論チェーンを調整しながら、発見を加速し、手作業を削減し、再現性のある研究成果を確保します。
  • LLM-Blender-Agentは、ツール統合、メモリ管理、推論、外部APIサポートを備え、多側AIエージェントのワークフローを調整します。
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    LLM-Blender-Agentとは?
    LLM-Blender-Agentは、開発者がLLMを協調型エージェントにラップし、モジュール式のマルチエージェントAIシステムを構築することを可能にします。各エージェントはPython実行、Webスクレイピング、SQLデータベース、外部APIなどのツールにアクセスできます。フレームワークは会話のメモリ、ステップごとの推論、ツールのオーケストレーションを管理し、報告書作成、データ分析、自動調査、ワークフロー自動化などに利用できます。LangChain上に構築されており、軽量、拡張性が高く、GPT-3.5、GPT-4、その他のLLMと互換性があります。
  • Magi MDAは、開発者がカスタムツール統合による複数段階の推論パイプラインを調整できるオープンソースのAIエージェントフレームワークです。
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    Magi MDAとは?
    Magi MDAは、自律エージェントの作成と展開を容易にする開発者向けAIエージェントフレームワークです。プランナー、実行者、インタープリター、メモリからなるコアコンポーネントのセットを公開し、これらをカスタムパイプラインに組み立てることが可能です。ユーザーは、テキスト生成のために人気のあるLLMプロバイダーにフックし、知識増強のために取得モジュールを追加し、特定のタスク用に任意のツールやAPIと統合できます。このフレームワークは、ステップバイステップの推論、ツールのルーティング、コンテキスト管理を自動的に処理し、チームはオーケストレーションのボイラープレートではなく、ドメインロジックに集中できます。
  • Joylive Agentは、ツール、記憶、API統合とともにLLMを調整するオープンソースのJava AIエージェントフレームワークです。
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    Joylive Agentとは?
    Joylive Agentは、洗練されたAIエージェントを構築するために設計されたモジュール式プラグインベースのアーキテクチャを提供します。OpenAI GPTなどのLLMとのシームレスな統合、セッションの永続性を持つメモリバックエンドの設定、外部APIやカスタム関数をエージェントの機能として公開するツールキットマネージャーを備えています。フレームワークには、推論のチェーン制御、マルチターン対話管理、簡単なデプロイ用のRESTfulサーバも含まれています。Javaコアによりエンタープライズグレードの安定性を確保し、さまざまなユースケースでの迅速なプロトタイピング、拡張、スケールを可能にします。
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