モジュール式LLMアーキテクチャは、再利用可能なコンポーネントの構成により、カスタマイズされたLLM駆動アプリケーションの作成を簡素化するよう設計されています。セッション状態を保持するメモリモジュール、外部APIコール用のツールインターフェース、テンプレートまたは動的プロンプト生成のためのプロンプトマネージャ、エージェントのワークフローを制御するオーケストレーションエンジンなどのコアコンポーネントを提供します。これらのモジュールをチェーンして複雑な行動を実現したり、多段階推論、コンテキストに応じた応答、統合されたデータ取得を可能にします。フレームワークは複数のLLMバックエンドをサポートし、モデルの切り替えやミックスも可能です。拡張性を高めるポイントもあり、新しいモジュールやロジックを追加できます。このアーキテクチャは、部品の再利用を促進しながら、エージェントの挙動の透明性と制御を維持します。

Panda-ETLは、契約書、請求書、画像、ウェブサイト、レポートを含む任意のファイルからデータを抽出するために設計されています。このプラットフォームは、ユーザーがファイルをドラッグ＆ドロップし、特定の自動化タスクを選択し、データをスプレッドシートにエクスポートできることで、ユーザーフレンドリーな体験を提供します。さらに、ワークフローを最適化し、迅速に詳細なレポートを生成するためのカスタマイズ可能なモジュールを備えた業界特有の自動化を提供します。定期的な抽出が必要な場合でも、詳細な業界レポートが必要な場合でも、Panda-ETLはプロセスを簡素化し、貴重な情報が効率的に整理され、簡単にアクセスできるようにします。

ReasonChainは、LLM駆動の操作のシーケンスを構築するためのモジュール式パイプラインを提供し、各ステップの出力を次に入力できます。ユーザーは、プロンプト生成、異なるLLMプロバイダーへのAPI呼び出し、ワークフローをルーティングする条件ロジック、最終出力の集約関数を定義できます。フレームワークには、デバッグとログ記録が内蔵され、中間状態の追跡やベクターデータベースの検索、ユーザ定義モジュールの拡張も容易です。多段階推論タスクの解決、データ変換のオーケストレーション、メモリを備えた会話エージェントの構築など、多用途に対応し、透明性、再利用性、テスト性の高い環境を提供します。 chain-of-thought戦略を試行することを奨励しており、研究、プロトタイピング、実運用向けのAIソリューションに最適です。

BuildModulesは、ユーザーが効率的にウェブサイトを整理・構築するのを支援するために設計された革新的なプラットフォームです。カスタマイズ可能なモジュールと使いやすいインターフェースにより、ウェブアイデアを実現する手順を簡素化します。単一ページのサイトが必要でも、複雑な多ページ構造が必要でも、BuildModulesはスムーズで生産的な体験を確保するために必要なツールと機能を提供します。初心者にも経験豊富な開発者にも最適で、最小限の努力でプロフェッショナルなウェブサイトを作成できるようにします。