万能なLLM応答生成ツール

多様な用途に対応可能なLLM応答生成ツールを利用して、業務の効率化と柔軟性を実現しましょう。

LLM応答生成

  • Twilioを通じてWhatsAppにLangGraph AIエージェントを連携させる、Pythonベースのインテグレーションで対話型チャット応答を実現します。
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    Whatsapp LangGraph Agent Integrationとは?
    WhatsApp LangGraphエージェント統合は、LangGraphベースのAIエージェントをWhatsApp上に展開するための例示的な実装です。PythonとFastAPIを用いてTwilioのWhatsApp API向けのWebhookエンドポイントを公開し、受信メッセージをエージェントのグラフワークフローに自動的に解析します。エージェントは、内蔵されたメモリノードによるセッション間のコンテキスト保持、特定のタスク用のツール呼び出し、多様な意思決定を可能にするモジュールノードを備えています。開発者はグラフ定義をカスタマイズし、外部APIと連携し、会話状態をシームレスに管理できます。このインテグレーションは、メッセージルーティング、応答生成、エラー処理、スケーラビリティの容易さを示すテンプレートとして機能します。
  • AI_RAGは、外部の知識ソースを利用した検索強化型生成を可能にするオープンソースフレームワークです。
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    AI_RAGとは?
    AI_RAGは、ドキュメントのインデックス作成、ベクター検索、埋め込み生成、LLM駆動の応答作成を組み合わせたモジュール式の検索強化生成ソリューションを提供します。ユーザーはテキストドキュメントのコーパスを準備し、FAISSやPineconeなどのベクトルストアに接続し、埋め込みとLLMのエンドポイントを設定し、インデックス作成プロセスを実行します。クエリが到着すると、AI_RAGは最も適切なパッセージを検索し、それらをプロンプトとともに選択した言語モデルに入力し、コンテキストに基づいた応答を返します。その拡張性の高い設計により、カスタムコネクタ、多モデルのサポート、検索と生成パラメータの詳細な制御が可能で、知識ベースや高度な会話エージェントに最適です。
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