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LLM APIs
万能なLLM APIsツール
多様な用途に対応可能なLLM APIs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 APIs
SmartRAG
SmartRAGは、カスタムドキュメントコレクション上でLLM駆動のQ&Aを可能にするRAGパイプラインを構築するためのオープンソースPythonフレームワークです。
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SmartRAGとは?
SmartRAGは、大規模な言語モデルと連携するためのモジュール式Pythonライブラリです。ドキュメント取り込み、ベクタのインデックス作成、高度なLLM APIを組み合わせて、正確で文脈豊かな応答を提供します。PDF、テキストファイル、ウェブページをインポートし、FAISSやChromaなどの人気ベクターストアを用いてインデックス化でき、カスタムプロンプトテンプレートも定義可能です。SmartRAGは、検索とプロンプトの組み立て、LLM推論を調整し、ソースドキュメントに基づいた論理的な回答を返します。RAGパイプラインの複雑さを抽象化することで、ナレッジベースのQ&Aシステムやチャットボット、研究アシスタントの開発を高速化します。開発者はコネクタの拡張、LLM提供者の置き換え、特定の知識領域に合わせた検索戦略の微調整も可能です。
SmartRAG コア機能
PDF、テキスト、ウェブソースからのドキュメント取り込み
FAISSやChromaなどのベクターストア統合
LLMクエリ用のカスタマイズ可能なプロンプトテンプレート
複数のLLMプロバイダーとAPIのサポート
モジュール式のRAGパイプライン調整
ソース引用と文脈に依存した回答生成
A2A4J
A2A4Jは、開発者がカスタマイズ可能なツールとともに自律型AIエージェントを構築できる非同期対応のJavaエージェントフレームワークです。
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A2A4Jとは?
A2A4Jは、軽量なJavaフレームワークで、自律型AIエージェントの構築を目的としています。エージェント、ツール、メモリ、プランナーの抽象化を提供し、タスクの非同期実行とOpenAIや他のLLM APIとのシームレスな統合をサポートします。モジュール式の設計により、カスタムツールやメモリストアの定義、多段階ワークフローの調整、意思決定ループの管理が可能です。ビルトインのエラー処理、ロギング、拡張性を備えており、インテリジェントなJavaアプリケーションやマイクロサービスの開発を加速します。
A2A4J コア機能
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