CozeLoop: AIインテリジェンスの開発と運用を最適化するオープンソースプラットフォーム

CozeLoopは、ByteDanceのオープンソースAIインテリジェンス最適化プラットフォームで、Apache 2.0ライセンスに基づき、商用利用は無料です。CozeLoopは、AIインテリジェンスの完全なライフサイクル管理に重点を置き、キューワードの開発、デバッグ、評価、動作監視をカバーします。このプラットフォームは、開発者がインテリジェンスのパフォーマンスを迅速に最適化し、開発中の複雑な問題を解決するための視覚化ツールを提供します。CozeLoopは多言語SDK（Python、Go、JavaScriptなど）に対応しており、ローカルシステムとの統合が容易です。CozeLoopは、多言語SDK（Python、Go、Javaなど）に対応しており、ローカルシステムとの連携が容易です。 AI開発・運用保守の敷居を下げ、企業や開発者が高性能なAIアプリケーションを構築するのに適しており、コミュニティのコラボレーションを促進します。

機能一覧

• キュー・ワードの開発とデバッグ ビジュアライゼーション 遊び場 複数モデルの比較をサポートするキューワードのリアルタイムテストと最適化。
• 自動評価 評価データセットと評価者を管理し、インテリジェンスの正確性とコンプライアンスを自動的にテストします。
• オペレーション・モニタリング スマートボディの実行リンク全体のデータを記録し、キーノードと異常状態をリアルタイムで監視します。
• トータル・ライフサイクル・マネジメント 開発、デバッグ、評価から配備まで、インテリジェンスの完全なプロセスをサポートします。
• 多言語SDK Python、Go、JavaScriptのSDKを提供し、二次開発やシステムインテグレーションに便利です。
• モデル統合 OpenAI、Volcano Engine Arkなどの大規模モデルや、その他の柔軟な構成をサポートします。
• オープンソースコミュニティのサポート Apache 2.0ライセンスに基づき、コミュニティによるコードやフィードバックの提供を推奨しています。
• 国際化サポート グローバルな開発者のニーズに対応した、多言語インターフェースのサポート。

ヘルプの使用

インストールと展開

CozeLoopはオープンソースのプロジェクトなので、GitHubのリポジトリからコードをクローンして、ローカルにデプロイする必要があります。詳しい手順は以下の通り：

1. 環境準備 ::
   • ハードウェア要件 最低2コアCPU、4GB RAM。
   • ソフトウェア依存 ::
     • DockerとDocker Compose Dockerサービスがインストールされ、起動していることを確認する。
     • ゴラン 推奨バージョン1.23.4、環境変数の設定。
     • Node.js JavaScript SDK 開発のための推奨 LTS バージョン。
     • pnpm pnpm をグローバルにインストールします（推奨バージョン 9.12.0）：

     npm i -g pnpm@9.12.0
     

2. クローン倉庫 ::
   CozeLoopのソースコードを入手する：

git clone https://github.com/coze-dev/cozeloop.git
cd cozeloop

1. 環境変数の設定 ::
   • インタビュー https://loop.coze.cn/console/enterprise/personal/open/oauth/apps OAuthアプリケーションを作成し client_idそしてpublic_key_id 歌で応える private_key.
   • 確立 .env ファイルで以下のように設定する：

     COZELOOP_WORKSPACE_ID=your_workspace_id
     COZELOOP_JWT_OAUTH_CLIENT_ID=your_client_id
     COZELOOP_JWT_OAUTH_PRIVATE_KEY=your_private_key
     COZELOOP_JWT_OAUTH_PUBLIC_KEY_ID=your_public_key_id
     COZELOOP_API_BASE=https://api.coze.cn
     

2. 構成モデル ::
   • モデルプロファイルテンプレート（例：Volcano Engine Arkモデル）をコピーします：

     cp conf/model/template/model_template_ark.yaml conf/model/ark.yaml
     

   • コンパイラ conf/model/ark.yaml以下のフィールドを設定する：
     • idカスタムモデルID。0以外の整数で、グローバルに一意であり、デプロイ後に変更することはできません。
     • meta.conn_config.api_keyモデルサービスAPIキー、例えばVolcano Engine Ark APIキー（取得方法は以下を参照）。 https://www.volcengine.com/docs/82379/1541594).
     • meta.conn_config.model例えば、ArkモデルのエンドポイントIDなど。 https://www.volcengine.com/docs/82379/1099522).
3. 依存関係のインストール ::
   • Goの依存関係は go mod 自動化された管理：

     go mod tidy
     

   • JavaScriptの依存関係：

     pnpm install
     rush update
     

4. ビルド＆ラン ::
   • ビルド・プロジェクト：

     go build
     

   • サービスを開始する：

     docker compose --profile '*' up -d
     

     最初のデプロイメントでは、イメージのプルアップが必要な場合があり、起動に成功するとログが表示されます。 Container coze-server Startedを使用する。 http://localhost:3000 アクセス

5. 開発モデル ::
   • デフォルトの開発モードはホットリロードをサポートしており、サービスを再起動することなくバックエンドのコードを変更することができます。実行する

     ./dev_reload.sh
     

コア機能の使用

1.キューの開発とデバッグ

• プレイグランドへ ログインコンソールhttps://loop.coze.cn/console/enterprise/personal/open)、"Prompt Words "モジュールを選択する。
• プロンプトの作成 リアルタイムで出力効果をテストします。複数モデルの比較（OpenAIとArkモデルなど）をサポートします。サンプルGoコード

prompt, err := loop.GetPrompt(ctx, loop.GetPromptParam{PromptKey: "test_prompt"})
messages, err := loop.PromptFormat(ctx, prompt, map[string]any{"input": "Hello"})

• バージョン管理 キュー・ワードのバージョンを保存し、いつでも切り替えたり戻したりできる。

2.自動アセスメント

• 経営評価セット テストデータセット（JSONファイルなど）をアップロードし、評価指標（正確さ、簡潔さなど）を定義します。
• 走行実験 評価者を選択し、スマートボディの出力を自動的にテストし、統計情報を表示します。
• レポートを見る コンソールは実験レポートを表示し、モデルのパフォーマンスを分析します。

3.運用監視

• トレース 入力解析、モデル起動、出力を含む、インテリジェンス実行の全チェーンからのデータを記録する：

ctx, span := loop.StartSpan(ctx, "root", "custom")
span.SetInput(ctx, "User query")
span.SetOutput(ctx, "AI response")
span.Finish(ctx)
loop.Close(ctx)

• ビジュアライゼーション コンソールでトレースデータを表示し、重要なノードや例外の状態を分析できます。

4.SDKの統合

• Python SDK 迅速な統合のために

from cozepy import Coze, TokenAuth
coze = Coze(auth=TokenAuth(os.getenv("COZE_API_TOKEN")))
bot = coze.bots.create(space_id="your_workspace_id", name="TestBot")
print(f"Created bot: {bot.name}")

• JavaScript SDK で frontend ディレクトリで実行する：

rushx start

5.国際化サポート

• で多言語インターフェースを設定する。 conf カタログ編集国際化設定、英語、簡体字中国語などをサポートします。

問題スクリーニング

• 設定の確認 を確保する。 .env とモデルのプロファイルは正しい。
• ログを見る 以下のコマンドを実行して、コンテナの状態をチェックする：

docker ps
docker logs <container_id>

• ネットワーク問題 謝辞 COZELOOP_API_BASE アクセス可能なDockerネットワークを確認する。

地域貢献

• 協議 CONTRIBUTING.md コードの提出セキュリティ問題は https://security.bytedance.com/src またはEメール sec@bytedance.com 報告する。

アプリケーションシナリオ

1. AIによる顧客サービスの最適化
   CozeLoopデバッグプロンプトワードを使用して、カスタマーサービスインテリジェンスのパフォーマンスを監視し、応答精度を向上させます。
2. モデリング評価
   開発者は、AIアプリケーションの効果を最適化するために、自動評価モジュールを通じてモデルの出力をテストします。
3. リアルタイム・モニタリング
   企業はインテリジェンスの稼動状況を監視し、異常を素早く見つけて修正し、システムの安定性を向上させる。
4. 多言語アプリケーション
   グローバルなAIアプリケーションを開発し、国際化サポートで多言語ユーザーに対応。

品質保証

1. CozeLoopとCoze Studioの違いは何ですか？
   CozeLoopは、スマートボディのパフォーマンスを最適化するためのキューワードデバッグ、評価、モニタリングに重点を置き、Coze Studioは、スマートボディの開発とワークフローオーケストレーションに重点を置いています。
2. OAuthパラメータを取得するには？
   インタビュー https://loop.coze.cn/console/enterprise/personal/open/oauth/appsOAuthアプリケーションを作成したい場合は、OAuthアプリケーションを作成し、キーを取得してください。
3. 対応機種は？
   OpenAI、Volcano Engine Arkなど、手動で設定する必要があるモデルをサポート。 https://github.com/coze-dev/cozeloop/wiki/5.-Model-configuration.
4. プログラミングの経験は必要ですか？
   コンソールはノーコード操作をサポートし、プログラミング・ユーザーはSDKを介して機能をカスタマイズできる。
5. コミュニティに参加するには？
   フライングブックでスキャン README.md CozeLoop技術交流グループに参加してください。