LlamaFarm：AIモデルとアプリケーションの迅速なローカル展開のための開発フレームワーク

LlamaFarmは、「ローカルファーストの開発、どこにでもデプロイ」という設計理念を中核とした、フル機能のモジュール型AI開発フレームワークです。このフレームワークにより、開発者は自分のコンピュータ上で完全なAIシステムを構築、テスト、実行することができ、同じコードを社内イントラネット・サーバやクラウドなど、本番環境にシームレスにデプロイすることができます。検索補強生成（RAG）、ベクトル・データベース、モデル管理、キュー・ワード・エンジニアリングなどのタスクを処理するための、実際のアプリケーションでテストされた安定したコンポーネント・セットを提供します。LlamaFarmは、あらかじめ定義されたポリシー設定により、プロジェクトの初期設定を簡素化する一方で、個人開発者から大企業まで、さまざまなニーズに対応するための柔軟なカスタマイズを可能にします。LlamaFarmは、データ・プライバシーと費用対効果に重点を置きながら、AIテクノロジー・スタックを完全にコントロールしたいと考えているチームに確かなソリューションを提供します。

機能一覧

• 地域優先開発クラウドサービスに依存することなく、PC上でAIアプリケーションの完全な構築とテストをサポート。
• 製造グレードの部品データ・パイプライン（RAG）、モデル・マネージメント、キュー・ワード・エンジニアリングなど、数々の実績あるモジュールを提供。
• 幅広い互換性: Data Pipelineは15種類以上のファイル形式（PDF、Word、Markdownなど）と8種類以上のベクターデータベース（Chroma、Pineconeなど）をサポートしています。
• マルチモデル統一管理モデルコンポーネントは、25以上のモデルベンダー（例：OpenAI、 アンソロピックグーグル、Ollama）、操作のための統一されたインターフェイスを提供する。
• エンタープライズレベルのモデリング機能:: モデルの自動フェイルオーバー、コスト最適化ルーティング（最もコスト効率の良いモデルへのリクエスト送信）、ロードバランシング、レスポンスキャッシングなどの高度な機能。
• 高度なキュー・ワード・エンジニアリングプロンプト・ワード・テンプレート・ライブラリの提供、バージョン管理、A/Bテスト機能、Jinja2テンプレート構文のサポート。
• 戦略的配分ユーザは単純なポリシー（たとえばresearchもしかしたらcustomer_support)を使ってシステム全体の動作を素早く設定し、異なるシナリオを素早く切り替えることができる。
• コマンドラインツール開発者のインタラクションとデバッグのために、コア・コンポーネントへの使いやすいコマンドライン・インターフェイスを提供します。
• 柔軟な展開ローカルの開発環境からDockerコンテナ、AWSやGCPといった主流のクラウドプラットフォームまで、幅広いデプロイオプションをサポートします。
• モジュラー・アーキテクチャーフレームワークの各コアコンポーネントは独立して使用できるため、既存のプロジェクトに簡単に統合できます。

ヘルプの使用

LlamaFarm は，AI アプリケーションの開発・導入プロセスを簡素化することを目標に設計されています．以下に、フレームワークのインストール方法と使用方法の詳細を示します。

設置プロセス

LlamaFarmは、便利なインストール・スクリプトを提供しています。

1. 自動インストール:
   ターミナル（LinuxまたはmacOSの場合）を開き、以下のコマンドを実行して、インストール・スクリプトをダウンロードして実行する。このスクリプトは、依存関係のインストールを自動的に処理します。

   curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/llama-farm/llamafarm/main/install.sh | bash
   

2. 手動インストール:
   インストール作業を手動で行いたい場合は、以下の手順に従ってください：
   • まず、プロジェクトのコード・リポジトリをローカル・コンピューターにクローンする。

     git clone https://github.com/llama-farm/llamafarm.git
     

   • プロジェクト・カタログにアクセスする。

     cd llamafarm
     

   • ラマファームの利用uvを Python パッケージ管理ツールとして使うことで、依存関係のインストールを高速化できます。最初にプロジェクトの依存関係をインストールして同期する必要があります。それぞれの主要な機能モジュール (rag, models)はすべて、独自の依存関係設定を持っている。例えば、RAGシステムの環境をセットアップするには、以下を実行する：

     cd rag
     uv sync
     

コア機能の操作

LlamaFarmの核となる機能は、コマンドラインで操作できるAIコンポーネントだ。

1.RAGデータパイプラインの使用

RAG（Retrieval Augmented Generation）システムは、文書を処理し、情報を抽出し、AIモデルが特定の知識に基づいて質問に答えられるように知識ベースを構築する役割を担っている。

• データ入力（インジェスト）:
  これは知識ベースを構築する最初のステップです。ドキュメントを保存するフォルダを用意する必要があります（例えばsamples/を実行し、次のコマンドを実行する。このコマンドは、フォルダ内のすべてのドキュメントを読み込み、指定されたエキストラクター（たとえばkeywordsキーワードを抽出する。entitiesエンティティの抽出)とチャンキング戦略(research研究論文に対処するのに適切な戦略である）に対処する。

  uv run python rag/cli.py ingest samples/ --extractors keywords entities statistics --strategy research
  

• 知識検索（サーチ）:
  いったんデータがデータベースに入れば、検索エンジンのように質問することができる。次のコマンドは、「気候変動に関する重要な知見は何か」という質問に基づいて、知識ベースから最も関連性の高い5つの知見を検索する(--top-k 5)の情報断片を検索し、結果を並べ替える(--rerank)の精度を向上させる。

  uv run python rag/cli.py search "What are the key findings about climate change?" --top-k 5 --rerank
  

2.AIモデルの管理と活用

モデル・コンポーネントは、さまざまな大規模言語モデルを柔軟に呼び出し、自動フェイルオーバーなどの高度な機能を利用できる。

• マルチモデルチャット:
  マスターモデル (--primary gpt-4)と1つ以上の代替モデル(--fallback claude-3).プライマリ・モデルのリクエストに失敗すると、システムは自動的にスタンバイ・モデルに切り替わり、サービスの安定性を確保します。ローカルモデル (--local-fallback llama3.2)を究極の安全装置としている。

  uv run python models/cli.py chat --primary gpt-4 --fallback claude-3 --local-fallback llama3.2 "Explain quantum entanglement"
  

3.キュー・ワード・システムの使用

キューワードシステムは、モデルに送る指示を管理し、最適化するのに役立ちます。

• 具体的な戦略の実行を促す:
  アプリケーションのシナリオを調整することができます(--strategy medical) をクリックして、最も適切なプロンプト・ワード・テンプレート (--template diagnostic_analysis)に、より専門的な回答を求める。

  uv run python prompts/cli.py execute "Analyze this medical report for anomalies" --strategy medical --template diagnostic_analysis
  

戦略的配分

ポリシーはLlamaFarmの核となる概念で、簡単な名前で戦略を作成することができます。research)を使用して、RAG、モデル、キュー・ワードなどの複数のコンポーネントの挙動を統一的に設定する。

• 設定ファイルの例:
  詳しい情報はconfig/strategies.yamlファイルで独自のポリシーを定義することができます。例えばresearch戦略利用gpt-4モデリングが必要で、フォーマルな文体が要求される。customer_supportこの戦略では、より経済的なgpt-3.5-turboモデルとフレンドリーな対話スタイル。

  strategies:
  research:
  rag:
  embedder: "sentence-transformers"
  chunk_size: 512
  models:
  primary: "gpt-4"
  fallback: "claude-3-opus"
  temperature: 0.3
  prompts:
  template: "academic_research"
  style: "formal"
  customer_support:
  rag:
  embedder: "openai"
  chunk_size: 256
  models:
  primary: "gpt-3.5-turbo"
  temperature: 0.7
  prompts:
  template: "conversational"
  style: "friendly"
  

• アプリケーション戦略:
  実行時に使用するポリシーは、環境変数またはコマンドライン引数で指定できる。

  # 设置全局策略
  export LLAMAFARM_STRATEGY=research
  # 在单个命令中指定策略
  uv run python models/cli.py chat --strategy customer_support "Help me with my order"
  

アプリケーションシナリオ

1. 社内知識ベースの構築
   組織は、社内の技術文書、規則、過去のプロジェクト情報などをLlamaFarmのRAGシステムに渡して処理することができます。処理後、従業員は、"プロジェクト予算を要求するにはどうすればよいですか？"、"サーバーAの構成はどうなっていますか？"などの簡単なチャット・インターフェースを通じて、必要な情報に素早くアクセスすることができます。や "サーバーAの構成は？.これにより、社内の情報検索やナレッジ共有の効率が大幅に向上する。
2. インテリジェントなカスタマーサポート・ボットの開発
   LlamaFarmを使えば、顧客からの一般的な質問を理解し、回答するインテリジェントなカスタマーサービスボットを構築することが可能です。製品マニュアル、ヘルプファイル、過去のカスタマーサービスとの対話記録をナレッジソースとして使用することで、ボットは24時間365日リアルタイムで顧客にサポートを提供することができます。また、モデルフェイルオーバー機能により、高いサービス可用性を保証します。
3. 学術研究と文献分析を加速
   研究者は多数の学術論文や研究報告書をLlamaFarmにインポートし、専門的な知識ベースを構築することができます。そして、特定のトピックについて「A材料に関する最近の研究進展をすべて要約してください」といった詳細な質問をすることができ、システムは情報を素早く集約して重要な要約を示すことができるため、研究者は文献を読んだり選別したりする時間を大幅に節約することができる。
4. コンテンツ生成・分析ツールの作成
   開発者は、LlamaFarm のプロンプト管理とマルチモデル呼び出し機能を使用して、マーケティング・コピー生成、コード・アシスト・オーサリング、またはデータ・レポートと分析のためのツールを開発することができます。例えば、"Creative Writing "ストラテジーを使ってアドワーズを生成したり、"Code Review "ストラテジーを使ってコードの品質を分析するなど、異なるストラテジーを定義することで、ツールの "役割 "を簡単に切り替えることができます。品質

品質保証

1. LlamaFarmとLangChainのような他のAIフレームワークとの違いは何ですか？
   LlamaFarmは、ローカル開発から本番デプロイまで、完全なモジュール式ソリューションを提供することに重点を置いて設計されています。AIロジックのオーケストレーションを提供するだけでなく、ランタイム管理、デプロイツール、ポリシーベースのコンフィギュレーションといったエンタープライズグレードの機能も備えている。そのコンポーネントは連携することも、既存のプロジェクトに独立して統合することも可能で、より高い柔軟性を提供する。一方、LangChainは、AIエージェントとコールチェーン（Chain）の構築に重点を置いています。LlamaFarmは、プロジェクトの初期段階から、本番環境の安定性とスケーラビリティを考慮しています。
2. LlamaFarmを利用するのにお金は必要ですか？
   LlamaFarm プロジェクトそのものは，Apache-2.0 ライセンスにもとづくオープンソースで， 自由に利用・改変・配布することができます．ただし、LLMのAPIを利用する際には、LLMベンダー（OpenAIのGPT-4など）に対して、適切な使用料を支払う必要があります。ネイティブ・モデル（例えば、Ollamaを介して動作するLlama 3）を使用する場合は、API使用料は発生しません。
3. LlamaFarmをローカルで動かすには、とてもパワフルなコンピューターが必要ですか？
   LlamaFarmフレームワーク自体は、それほどリソースを消費しません。リソースの消費は、主に実行中のAIモデルによるものです。クラウドAPIを呼び出すためだけに使うのであれば、普通のコンピューターで十分です。Llama 3のような大規模な言語モデルをローカルで実行したい場合は、大容量のビデオメモリを搭載したNVIDIAグラフィックカード（GPU）と、十分な量のRAMを備えたコンピュータが理想的です。