MAESTRO：ローカルナレッジベースとマルチエージェントコラボレーションによる綿密なリサーチアシスタント

MAESTROは、複雑な研究作業を支援するために設計されたオープンソースのAI研究ツールです。文書管理、検索機能拡張生成（RAG）、マルチエージェントコラボレーションを通じて、研究計画から報告書作成までの完全なプロセスを提供する。ユーザーはPDFドキュメントをアップロードし、AIエージェントを使って検索、分析、レポート作成を行うことができる。 MAESTROはセルフホスト型で、学者、アナリスト、開発者など、大量の情報を効率的に整理・分析する必要のあるユーザーに適している。PythonとDockerをベースに構築されたMAESTROは、ユーザーフレンドリーなインターフェイスを持ち、個人またはチームでのコラボレーションに十分な柔軟性を備えています。

機能一覧

• ドキュメント管理：PDFファイルをアップロードして管理し、検索可能なナレッジベースを構築します。
• Retrieval Augmented Generation (RAG): 文書検索と生成技術を組み合わせて、正確な応答を提供する。
• マルチエージェントコラボレーション：プランニング、リサーチ、リフレクション、ライティングの各エージェントがタスクを自動的に分解し、レポートを作成します。
• セルフホストデプロイメント：Docker経由でコンテナ化して実行し、データのプライバシーを保護します。
• ウェブインターフェース：Streamlitベースの直感的なインターフェースで、簡単な操作と結果の表示が可能。
• レポート作成：繰り返し最適化をサポートし、構造化された調査レポートを自動的に作成します。
• カスタムコンフィギュレーション：ユーザーがAPIキーやネットワークパラメータを設定し、ニーズに柔軟に対応できるようサポートします。

ヘルプの使用

設置プロセス

MAESTROはセルフホストツールであり、Dockerを使用してデプロイすることが推奨されています。以下は、ユーザーがすぐに始められるようにするための詳細なインストール手順です。

1. 環境を整える
   • 以下のソフトウェアがシステムにインストールされていることを確認してください：
     • Docker 歌で応える Docker Composeコンテナ運転用
     • Gitコード・リポジトリをクローンする。
     • NVIDIA GPU（オプション）：モデルの埋め込みと並べ替えのパフォーマンスを向上させます。
     • ディスク容量：AIモデル保存用に約5GB（初回実行時に自動ダウンロードされます。）
   • お使いのシステムがPython 3.xをサポートしているか確認してください。
2. クローン・コード・リポジトリ
   ターミナルで以下のコマンドを実行し、MAESTROのソースコードをダウンロードします：

   git clone https://github.com/murtaza-nasir/maestro.git
   cd maestro
   

3. 環境変数の設定
   • 提供されたコンフィギュレーション・スクリプトを実行して .env ドキュメンテーション

     ./setup-env.sh
     

   • スクリプトは、ネットワーク・パラメータとAPIキーの設定を通してユーザーをガイドする。ユーザーは、必要なAPIキー（言語モデルや外部サービス用など）を提供する必要がある。
   • 手動でコピーすることもできる .env.example ファイルを編集する：

     cp .env.example .env
     

     コンパイラ .env ファイルに、APIキーやその他の設定を記入する：

     API_KEY=your_api_key_here
     PORT=3030
     

4. ビルドと実行
   • Docker Composeを使用して、サービスをビルドして起動します：

     docker compose up --build -d
     

   • このコマンドはバックグラウンドでMAESTROコンテナを起動します。最初の実行では、必要なAIモデルが自動的にダウンロードされます。
   • 通常数分かかる。
5. MAESTROを訪問
   • ブラウザーを開き、設定されたアドレスにアクセスする（デフォルトは http://localhost:3030).
   • デフォルトのログイン認証情報を使用する：ユーザー名 adminパスワード adminpass123.
   • セキュリティを確保するため、ログイン後すぐにデフォルトのパスワードを変更してください。

主要機能の使用

MAESTROの主な機能は、文書管理、調査作業、レポート作成です。詳細な説明は以下の通りです。

文書管理

• 文書のアップロードログインすると、「ドキュメント・ライブラリ」ページが表示されます。アップロード」ボタンをクリックし、PDFファイルを選択するか、指定された領域にファイルをドラッグ・アンド・ドロップしてください。システムが自動的にPDFを検索可能なナレッジベースに変換します。
• ドキュメントの管理ドキュメントライブラリでは、アップロードされたファイルのリストを表示し、ファイルの削除や並べ替えをサポートします。各ファイルにはアップロード時間とサイズが表示され、簡単に管理できます。
• ドキュメント検索検索バーからキーワードを入力すると、そのキーワードに基づいた ラグ キーワードに関連する文書の内容を返す技術。

研究課題

• タスクの作成タスク」画面で、「新規タスク」をクリックします。気候変動が農業に与える影響を分析する」など、研究目的を入力する。システムが自動的に計画エージェントを起動して、タスクを分解します。
• 操作するプランニングエージェントは、リサーチエージェントとリフレクションエージェントに割り当てられるサブタスクを生成します。ユーザはタスクページで進捗状況をリアルタイムに見ることができ、エージェントはドキュメントやウェブから情報を収集する。
• 反射と最適化リフレクティブ・エージェントは、調査結果の完全性と正確性をチェックする。不備が見つかった場合、システムは自動的にタスクプランを調整し、データを再収集する。

レポート作成

• レポートの作成リサーチが完了すると、ライティングエージェントは収集したデータを基にドラフトレポートを作成します。ユーザーはレポートページで内容をプレビューすることができます。
• 編集と最適化編集」ボタンをクリックすると、書き込みインターフェイスに入ります。ユーザーは、レポートの内容を手動で修正したり、レポートが論理的で正確であるように反映エージェントにさらに最適化させたりすることができます。
• 輸出レポート共有やアーカイブを容易にするために、レポートをPDFやMarkdown形式でエクスポートできます。

カスタマイズされた設定

• 設定画面では、別の世代モデルを選択したり、生成されるコンテンツのトーンを調整したりするなど、言語モデルのパラメータを調整できます。
• マルチユーザー管理をサポートし、管理者は「ユーザー管理」ページでユーザーを追加または削除し、権限を割り当てることができます。

ほら

• ポートの競合を避けるため、Dockerサービスが適切に実行されていることを確認する。
• モデルのダウンロードのため、初回の動作が遅くなることがあります。
• より高いパフォーマンスを得るためには、NVIDIA GPUアクセラレーションを推奨します。

アプリケーションシナリオ

1. 学術研究
   学者は学術論文をアップロードし、重要な情報を素早く抽出して概要レポートを作成することができます。例えば、複数の論文から核となるアイデアを分析し、構造化された研究レポートにまとめることができます。
2. データ分析
   アナリストはMAESTROを使って業界レポートを処理し、データを抽出し、市場動向レポートの迅速な作成に適した分析サマリーを作成することができます。
3. コンテンツ制作
   ライターやジャーナリストは、背景情報をアップロードし、MAESTROを使用して情報を照合し、記事の初稿を作成することができます。
4. チームワーク
   研究チームは、MAESTROのマルチユーザー機能を通じて、文書やタスクを共有し、複雑なプロジェクトで共同作業を行うことができます。

品質保証

1. MAESTROの実行にはインターネット接続が必要ですか？
   MAESTROはオフライン操作をサポートしていますが、最初の実行にはモデルをダウンロードするためのインターネット接続が必要です。タスクにウェブ検索が含まれる場合は、接続を維持する必要があります。
2. データ・プライバシーをどのように確保するのか？
   MAESTROは、データがローカルサーバーに保存され、ユーザーがデータを完全にコントロールできる、セルフホストツールです。定期的なバックアップを推奨します。 .env ファイルとドキュメントのライブラリ。
3. PDF以外のファイルはサポートされていますか？
   現在のバージョンは、主にPDFファイルをサポートしており、将来的には他の形式に拡張される可能性があります。ユーザーは他のフォーマットをPDFに変換してアップロードすることができます。
4. どうすれば報告の質を最適化できるのか？
   ユーザーは、タスク設定でモデルパラメータを調整したり、レポート内容を手動で編集したりすることができます。リフレクション・エージェントを複数回実行することで、レポートの精度を向上させることもできます。