処方
AIチャットボットの迅速な導入を可能にし、複数のLLMモデルを統合するには、以下の手順に従ってください：
- 環境準備: DockerとPython 3.8+をインストールし、依存関係を分離するために仮想環境を使用することを推奨します。
- コア・サービスの展開Docker Compose (docker-compose -p taskingai up -d) を使って、TaskingAI Community Edition をワンクリックでデプロイできます。
- モデル構成コンソールでOpenAI/ClaudeのようなモデルのAPIキーを追加したり、ローカルのOllamaモデルを設定する。
- エージェント作成PythonSDK経由でAIエージェントを作成し、モデルをバインドする（taskingai.assistant.create()
- マルチ・モデル・スイッチングAPI呼び出し時にmodel_idパラメータで動的に切り替えるモデルを指定します。
高度なソリューション：モデルの負荷分散にタスクキューを使用し、RAGシステムによって回答の精度を高める。
この答えは記事から得たものである。TaskingAI：AIネイティブアプリケーション開発のためのオープンソースプラットフォームについて
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " 複数の大規模言語モデルを統合したAIチャットボットを迅速に展開するには？
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