Inferable

Inferableとは？

Inferableは、AIエージェントの作成を効率化するために設計されたオープンソースプラットフォームであり、開発者は既存のコードベース、API、およびデータをシームレスに統合できます。信頼性の高いAIワークフロー、特に人的検証を必要とするワークフローの構築に重点を置いています。

Inferableの仕組みは？

Inferableは、AIワークフローの構築に伴う多くの複雑さを処理する、本番環境対応のLLMプリミティブのセットを提供します。主な機能は次のとおりです。

• ワークフローのバージョン管理： 長期実行ワークフローを、下位互換性を維持しながら時間とともに進化させることができます。要件の変更に応じて、同じワークフローの異なるバージョンを定義できるため、進行中の実行は完了するまで元のバージョンを使用し続けることができます。
• 管理された状態： Inferableは、永続的なワークフローに必要なすべての状態を管理するため、開発者はデータベースをプロビジョニングおよび管理する必要がありません。
• 人的検証： 数分または数日間、人的入力を待機するために一時停止し、中断した場所から再開するAIワークフローを構築します。
• 可観測性： 開発者コンソールと既存の可観測性スタックに接続する機能により、エンドツーエンドの可観測性を提供します。
• オンプレミス実行： ワークフローはユーザーのインフラストラクチャ上で実行されるため、デプロイメント手順は不要です。
• インバウンド接続なし： アウトバウンドのみの接続でセキュリティを強化し、インバウンドポートを開かずにインフラストラクチャを安全に保ちます。
• オープンソース： Inferableは完全にオープンソースであり、コードベースに対する完全な透明性と制御を提供します。

コード例：

このプラットフォームは、シンプルでコード駆動型のアプローチを使用しています。

import { Inferable } from "inferable";

const inferable = new Inferable({
  apiSecret: require("./cluster.json").apiKey,
});

const workflow = inferable.workflows.create({
  name: "customerDataProcessor",
  inputSchema: z.object({
    executionId: z.string(),
    customerId: z.string(),
  }),
});

// Initial version of the workflow
workflow.version(1).define(async (ctx, input) => {
  const customerData = await fetchCustomerData(input.customerId);
  
  // Process the data with a simple analysis
  const analysis = await ctx.llm.structured({
    input: JSON.stringify(customerData),
    schema: z.object({
      riskLevel: z.enum(["low", "medium", "high"]),
      summary: z.string(),
    }),
  });
  
  return { analysis };
});

// Enhanced version with more detailed analysis
workflow.version(2).define(async (ctx, input) => {
  const customerData = await fetchCustomerData(input.customerId);
  const transactionHistory = 
    await fetchTransactionHistory(input.customerId);
  
  // Process the data with more advanced analysis
  const analysis = await ctx.llm.structured({
    input: JSON.stringify({ customerData, transactionHistory }),
    schema: z.object({
      riskLevel: z.enum(["low", "medium", "high"]),
      summary: z.string(),
      recommendations: z.array(z.string()),
      factors: z.array(z.object({
        name: z.string(),
        impact: z.enum(["positive", "negative", "neutral"]),
        weight: z.number(),
      })),
    }),
  });
  
  return { 
    analysis,
    version: 2,
    processedAt: new Date().toISOString()
  };
});

この例は、LLMベースの分析を使用して顧客データを処理するためのワークフローを定義およびバージョン管理する方法を示しています。

Inferableを選ぶ理由？

• 柔軟性： プログラミングモデルを反転させることなく、制御フローのために既存のプログラミングプリミティブと連携します。
• 制御： 独自のインフラストラクチャでセルフホスティングすることにより、データと計算を完全に制御できます。
• 透明性： オープンソースの性質により、コードベースに対する完全な透明性と制御の恩恵を受けることができます。
• 強化されたセキュリティ： アウトバウンドのみの接続による安全なインフラストラクチャ。

Inferableは誰のため？

Inferableは、人的検証による信頼性の高いAIを活用したワークフローを構築しようとしているスタートアップやスケールアップに最適です。特に、次のことを行う必要がある場合に役立ちます。

• AIを使用して複雑なプロセスを自動化します。
• データとインフラストラクチャの制御を維持します。
• データプライバシー規制への準拠を保証します。

Inferableを始めるための最良の方法は？

1. ドキュメントの確認： セットアップと使用方法を説明する包括的なドキュメントが用意されています。
2. セルフホスティングガイド： 独自のインフラストラクチャにInferableをデプロイするための手順を提供します。
3. GitHubリポジトリ： 完全なオープンソースコードベースにアクセスします。

Inferableは、バージョン管理され、永続的で、可観測性のあるAIワークフローを実装する方法を提供し、人的監視という追加の利点があるため、AIを業務に活用しようとしている企業にとって貴重なツールとなっています。