RLAMA

RLAMA：RAG システムとインテリジェント エージェントのための完全な AI プラットフォーム

RLAMA とは何ですか？ RLAMA は、ローカル モデルを使用して AI 搭載ソリューションを構築、デプロイ、管理するために設計された包括的な AI プラットフォームです。ドキュメント Q&A システムから自律エージェント クルーまで、あらゆるものを構築できます。

RLAMA は、検索拡張生成 (RAG) システムとインテリジェント エージェントを組み合わせて、ドキュメント分析から複雑なマルチエージェント コラボレーションまで、さまざまなタスクを自動化します。 最大限のプライバシーを確保するために、外部サーバーにデータを送信せずに 100% ローカル処理を使用します。

主な機能：

• 完全な RAG ソリューション:
  • 複数のドキュメント形式をサポート (.txt、.md、.pdf など)
  • 高度なセマンティック チャンク戦略
  • ローカル ストレージと処理。
• AI エージェントとクルー:
  • 複数のエージェント ロール (研究者、ライター、コーダー、アナリスト)
  • エージェント ツール (RAG 検索、コード実行、Web 検索)
  • シーケンシャルまたはパラレル ステップによる共同ワークフロー
• マルチエージェント オーケストレーション:
  • ステップバイステップ プロセスのためのシーケンシャル ワークフロー
  • 同時タスク処理のための並列実行
  • マネージャー エージェントによる階層的委任
• 柔軟な統合:
  • アプリケーション統合用の HTTP API サーバー
  • クロスプラットフォーム サポート (macOS、Linux、Windows)
  • Ollama と並行した OpenAI モデルのサポート

RLAMA の使用方法:

1. RLAMA をインストール:

   $ rlama --version
   RLAMA v0.1.29
   

2. RAG システムの作成:

   $ rlama rag llama3 ドキュメント ./docs
   埋め込みが正常に生成されました!
   RAG システム「ドキュメント」が正常に作成されました!
   

3. AI エージェントの作成:

   $ rlama agent create 研究者 --role="データ アナリスト"
   RAG 検索ツールを使用してエージェント「研究者」が作成されました!
   

4. クルーの作成:

   $ rlama crew create 研究チーム 研究者 ライター
   クルー「研究チーム」は共同タスクの準備ができています!
   

RLAMA が重要な理由:

RLAMA は、複雑な AI ワークフローの作成と管理を簡素化し、RAG システムと AI エージェントの両方に対応する完全なプラットフォームを提供します。 特に、次の用途に役立ちます。

• 安全でプライベートなローカル AI 処理を必要とする組織
• 大量のドキュメントまたはデータを照会する必要がある研究者
• マルチエージェント システムを使用して複雑なタスクを自動化する開発者

RLAMA は、ビジュアル RAG ビルダーと直感的な CLI を提供するため、ユーザーはコーディングなしで簡単に開始できます。 RLAMA の機能を使用すると、AI の可能性を最大限に引き出し、ワークフローが効率的、安全、ニーズに合わせて調整されるようにすることができます。