![[PukiWiki]](image/pukiwiki.png "[PukiWiki]")
「[[.NET 開発基盤部会 Wiki>http://dotnetdevelopmentinfrastructure.osscons.jp]]」は、「[[Open棟梁Project>https://github.com/OpenTouryoProject/]]」,「[[OSSコンソーシアム .NET開発基盤部会>https://www.osscons.jp/dotNetDevelopmentInfrastructure/]]」によって運営されています。 -[[戻る>テキスト生成系（Transformer系）]] --[[OpenAI]] ---[[ChatGPT]] ---[[OpenAI API]] ---[[Library>OpenAI#w24acc85]] --[[OSSのLLM]] --[[LLMのPE]] --[[LLMのRAG]] --[[Ollama]] --[[LlamaIndex]] --[[LangChain(LangFlow)>LangChain]] --[[Dify]]、FlowiseAI --[[AutoGen]] -[[戻る>LLM系ツール]] *目次 [#jef8be7a] #contents *概要 [#udbfec14] -LangChainベースのOSSのローコードLLMツール -主にRAGシステムやカスタムAIチャットボットの作成に活用される。 **特徴と機能 [#f4043602] ***ノーコード・ローコード開発 [#naceeb8a] -D&Dでフローを構築できるUI。 -コーディングせずAIアプリを作成可能。 ***LangChain統合 [#s677da66] LangChainを基盤にしているため、プロンプトチェーンやエージェントの設計が容易。 ***RAG構築 [#k74ed646] VDB（Pinecone、Weaviate、Qdrant など）と連携 ***モデル対応 [#j811e4df] -OpenAI (GPT-4/3.5) や LLaMA、Gemma、Claude などをサポート。 -Ollama経由でローカルLLMとも連携可能。 ***APIエンドポイント [#hbf48d29] 作成したフローは自動的にAPIとして公開可能。 ***拡張性 [#w9e03452] プラグイン機能で独自のコンポーネントを追加可能。 ***デバッグ＆モニタリング [#a0330c05] フロー実行時のログを可視化し、エラー特定が容易。 **主な活用例 [#cc6209c5] -企業向けFAQチャットボット -RAGアプリケーション（社内ドキュメント検索システムなど） -AIエージェントによる自動データ分析 -プロトタイピングやAIサービス開発の効率化 **使い方の流れ [#ie616fa7] -セットアップ~ Dockerを使ってローカル環境に展開可能。 -フロー設計~ ノードをD&DしてプロンプトやRAG構造を設計。 -モデル＆DB選定~ LLMモデルやベクターストアを選んで接続。 -テスト＆デプロイ~ ビルトインのテスト機能で確認後、APIとしてデプロイ。 **RAG構築時の強み [#z689e8f9] FlowiseAIは、RAGのコア課題である「適切なチャンクの取得」に関して、以下のサポートがある。 -Embeddingモデル選定: チャンクの質を向上。 -複数DB連携: クエリ時の精度向上。 -インデックス管理: *詳細 [#o0c7ff8d] **主な機能 [#yed7f150] ***GUIでのワークフロー設計 [#e52b765f] ***D&DでLLMアプリを設計可能。 [#x2773ba6] ***LangChain との統合 [#tc83661c] -LangChainのチェーンやエージェント、RAGの構築が容易。 -言語モデルの推論やデータ取得処理をシームレスに組み合わせ可能。 ***RAGの構築 [#e77e233d] -ドキュメントをインデックス化し、コンテキストに基づいた回答を生成。 -Vector Store（Pinecone、Weaviate、Chromaなど）に対応。 -自動インデックス化機能：ユーザーの関心に基づいて。 ***マルチLLM対応 [#cd06beea] -OpenAI (GPT-4)、Anthropic (Claude)、Mistral、Gemma、Llama3（Ollama経由）など複数のモデルに対応。 -LangChain経由でカスタムモデルも統合可能。 ***プラグイン＆API連携 [#i94bc293] -Web APIを使って、SlackやDiscord、社内システムと連携。 -LangChainのTool（Tools and Chains）や、Gemma2のWeb APIなども利用可能。 ***カスタマイズ＆拡張性 [#y81ef256] -ローコードだけでなく、PythonやTypeScriptを使ったカスタムコードの埋め込みが可能。 -カスタムノード用にはJavaScript または TypeScript、外部API経由でPython。 -Define-by-Run的な設計思想（？エージェントのコト？）で、柔軟に機能を拡張。 **技術的なポイント [#tf38e348] ***RAGの最適化 [#e67402a7] -RAGの構築を前提にしており、インデックス作成の自動化や検索効率の改善が容易。 -チャンクサイズの調整やEmbeddingモデルの選択でチューニング可能 ***LangChain Agents の動的ツール選択 [#b7ee3ee2] タスクに応じて、チェーンやRetrieval Toolを自動的に選択可能 ***LLMの選定と調整 [#xd151f73] -ReAct（Reasoning + Acting）やCoT（Chain-of-Thought）プロンプト設計の支援。 -Zero-shot、Few-shot、K-shotのプロンプト設定もUI上で簡単に調整可能。 **使用例 [#s03d956e] -FAQチャットボット -社内ナレッジ検索 -データサイエンスワークフロー **デプロイと管理 [#fa02faad] -ローカル環境 or クラウド --Dockerイメージで簡単にローカル起動可能。 --AWSやGCPなどクラウド環境にもデプロイ可能。 -APIエクスポート~ 作成したワークフローはREST APIとしてエクスポートし、既存システムに統合。 *参考 [#x0660844] -公式サイト：https://flowiseai.com -GitHub：https://github.com/FlowiseAI/Flowise -Flowiseがつけられた記事一覧 - Qiita~ https://qiita.com/tags/flowise -FlowiseAIを触ってみた #ChatGPT - Qiita~ https://qiita.com/Tomyn/items/6b814456538d8e62ed77 -DifyとLangChainのいいとこどりAIエージェントノーコードツール【FlowiseAI】｜えんぞう~ https://note.com/en2enzo/n/ne4b0b7c14a31
