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ローカル小型言語モデルでAIエージェントを構築する

この記事では、インターネット接続やAPI費用を必要とせず、自分のマシン上で完全にローカルに動作するAIエージェントを小型言語モデル(SLM)を使って構築する方法を解説します。AIエージェントとSLMの概念、ローカル実行の利点、OllamaとLangChainのセットアップ、エージェントの段階的構築、メモリとツールの追加、そしてSLMの限界について説明します。

ソースMachine Learning Mastery著者: Shittu Olumide
ローカル小型言語モデルでAIエージェントを構築する
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  • AIエージェントは、言語モデルを使用して推論し行動するプログラムで、単なるチャットボットよりも強力です。
  • Phi-3やMistral 7Bのような小型言語モデルは標準的なハードウェアで動作し、プライバシーとゼロコストを提供します。
  • OllamaとLangChainを使用すると、ツール呼び出しと会話メモリを備えたローカルAIエージェントを迅速に構築できます。
  • ローカルSLMは精度、速度、複雑な推論に限界があり、プロトタイピング、学習、プライバシー重視のプロジェクトに適しています。

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