Lamini: 精度90%以上のミニAIエージェントを構築

Laminiは、精度90%以上のミニAIエージェントを構築するためのプラットフォームです。個人開発者からエンタープライズチームまで幅広く対応し、Memory Tuning（メモリチューニング）、Memory RAG（メモリ検索拡張生成）、Classifier Agent（分類エージェント）といったツールを提供しています。

Memory Tuningは、モデルに正確な事実を注入することで幻覚を排除する機能です。わずか10の事実と例から始め、最大10万以上のデータに拡張でき、95%以上の精度を安定して達成します。これにより、従来のファインチューニングの精度限界を超え、小型の言語モデルとミニエージェントを使用してレイテンシとコストを低く抑えることができます。Memory Tuningはあらゆるオープンモデルに対応し、統一APIでアクセスできます。

Memory RAGは、より簡単な代替手段です。複雑なRAG設定を必要とせず、ユーザーのデータに基づく数回のイテレーションで、GPT-4と比較して精度を50%から90〜95%に向上させます。スマートな埋め込み技術によりデータの表現を拡張し、真の意味と関係を捉えることで、信頼性の高いミニエージェントを構築します。

Classifier Agent Toolkitは、分類タスクに特化しています。数分で高精度な分類器を構築でき、2から1000以上のカテゴリに対応し、毎秒40万トークンの速度で非構造化データを処理し、99.9%の精度を実現します。リクエストの自動ルーティングやコード・コンテンツのトリアージも効率的に行えます。

Laminiは、開発者やスタートアップ向けにシンプルなSDKとAPI、無料で始められるオプション、明確なドキュメント、OpenAI API互換の迅速な統合を提供します。エンタープライズチーム向けには、本番環境対応のセキュリティ、エアギャップデプロイ、部門間のスケーリング、カスタムデプロイサポートを備え、99.9%の精度で本番リスクを低減します。

実際の用途としては、SQL生成、カスタマーサポートエージェント、データ分類、コードヘルパー、計画・実行の自動化などがあります。300ドルの無料クレジットで開始し、クラウドまたはセルフホストのデプロイを選択し、SDKやAPIを使用して開発、ダッシュボードで監視できます。

Laminiのチームは、過去20年にわたりLLMのトレーニング、ファインチューニング、プリファレンスチューニングを行ってきました。LLMスケーリング則の発明、10億人以上のユーザーへのLLM製品の展開、約25万人の学生へのLLMファインチューニング教育、そしてOpenAI GPT-3/4、Anthropic Claude、Meta Llama 3.1、Google PaLM、NVIDIA Megatronなどの主要基盤モデルを構築した技術リーダーの指導など、豊富な経験を有しています。この専門知識がLaminiの技術基盤を支えています。