Next.js, Groq & Llama-3 で AI 回答エンジンを構築

llm-answer-engine の概要

LLMアンサーエンジン：独自のAI搭載質問応答システムを構築する

このオープンソースプロジェクトllm-answer-engineは、Perplexityに触発された高度なAIアンサーエンジンを構築するためのコードと手順を提供します。Groq、Mistral AIのMixtral、Langchain.JS、Brave Search、Serper API、OpenAIなどの最先端技術を活用して、ユーザーのクエリに対する包括的な回答を、ソース、画像、ビデオ、フォローアップの質問とともに提供します。

llm-answer-engineとは？

llm-answer-engineは、自然言語処理および検索テクノロジーの探求に関心のある開発者向けの出発点です。これにより、次の方法で質問に効率的に回答するシステムを作成できます。

さまざまなソースから関連情報を取得する。
簡潔で有益な回答を生成する。
裏付けとなる証拠と関連メディアを提供する。
さらなる探索を導くためのフォローアップの質問を提案する。

llm-answer-engineはどのように機能しますか？

このエンジンは、さまざまなテクノロジーを組み合わせて、ユーザーのクエリを処理し、関連する応答を生成します。

クエリの理解： GroqやMixtralなどのテクノロジーを使用して、ユーザーの質問を処理および理解します。
情報検索：
- Brave Search：プライバシーを重視した検索エンジンを使用して、関連コンテンツと画像を検索します。
- Serper API：ユーザーのクエリに基づいて、関連するビデオおよび画像の結果を取得するために使用されます。
- Cheerio： HTML解析に使用され、Webページからコンテンツを抽出できます。
テキスト処理：
- Langchain.JS：テキストの分割や埋め込みなど、テキスト操作に焦点を当てたJavaScriptライブラリ。
- OpenAI Embeddings：テキストチャンクのベクトル表現を作成するために使用されます。
オプションのコンポーネント：
- Ollama：ストリーミング推論と埋め込みに使用されます。
- Upstash Redis Rate Limiting：アプリケーションのレート制限を設定するために使用されます。
- Upstash Semantic Cache：より高速な応答時間のためにデータをキャッシュするために使用されます。

主な機能とテクノロジー：

Next.js：サーバーサイドレンダリングされた静的なWebアプリケーションを構築するためのReactフレームワークで、ユーザーインターフェイスの堅牢な基盤を提供します。
Tailwind CSS：ユーティリティファーストCSSフレームワークで、カスタムユーザーインターフェイスを迅速に構築し、効率的なスタイリングとカスタマイズを実現します。
Vercel AI SDK： AIを搭載したストリーミングテキストおよびチャットUIを構築するためのライブラリで、リアルタイムフィードバックによりユーザーエクスペリエンスを向上させます。
Function Calling Support (ベータ版): Maps & Locations (Serper Locations API)、Shopping (Serper Shopping API)、TradingView Stock Data、Spotifyとの統合により機能を拡張します。
Ollama Support（部分的にサポート）：テキスト応答と埋め込みをストリーミングするためのOllamaとの互換性を提供し、ローカルモデルの実行を可能にします。

llm-answer-engineの使い方？

llm-answer-engineを使い始めるには、次の手順に従ってください。

前提条件：
- OpenAI、Groq、Brave Search、SerperからAPIキーを取得します。
- Node.jsとnpm（またはbun）がインストールされていることを確認します。
- （オプション）コンテナ化されたデプロイメントのためにDockerとDocker Composeをインストールします。

インストール：

git clone https://github.com/developersdigest/llm-answer-engine.git
cd llm-answer-engine

構成：
- Docker： docker-compose.ymlファイルを編集し、APIキーを追加します。
- Non-Docker：プロジェクトのルートに.envファイルを作成し、APIキーを追加します。

サーバーの実行：

Docker：
```
docker compose up -d
```

Non-Docker：

npm install  # or bun install
npm run dev  # or bun run dev

サーバーは指定されたポートでリッスンします。

llm-answer-engineを選ぶ理由？

Perplexityに触発された：主要なAIアンサーエンジンと同様のユーザーエクスペリエンスを提供します。
強力なテクノロジーを活用する： NLP、検索、Web開発の最高のものを組み合わせます。
オープンソースでカスタマイズ可能：エンジンを特定のニーズに合わせて調整できます。
Function Calling Support： Maps & Locations、Shopping、TradingView Stock Data、Spotifyとの統合により機能を拡張します。

llm-answer-engineは誰のためのものですか？

このプロジェクトは以下に最適です。