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AI開発の複雑さを解消！RealcharプロジェクトでローコードによるAIキャラクター作成を体験

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AIの開発と運用は複雑なプロセスで、その全貌を理解するのは難しいかもしれません。しかし、@agishaunのプロジェクト「Realchar」は、その複雑さを解消し、AIキャラクターの作成とカスタマイズをローコード（ファイルとプロンプトのみ）で可能にしました。あなた自身のAIキャラクターやコンパニオンを作成し、カスタマイズするプロセスを一緒に見てみましょう。

以下は、@agishaunのプロジェクト「Realchar」の全体的な開発フローチャートをリライトしたものです：

  1. データ準備：Realcharの開発プロセスの最初のステップは、AIモデルの訓練データを収集、クリーニング、整理することです。

  2. プロンプト：これはAIに提供する情報で、理解と応答を助けます。

  3. キャラクターカタログとキャラクターデータ：これはすべてのキャラクター情報を含むデータベースです。各キャラクターは独自の特性とバックストーリーを持ち、これらのデータはAIの訓練に使用されます。

  4. Llamalndex：これはインデックスツールで、キャラクターデータの迅速な検索と取得を支援します。

  5. Voice Clone llElevenLabs：これは音声クローニングツールで、AIキャラクターのために人間の音声を模倣することができます。

  6. Vector DB：これはベクトルデータベースで、大量の高次元データの保存と処理に使用され、AIがより良く理解し応答するのを助けます。

  7. Web/Mobile/terminal：これはAIとの対話を可能にするアプリケーションプラットフォームで、ウェブ、モバイルデバイス、または端末を通じて利用できます。

  8. 音声からテキストへ（Speech To Text）：このステップではGoogle Cloudの音声APIを使用し、ユーザーの音声入力をテキストに変換し、AIが処理できるようにします。

  9. Chroma、openal、whisper：これらは音声とテキストデータを処理するツールです。

  10. LLM Orchestration：これは各ステップを調整し管理するツールで、全体の流れがスムーズに運行することを確保します。

  11. LangChain、OpenAI、ANTHROPIC：これらはAIの研究と開発を行う機関で、その技術とモデルがこのプロジェクトに使用されています。

  12. テキストから音声へ（Text To Speech）：このステップではCLAUDE2を使用し、AIのテキスト応答を音声に変換し、より自然な対話を可能にします。

  13. Interactions(DB)：これはAIとユーザーの対話データを保存し処理するためのデータベースです。

  14. サービス提供：このステップはAIサービスの実際の提供部分で、Docker、Google Cloud、SQLiteなどのツールとサービスを使用してAIモデルをデプロイし運行します。

要するに、この図はデータの収集と処理からAIの訓練と応用、そしてサービスのデプロイと運行まで、AI開発と応用の完全なプロセスを描いています。

この記事を通じて、ローコードを使用したAIキャラクターの作成とカスタマイズのプロセスを理解することで、AIの可能性をより深く理解することができます。Realcharプロジェクトが示すように、AIは私たちの生活にどのように組み込まれ、どのように働くのかを理解することは、テクノロジーが進化し続ける現代社会で重要なスキルとなっています。

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