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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
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:
RealChar. allows you to create and customize your own character/companion with low code (just files and prompts)
— Shaun.AGI (@agishaun) July 14, 2023
Then? have a conversation with your character/companion everywhere (web, mobile and terminal!)
Here's the tech stack. Let's dive into details pic.twitter.com/O2whIod6IH
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
![](https://assets.st-note.com/img/1689464470374-01BJGoPtoY.png?width=1200)
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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