HuggingChat コミュニティツールリリース

Hugging Face は HuggingChat 用のコミュニティツールをリリースし、ユーザーが任意のパブリック Hugging Face Space をモデルが直接呼び出せる機能的なツールに変換できるようにしました。このアップデートにより、画像理解、動画生成、テキスト読み上げなどの新しいモダリティへと HuggingChat の機能が拡張されます。

パブリックスペースをツールとして統合する

ユーザーは HuggingChat のツール作成インターフェースに Space の URL を入力することで、任意のパブリック Hugging Face Space をツールに変換できます。URL を入力すると、システムは利用可能な関数とパラメータを自動的に取得します。最適なパフォーマンスを確保するために、ユーザーは次の 3 つの重要項目を設定する必要があります。

• Tool Description: LLM に渡されるツールの目的を簡潔に説明する文です。
• AI Function Name: ツールをコード関数として表す、短くてユニークかつ自己説明的な名前です。
• Arguments: LLM が埋めることのできるパラメータで、Required（必須で提供必須）、Optional（デフォルト値があるが上書き可能）、Fixed（モデルが変更できない固定値）に分類されます。

Python と Gradio を使ったカスタムツールの作成

カスタムツールは基本的な Python と Gradio ライブラリを使用して構築できます。手順は、Hugging Face 上にパブリック Gradio Space を作成（無料の CPU Basic ティアで実行可能）し、app.py ファイルをデプロイすることです。

たとえば、サイコロロールツールは、指定された面数に基づいてランダムな整数を返す関数を定義することで実装できます。Gradio Space をデプロイしたら、パブリック Space 用のツール作成プロセスと同じ手順で HuggingChat にリンクできます。Hugging Face は、ツール管理を簡素化するために、単一の Space 内に複数の関数をホストできると述べています。

ツール統合による AI アシスタントの強化

コミュニティツールはツールページからグローバルに有効化できるほか、特定の AI アシスタントにバンドルすることもできます。ツール対応モデルで新しいアシスタントを作成する際、ユーザーは最大 3 つの異なるツールを選択して追加できます。

システム指示を使用して、モデルに対しこれら統合ツールを いつ そして どのように 利用すべきかをガイドできます。たとえば、"Game Master" アシスタントは画像生成ツールとサイコロロールツールの両方を組み合わせて設定し、ロールプレイングのインタラクションを強化できます。

プライベートドキュメント用 RAG ツールの実装

Retrieval‑Augmented Generation（RAG）を容易にするため、Hugging Face は RAG ツール用テンプレート Space を提供しています。ユーザーはテンプレート Space を自分のアカウントに複製し、解析させたいドキュメントを sources/ フォルダにアップロードすることで独自の RAG ツールを実装できます。Space がアクティブになると、HuggingChat ツールに変換され、モデルはユーザー固有のドキュメントに基づいて質問に回答できるようになります。