Kiln-AI/Kiln

Kiln – AI製品構築のためのローカルファーストなワークベンチ

概要 – Kilnは、デスクトップアプリケーション（Mac/Windows/Linux）であり、MITライセンスのPythonライブラリ (kiln‑ai) でもあります。その目的は、AI開発ループ全体をカバーすることです。評価スイートの作成、プロンプトとモデル選択の自動最適化、RAG（検索拡張生成）パイプラインの構築、マルチエージェントシステムの構成、合成データの生成、そしてモデルの微調整です。これらのステップはすべて、Gitリポジトリと同期するグラフィカルUIを通じて、あるいはライブラリやREST APIを介してプログラムで実行できます。

主な機能

機能	できること（READMEに記載の通り）
Eval Builder	評価データセット（合成データを含む）を自動生成し、カスタムジャッジを定義します。約10分で完全な評価スイートを作成可能です。
Auto‑Optimize	プロンプトのバリエーション、モデル選択、ツール/スキル構成、サブエージェント設定を検索し、定義した評価指標に対して最もパフォーマンスの高い組み合わせを見つけます。
AI Assistant	改善案の提案、評価の作成、実験の実行を行う「AIデータサイエンスパートナー」（Proティアで利用可能）。
RAG	多様なファイルタイプ（PDF、画像、動画、音声）をドラッグ＆ドロップして検索可能なインデックスを構築し、RAG固有の評価を自動生成します。
Sub‑agents	各サブエージェントが独自のコンテキストウィンドウを持つ階層的なエージェント構造を構築します。
Synthetic Data Generation	評価や微調整のためのデータを数分で生成します。
Fine‑Tuning	Fireworks, Together, Vertexなどのプロバイダー全体で、60以上のモデル（例：Qwen, Llama, GPT, Gemini）に対するノーコード微調整を提供。サーバーレスデプロイメントを含みます。
Python library (kiln‑ai)	デスクトップアプリを駆動するエンジンと同じもの。ノートブック、スクリプト、本番サービスで使用可能です。
Model catalog	OpenAI, Anthropic, Gemini, Bedrock, Ollama, OpenRouter, Fireworks, Groqなどのプロバイダーから190以上のモデルをテスト済み。
Collaboration	Gitネイティブな同期により、非技術系のチームメンバーがコードに触れることなく、出力を評価したり、データを追加したり、回帰をフラグ立てしたりできます。
Local‑first / offline	ユーザーのローカルマシン上で動作します。独自のAPIキーを持ち込むか、Ollamaを介して完全にオフラインのモデルを使用できます。

対象ユーザー – SaaSプラットフォームにロックインされることなく、LLMベースの製品を反復開発するための統一されたオープンソース環境を求めるチーム。プロダクトマネージャー、専門家、QA、エンジニアを対象としています。

始め方 – デスクトップアプリをダウンロード（ワンクリックインストーラー）するか、pip install kiln-ai でライブラリをインストールしてください。ドキュメントには、タスクの作成、評価の実行、プロンプトの最適化までを案内する5分間のクイックスタートが用意されています。

ライセンスと可用性 – コアとなるPythonライブラリとRESTサーバーはMITライセンスです。デスクトップアプリのソースは「ソース利用可能」(source‑available) なフェアコードモデルで、個人利用は無料です。有料の「Kiln Pro」ティアではAI Assistant、Auto‑Optimize、Eval Builderが追加されますが、基本アプリは完全に機能します。

コミュニティ – Discord、ニュースレター、GitHub issues、貢献ガイドがコラボレーションのために提供されています。

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上記の情報はすべて、リポジトリのREADMEから直接引用しています。