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何を解決するか

Griptape は、生成型 AI アプリケーションの開発を簡素化する Python フレームワークです。大規模言語モデル（LLM）、リトリーバル・オーガナイズド・ジェネレーション（RAG）、AI ワークフローの複雑さを扱うための柔軟な抽象化を提供します。

動作方法

このフレームワークは、以下のコアコンポーネントを中心に構成されています：

• 構造（Structures）：タスクの実行方法を整理します。エージェントは単一のタスクを処理し、パイプラインはタスクを順次実行し、ワークフローはタスクを並列で実行します。
• タスク：エンジン、ツール、ドライバーとやり取りする基本的な構成要素です。
• ドライバー：LLM、ベクトルストア、ウェブ検索、マルチモーダル機能（画像／音声）のプロバイダーを最小限のコード変更で切り替えることができるプラグイン可能なインターフェースです。
• エンジン：特定のユースケース向けの高レベルな抽象化。たとえば、RAG エンジン（リトリーバル・オーガナイズド・ジェネレーション用）、抽出エンジン（構造化データ用）、評価エンジン（品質スコアリング用）などがあります。
• メモリ：会話履歴、タスクの出力、メタデータを管理し、LLM に文脈を提供します。
• ツール：LLM が外部データやサービスとやり取りできる機能を提供します。

対象ユーザー

複雑な AI タスクをオーケストレーションし、さまざまな AI サービスと統合する必要がある、生成型 AI アプリケーションを開発する Python デベロッパー。

特徴

• モジュール式ドライバー システム：LLM、埋め込み、ベクトルストアのプロバイダーを簡単に切り替え可能。
• 柔軟な実行構造：順次パイプラインと並列ワークフローの両方をサポート。
• 包括的な RAG サポート：RAG パイプラインを実装するための専用エンジンとコンポーネント（チャンカー、ローダー、トークナイザー）を備えています。
• マルチモーダル機能：画像生成、テキスト読み上げ、音声認識のための組み込みドライバーを提供。
• 構造化出力：Pydantic を使用した出力スキーマの定義をサポートし、一貫したデータフォーマットを保証。