開発者は、ほんの數(shù)日でAIのアイデアを完全に機(jī)能的なアプリに変える方法を疑問に思ったことがありますか？それは魔法のように見えるかもしれませんが、それはすべて、適切なツールをスマートかつ効率的に使用することです。このガイドでは、データの準(zhǔn)備やインテリジェントロジックから言語モデルの統(tǒng)合、展開、およびユーザーインターフェイスデザインまで、すべてを合理化するAIアプリを構(gòu)築するための7つの重要なツールを検討します。クイックプロトタイプを構(gòu)築する場合でも、生産対応アプリケーションを起動する場合でも、どのツールを使用するか、理由を理解することで、すべての違いを生むことができます。

目次

• AIアプリのツール統(tǒng)合
• AIアプリをパワーする7つのツール
  • ツール1：プログラミング言語
  • ツール2：言語モデルとAPI
  • ツール3：自己ホスティングLLMS
  • ツール4：オーケストレーションフレームワーク
  • ツール5：ベクトルデータベースと検索
  • ツール6：UI開発インターフェイス
  • ツール7：mlops＆deployment
• 結(jié)論
• よくある質(zhì)問

AIアプリのツール統(tǒng)合

ツールはAIアプリケーションで中心的な役割を果たします。これらは、AIアプリのコアコンポーネントとして機(jī)能するか、機(jī)能を強(qiáng)化する重要な機(jī)能をサポートできます。ツールを統(tǒng)合すると、AIアプリケーションが正確で信頼できる結(jié)果を生成する能力が大幅に向上します。以下の図は、AIアプリケーション內(nèi)の典型的なデータフローを示しています。

1. ユーザーは、データを入力することから始めます（たとえば、クエリ）。
2. この入力は、推論とコンテンツ生成を?qū)g行するLLM/APIを通過します。
3. 次に、オーケストレーション層はプロセスを調(diào)整し、ベクトルデータベースに接続します。
4. 最後に、ユーザーはフロントエンドインターフェイスを介してシステムと対話します。

AIアプリをパワーする7つのツール

次に、AIアプリが今日どのように構(gòu)築されているかを形成している7つのコアツールを調(diào)べてみましょう。正確なスタックは目標(biāo)と好みに基づいて異なる場合がありますが、このツールキットは、AI駆動型プロジェクトの多用途でスケーラブルな基盤を提供します。

ツール1：プログラミング言語

プログラミング言語は、AIプロジェクトの基盤です。プロジェクトのエコシステムを定義します。また、プロジェクトで使用するライブラリを決定するのにも役立ちます。 PythonやJavaScriptなどの一部のプログラミング言語は、AIアプリケーションの開発のために多數(shù)のライブラリを提供しています。主な選択には、PythonとJavaScriptが含まれます。

• Pythonは、MLアプリの頼りになるものとして機(jī)能し、AIアプリを構(gòu)築するための多くのフレームワーク（Tensorflow、Pytorch、Scikit-relearn）があります。
• JavaScript/TypeScriptは、WebおよびInteractive Apps（tensorflow.js）に最適です。

ツール2：言語モデルとAPI

大規(guī)模な言語モデル（LLMS）は、AIアプリ內(nèi)の脳として機(jī)能します。これらのLLMは、ユーザークエリを考えて質(zhì)問に効果的に答えることができる言語モデルです。これらのLLMをAIアプリケーションに統(tǒng)合すると、IF-ELSE條件のハードコードではなく、それに応じて意思決定を行うことができるように、アプリケーションの超大國が提供されます。

• 市場には、オープンソースまたは市販のLLMがいくつかあります。 OpenaiのGPT-4O、Claude Sonnet 4、Gemini 2.5 ProなどのLLMは、市販のLLMSの一部です。
• Llama 4、Deepseek R1は、市場に存在するオープンソースLLMの一部です。
• これらのLLMは、OpenAI完了APIやHuggingFaceエンドポイントなどの統(tǒng)合方法を提供し、これらのLLMをAIアプリケーションに簡単に統(tǒng)合できます。

ツール3：自己ホスティングLLMS

個人データをAI會社に公開したくない場合。一部のプラットフォームは、ローカルシステムに自己ホスト能力を提供します。このようにして、コスト削減だけでなく、より大きな制御、プライバシー、そして保証されます。 Openllm、Ollama、VLLMなどのプラットフォームは、ローカルシステムでホストできる多數(shù)のオープンソースLLMを提供しています。自己ホストのオープンソースLLMの主要なプラットフォームには次のものがあります。

• Openllm：開発者が組み込みのチャットUIを備えたOpenAI互換APIエンドポイントとして、開発者が獨(dú)自のLLM（Llama、Mistralなど）をホストできるようにする合理化されたツールキット。
• Ollama：ローカルLLMホスティングを簡素化することで知られています。簡単にインストールして、ターミナルまたはREST APIを使用して簡単に実行できます。
• VLLM： UC Berkeleyの推論エンジンです。これは、LLMのサービングスピードとメモリ効率を高める高性能ツールです。

ツール4：オーケストレーションフレームワーク

選択したツール、さまざまなLLM、フレームワークを定義しましたが、これでそれらをすべて一緒にコンパイルする方法を定義しました。答えはオーケストレーションフレームワークです。これらのフレームワークは、AIアプリケーションのツールのさまざまな要素を組み合わせるために広く使用されています。ユースケースには、ワークフローでのチェーンプロンプト、メモリの実裝、および検索が含まれます。一部のフレームワークには次のものがあります。

• Langchain： LLM駆動のアプリケーションを構(gòu)築するための強(qiáng)力なオープンソースフレームワークです。迅速な管理やエージェントワークフローなどの完全な開発ライフサイクルを簡素化します。
• llamaindex：コンテキストで豊富なAIアシスタントを構(gòu)築するためのデータ（データベース、PDFS、ドキュメント）と大規(guī)模な言語モデルの間のブリッジとして機(jī)能します。
• Autogen：これは、AIエージェントが非同期メッセージングを通じて環(huán)境で協(xié)力できるようにするオープンソースのマルチエージェントオーケストレーションフレームワークです。

また、読み取り：LangchainとLlamaindexの比較

ツール5：ベクトルデータベースと検索

最新のAIアプリケーションでは、データを保存するために特別なタイプのデータベースが必要です。以前のアプリケーションデータは、多くの場合、テーブルまたはオブジェクトとして保存されます。ストレージが変更されました。AIアプリケーションは、Vectorデータベースなどの特別なタイプのデータベースを必要とする非常に密度の高い埋め込みを保存します。これらのデータベースは、検索または類似性の検索が可能な限りスムーズにできるように、最適化された方法で埋め込みを保存します。スムーズな検索の生成（RAG）を可能にします。一部のベクトルデータベースには以下が含まれます。

• Pinecone：これは、最適化された高性能の近隣（ANN）検索を大規(guī)模に提供するクラウドネイティブベクターデータベースです。セマンティック検索のために完全に管理された組み込み統(tǒng)合があります。
• FAISS（Facebook AIの類似性検索）：大規(guī)模なクラスタリングとセマンティック検索のために完全に最適化された強(qiáng)力なオープンソースライブラリです。 CPUとGPUの両方をサポートし、検索速度を向上させます。
• Chromadb：これは、メモリ內(nèi)のストレージを強(qiáng)調(diào)するオープンソースベクトルデータベースであり、ローカルシステムに埋め込みを保存することを意味します。高いスループットとスケーラブルな取り扱いまたは埋め込みを保証します。

ツール6：UI開発インターフェイス

AIアプリケーションは、ユーザーがコンポーネントと対話できるようにフロントエンドを必要とします。 Pythonには最小限のコードが必要なフレームワークがいくつかあり、フロントエンドは數(shù)分で準(zhǔn)備ができています。これらのフレームワークは學(xué)習(xí)が簡単で、使用中に多くの柔軟性があります。ユーザーがAIモデルと視覚的にやり取りできるようになります。一部のフレームワークには次のものがあります。

• Streamlit： Frontend Codingの知識なしに、リアルタイムの更新、チャート、ウィジェットを使用して、データスクリプトをWebアプリケーションに変換するオープンソースPythonライブラリ。
• Gradio：これは、入力および出力フィールド、ライブ共有リンク、簡単な展開を備えた機(jī)能またはAIモデルをWebアプリケーションとしてラップできるようにする軽量ライブラリです。

また、読み取り：riremlit vs Gradio：Pythonのダッシュボードの構(gòu)築

ツール7：mlops＆deployment

機(jī)械學(xué)習(xí)オペラトン（MLOPS）は、AIアプリケーションの構(gòu)築における高度な概念です。生産グレードのアプリケーションには、モデルのライフサイクルと監(jiān)視に関するデータが必要です。 MLOPSは、開発、バージョンのパフォーマンスの監(jiān)視まで、ML LifeCyle全體を組織化します。 AIアプリケーション開発とその展開との間にブリッジが作成されます。これらのプロセスを簡素化するツールがいくつかあります。コアツールとプラットフォーム：

• MLFLOW：実験の追跡、モデルレジストリ、推論サーバーの構(gòu)築を容易にします。アプリケーションは、MLServerまたはFastapiを使用してコンテナ化して展開できます。
• Kubernetes：通常、Dockerコンテナにパッケージ化されたAIおよびMLアプリケーションの展開を可能にし、展開プロセスをよりシンプルにし、スケーラビリティと可用性を向上させます。

また読む：迅速なエンジニアリングを使用したLLMアプリケーションの構(gòu)築

結(jié)論

このガイドは、AIアプリを効果的に構(gòu)築するための適切なツールを選択するのに役立ちます。 Pythonのようなプログラミング言語は、アプリのロジックとエコシステムを定義することにより、基礎(chǔ)を形成します。 LLMSとAPIは、推論とコンテンツ生成を可能にすることでインテリジェンスを追加し、自己ホストモデルはより多くの制御とプライバシーを提供します。 LangchainやAutogenなどのオーケストレーションフレームワークは、チェーンのプロンプト、メモリの管理、ツールの統(tǒng)合を支援します。 Pinecone、FAISS、ChromADBなどのベクトルデータベースは、高速セマンティック検索と電力検索の高等世代をサポートしています。 StreamlitやGradioなどのUIツールにより、ユーザーフレンドリーなインターフェイスを簡単に構(gòu)築できます。MLFLOWやKubernetesなどのMLOPSプラットフォームは、展開、監(jiān)視、スケーリングを管理します。

このツールキットを使用すると、インテリジェントアプリケーションの構(gòu)築はこれまで以上にアクセスしやすく、次のAI駆動のブレークスルーから離れたアイデアと數(shù)行のコードがあります。

よくある質(zhì)問

A.いいえ、最初にすべてのツールを採用する必要はありません。 Python、Openai API、Gradio to Prototypeなど、最小限のセットアップから始めることができます。アプリケーションが複雑さまたは使用狀況を拡大するため、ベクターデータベース、オーケストレーションフレームワーク、および堅牢性とパフォーマンスのためにMLOPSツールを徐々に組み込むことができます。

A.自己ホスティングは、データのプライバシー、待ち?xí)r間、カスタマイズをより適切に制御できます。 APIは迅速な実験に便利ですが、モデルをローカルまたはオンプレミスのホスティングは大規(guī)模に費(fèi)用対効果が高まり、微調(diào)整、セキュリティ硬化、およびオフライン機(jī)能が可能になります。

A.単純なタスクには必須ではありませんが、オーケストレーションフレームワークは、プロンプトチェーン、メモリ処理、ツールの使用、および検索された生成（RAG）を含むマルチステップワークフローにとって非常に有益です。それらは複雑なロジックを抽象化し、よりモジュール式の保守可能なAIパイプラインを有効にします。

A.はい、ローカルサーバー、エッジデバイス、またはDigitalOceanなどの軽量プラットフォームにAIアプリを展開できます。 Dockerまたは同様のコンテナ化ツールを使用して、アプリケーションは主要なクラウドプロバイダーに依存せずに安全かつ効率的に実行できます。

A. MLFLOW、FIDDLER、PROMETHEUSなどのMLOPSツールは、モデルの使用狀況を追跡し、データドリフトを検出し、応答レイテンシーをモニターし、ログエラーを検出します。これらのツールは、信頼性を確保し、再訓(xùn)練またはスケーリングモデルに関する情報に基づいた決定を下すのに役立ちます。

以上がプロのようなAIアプリを構(gòu)築するための7つの電動工具の詳細(xì)內(nèi)容です。詳細(xì)については、PHP 中國語 Web サイトの他の関連記事を參照してください。