ミニLLMフロー：100行のコードで「有向グラフ構造」を持つLLMミニインテリジェントを構築する

はじめに

miniLLMFlowは、"The Way is Simple "の設計哲学を実証する、わずか100行のコアコードからなる最小主義の大規模言語モデル（LLM）開発フレームワークです。このフレームワークは、特にAIアシスタント（ChatGPT、Claudeなど）が自律的にプログラミングできるように設計されており、マルチインテリジェンス、タスク分解、RAG検索強化などの高度な機能をサポートしている。このプロジェクトはMITのオープンソースプロトコルを使用し、GitHubプラットフォーム上で継続的に更新・保守されている。その最大の特徴はLLMワークフローを入れ子有向グラフ構造としてモデル化するノードを通じて単純なタスクを処理し、アクション（エッジのマーキング）を通じてエージェントを接続し、プロセスオーケストレーションノードを通じてタスクの分解を実現し、プロセスのネスティングとバッチ処理をサポートすることで、複雑なAIアプリケーションの開発をシンプルかつ直感的に行うことができる。

機能一覧

• マルチインテリジェンス共同開発システムのサポート
• タスク分解とプロセススケジューリング機能の提供
• RAG（検索拡張世代）アプリケーション開発の実装
• データ量の多いタスクのためのノードバッチ機能をサポート
• ネストされた有向グラフ構造によるワークフロー管理の提供
• 主要なLLMアシスタント（ChatGPT、Claudeなど）の統合
• カスタムツールとAPIパッケージングのサポート
• ドキュメントとチュートリアルで完全サポート

ヘルプの使用

1.インストール構成

方法1：pipによるインストール

pip install minillmflow

アプローチ2：ソースコードの直接利用

ソースコードファイル（わずか100行）をプロジェクトから直接コピーすることで、プロジェクトにすばやく統合できます。

2.インフラの説明

miniLLMFlow はネストされた有向グラフ構造を使用し、以下のコアコンセプトを含む：

• ノード個々のLLMタスクを処理する基本ユニット
• 行動インテリジェンス間の相互作用を表す連結ノードのラベル付きエッジ。
• フロータスク分割のための振り付けノードによる有向グラフ
• ネスティングプロセスをノードとして再利用し、複雑なアプリケーション構築をサポートする。
• バッチデータ集約型タスクの並列処理をサポート

3.開発プロセスのガイド

1. 設計段階
   • ハイレベルのプロセスとノード構造を特定する
   • 共有メモリ構造の設計
   • データ・フィールドと更新メソッドを定義する
2. 実現段階
   • 簡単な実装から始める
   • 複雑な機能を段階的に追加
   • LLMアシスタントの協力を得て開発
3. LLMアシスタントと共同開発
   • クロードとのプロジェクト開発::
     1. 新しいプロジェクトを作成し、ドキュメントをアップロードする
     2. プロジェクトのカスタマイズ指示の設定
     3. デザインと実現はクロードにお任せください。
   • ChatGPTを使った開発::
     1. 専門のGPTアシスタントを使う
     2. コード開発に新しいモデルを使用するオプション

4.スタートアップの例

このプロジェクトは、Paul Graham Article AbstractとQA Proxyシステムの実装方法を示す完全な入門チュートリアルを提供します。

5.ベストプラクティス

• シンプルな機能から始め、徐々に拡張する
• LLMアシスタントを最大限に活用する
• ドキュメントのサンプルコードを参照してください。
• 内蔵のデバッグおよびテスト・ツールを使用する
• プロジェクトの最新情報とコミュニティ・ディスカッションをフォローする