概要
最終更新
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imprai は、GPT-4 や Claude、Gemini や Mistral を活用してチームのコラボレーションと生産性を向上させる AI プラットフォームです。AI アシスタントを利用して、あらゆるテーマについて深い洞察を得て、作業プロセスを合理化し、全体的な効率を向上させます。企業関連の問合せ、文書の作成、複雑なタスクの簡略化など、imprai の AI アシスタントがサポートします。パーソナライズされたアシスタントを作成したり、チームと協力して特定のニーズに合わせた共有アシスタントを作成することができます。
imprai のアシスタントは、計画、推論、実行を行う AI 搭載エージェントです。質問に答えることから会社のデータに基づいた文書の作成まで、幅広いタスクをサポートします。アシスタントは、チームが構築したカスタマイズされたエージェントを利用して、より具体的で適切な応答を提供します。
アシスタントがサポートする典型的なタスクは以下の通りです：
企業の財務データや企業方針などに関する質問への応答
メモやレポートなど、会社のデータおよび公開情報に基づいた文書の作成
顧客動向や市場動向に関する洞察を提供したり、会社のデータソースからデータを抽出したりしてグラフや表を作成
複数回の校正と編集を通じて文書を対象言語に翻訳
ChatGPT の概念に慣れている方には、imprai のアシスタントは GPT に似ていると感じるかもしれませんが、imprai はチームの生産性とコラボレーションにより焦点を当てています。
エージェントはアシスタントの構成要素です。データの取得やドキュメントの生成、データ分析など特定のタスクを実行するようにカスタマイズできます。エージェントの主な目的は、独自の知識を取込み、組織内の反復的タスクを自動化することです。
以下はエージェントの例です：
事前定義された xlsx ファイルから企業の財務データに関する質問への応答
いくつかの Twitter アカウントから市場動向を分析
企業のデータベースからデータを取得するための内部 API 呼出し
エージェントは、会社の知識やプロセスを再利用可能なコンポーネントとしてカプセル化し、アシスタントで使用できるようにする方法と考えることができます。エージェントの概念は、他の AI アシスタントプラットフォームやフローエンジニアリングにおける「スキル」や「エージェント」の概念に似ています。
アクションはエージェントの構成要素であり、エージェントが実行できる単一の作業単位です。例えば、LLM コール、ファイル読込み、文書生成、コード実行などです。アクションは連鎖させて、エージェントが実行するアクションのシーケンスを形成できます。
imprai がサポートする組込みアクションは以下の通りです：
LLM コール
インターネット検索
履歴メッセージの読込み
データセットの読込み
ベクトルデータベース上でのナレッジ検索
ファイルを構造化データに解析
JS コードの実行
ループ処理
if-else
並列処理のための Map-Reduce
拡張 API を使用して、組織固有のカスタムタスクを実行するための独自のアクションを作成できます。
ナレッジは、エージェントやアシスタントがアクセスできるデータです。これには、Notion ページや Google Drive ファイル、ローカルファイルなどの企業データや、Wikipedia やニュースサイトなどのパブリックデータソースが含まれます。ナレッジは、エージェントやアシスタントが正確で関連性のある情報を提供するための基盤です。
現在、imprai は以下のデータソースをサポートしています：
ローカルファイル
ウェブページ
Discord
Notion
Google Drive
GitHub
imprai は、LLM 埋込みを使用してデータをエージェントやアシスタントが使用できる形式に変換します。現在、imprai は以下の 2 つの埋め込みプロバイダーをサポートしています：
OpenAI
Voyager
チームは imprai 上でコラボレーションするユーザーのグループです。各チームには、メンバーがアシスタント、エージェント、およびナレッジを作成して共有できる独自のスペースがあります。チームメンバーは、管理者、ビルダー、ユーザーなど、異なる役割を持ち、ワークスペースの管理とアクセスに関するさまざまな権限を持ちます。
