LLMの運用・切り替えとは？
LLMの運用・切り替えとは、AIの利用料と品質を管理できていないという状態を、仕組みで解消することです。KGR-Surveyは、この用途に使えるオープンソースのひとつです。タスク指向の知識グラフ推論に関する技術動向をまとめたリサーチ資料です。
- 知識グラフ推論に関する最新技術の調査
- Few-shot学習を用いた推論手法の検討
- 大規模言語モデルと知識グラフの統合研究
- 知識グラフ補完アルゴリズムの選定
- タスク指向型AIシステムの設計指針
KGR-Surveyを使うと何が変わるのか
このプロジェクトは、タスク指向の知識グラフ推論における現状、応用例、および今後の展望についての調査結果を提供します。主要なトピックとして、Few-shot学習や帰納的推論、知識グラフの補完、埋め込み技術などが含まれています。また、大規模言語モデル（LLM）との関連についても網羅されています。開発者が最新の技術動向を把握し、研究やシステム構築の参考にできるリソースです。
すでに世界で使われている完成品を土台にするので、同じものをゼロから作るより短い期間で済みます。当社は、この土台に対して日本語化、画面や項目の変更、権限、帳票、既存システムとの連携を加えて、御社の業務に合う状態にします。
KGR-Surveyの日本語対応（実測）
KGR-Surveyには日本語のファイルがありません。日本語化から始める必要があります。
| ライセンス | MIT |
|---|---|
| GitHubスター | 82 |
| 日本語ロケール | 日本語ファイルなし（0ファイル） |
GitHubの公開ファイル一覧から日本語ロケールの実ファイルを数えた結果です。配布用のビルド成果物は除いています。技術的な詳細はKGR-SurveyのOSS情報にまとめています。
進め方は？
進め方とは、現場を見て対象を決め、動くものを見ていただきながら作り、御社の環境へ導入するまでの流れのことです。書類で仕様を固めてから作る進め方はしません。
1日目（無料）
現場に伺い、いまのやり方を見せていただきます。LLMの運用・切り替えのどこから手を付けるかを決めます。
2〜4日目
KGR-Surveyを土台に、御社のPCで目の前で開発します。動くものを見ながらその場で直します。
5日目
御社の環境へ導入し、ソースコードと開発ノウハウをお渡しします。以後は自社で改造できます。
その後
追加の作り込みが必要なら、範囲を決めてあらためてお見積もりします。延長を前提にした進め方はしません。
この方法が向かないのは？
向かないのは、基幹システムの全面刷新や、複数部門にまたがる大規模な仕組みのことです。15時間という枠では作り切れません。また、決まった手順を正確に繰り返すだけの処理は、AIを使わないほうが速く確実です。当社ではその部分は普通のプログラムとして作ります。
LLMの運用・切り替えを、まず15時間で試す
名古屋市内なら、1日3時間×5日間の計15時間・税別15万円で試せます。初日3時間のヒアリングと提案は無料です。御社のPCと御社名義のAIエージェントで目の前で開発するので、作り方ごと社内に残ります。成果物とソースコードはお客様のものです。
AI導入お試し実験を見る 動くデモを先に見る（110,000円〜） KGR-Surveyについて相談するLLMの運用・切り替えに使える他のオープンソース
同じ用途に使える土台は他にもあります。ライセンス、日本語対応、規模を比べて選べます。
| 名前 | できること | 日本語 |
|---|---|---|
| tome | 誰でも簡単にLLMやMCPを利用できるデスクトップクライアントです。 | 日本語ファイルなし |
| LLM-Rubrics-Survey | 進化するLLMのランドスケープにおけるルーブリックに関する調査資料です。 | 日本語ファイルなし |
| langwatch | LLMの評価とAIエージェントのテストを行うためのプラットフォームです。 | 日本語ファイルなし |
| testtimescaling.github.io | 大規模言語モデルにおけるテスト時スケーリングに関する調査レポートです。 | 日本語ファイルなし |
| LLM4IR-Survey | LLMを用いた情報検索に関する調査レポートのリポジトリです。 | 日本語ファイルなし |
