新しいモデルがより多くの機能を備えるようになるにつれ、生成AIへの関心は高まり続けています。最新の進歩により、開発者の経験がない愛好家でも、これらのモデルをすぐに活用できるようになります。
カスタムAIワークフローを設計するためのローコードのビジュアルプラットフォームであるLangflowなどの人気アプリケーションを利用することで、AI愛好家はシンプルなノーコードのユーザーインターフェース(UI)を使用して、生成AIモデルを連携させることができます。また、Ollamaとのネイティブ統合により、ユーザーはNVIDIA GeForce RTXおよびRTX PRO GPUを活用し、ローカルAIワークフローを作成し、無料で完全なプライバシーを確保しながら実行できるようになりました。
生成AIのためのビジュアルワークフロー
Langflowは、使いやすいキャンバススタイルのインターフェースを提供し、大規模言語モデル(LLM)、ツール、メモリストア、制御ロジックなどの生成AIモデルのコンポーネントを、シンプルなドラッグアンドドロップUIで接続できます。
これにより、複雑なAIワークフローを手動でスクリプトを記述することなく構築および変更できるため、意思決定や複数ステップのアクションを実行できるエージェントの開発が容易になります。 AIに興味のある方は、コーディングの専門知識がなくても、複雑なAIワークフローを反復的に構築できます。
Langflowを使えば、コーディングの専門知識がなくても、複雑なAIワークフローを構築できます。
単一ターンのLLMクエリの実行に限定されたアプリとは異なり、Langflowは、ファイルの分析、知識の取得、関数の実行、動的な入力へのコンテキストに応じた応答など、インテリジェントなコラボレーターのように動作する高度なAIワークフローを構築できます。
Langflowは、クラウドまたはローカルからモデルを実行でき、Ollamaを介してRTX GPUのフルアクセラレーションが可能です。ワークフローをローカルで実行することで、複数の重要なメリットが得られます。
データプライバシー:入力、ファイル、プロンプトはデバイス内に限定されます。
低コストでAPIキー不要:クラウドアプリケーションプログラミングインターフェースへのアクセスが不要なため、AIモデルの実行に関連するトークン制限、サービスサブスクリプション、コストは発生しません。
パフォーマンス:RTX GPUは、コンテキストウィンドウが長くても、低レイテンシで高スループットの推論を可能にします。
オフライン機能:ローカルAIワークフローは、インターネットに接続せずにアクセスできます。
Langflow と Ollama を使用したローカルエージェントの作成
Langflow 内で Ollama を使い始めるのは簡単です。旅行代理店から購買アシスタントまで、幅広いユースケースに対応する組み込みスターターが用意されています。デフォルトのテンプレートは通常、テストのためにクラウドで実行されますが、Langflow を使用して RTX GPU 上でローカルに実行するようにカスタマイズできます。
Langflow は、AI エージェントをテストするためのさまざまな組み込みスターターを提供しています。
ローカルワークフローを構築するには:
Windows 用 Langflow デスクトップアプリをインストールします。
Ollama をインストールし、Ollama を実行して、推奨モデルを起動します(ユーザーの最初のワークフローには Llama 3.1 8B または Qwen3 4B を推奨します)。
Langflow を実行し、スターターを選択します。
クラウドエンドポイントをローカルの Ollama ランタイムに置き換えます。エージェントワークフローの場合は、言語モデルを「カスタム」に設定し、Ollama ノードをキャンバスにドラッグし、エージェントノードのカスタムモデルを Ollama ノードの言語モデル出力に接続します。
テンプレートは、システムコマンド、ローカルファイル検索、構造化出力の追加など、高度な自動化やアシスタントのユースケースに合わせて変更・拡張できます。
Langflowチームによるステップバイステップのチュートリアルをご覧ください。
さあ、始めましょう
以下に、2つのサンプルプロジェクトをご紹介します。
個人旅行プランエージェントを作成:希望するレストランの予約、旅行者の食事制限など、旅行に関するあらゆる要件を入力すると、宿泊施設、交通機関、食事、エンターテイメントが自動的に検索・手配されます。
Notionの機能を拡張:プロジェクト管理のためのAIワークスペースアプリケーションであるNotionは、会議メモの自動入力、Slackチャットやメールに基づくプロジェクトのステータス更新、プロジェクトや会議の要約の送信などのAIモデルを追加することで拡張できます。
RTX Remix にモデルコンテキストプロトコルが追加され、エージェントMODが利用可能に
モッダーが生成AIツールでマテリアルを強化し、レイトレーシングとニューラルレンダリング技術を駆使した魅力的なRTXリマスターを作成できるオープンソースプラットフォームであるRTX Remixが、Langflowによるモデルコンテキストプロトコル(MCP)のサポートを追加しました。
MCPを搭載したLangflowノードは、ユーザーにRTX Remixを操作するための直接的なインターフェースを提供し、モッダーはRemixのドキュメントやMOD機能とインテリジェントに連携するモッディングアシスタントを構築できます。
モッダーの作業を支援するため、NVIDIAのLangflow Remixテンプレートには以下の機能が含まれています。
RTX Remixドキュメントを含む、検索拡張型生成モジュール。
RemixドキュメントへのリアルタイムアクセスによるQ&A形式サポート。
アセットの置き換え、メタデータの更新、MODの自動インタラクションなど、RTX Remix内での直接的な機能実行をサポートするMCP経由のアクションノード。
このテンプレートを使用して構築されたモッディングアシスタントエージェントは、クエリが情報提供型かアクション指向型かを判断できます。エージェントはコンテキストに基づいて、動的にガイダンスを提供したり、要求されたアクションを実行したりします。例えば、ユーザーがエージェントに「この低解像度テクスチャを高解像度バージョンと交換してください」と指示すると、エージェントはアセットのメタデータを確認し、適切な代替テクスチャを見つけ、MCP関数を使用してプロジェクトを更新します。手動操作は必要ありません。
Remixテンプレートのドキュメントとセットアップ手順は、RTX Remix開発者ガイドでご覧いただけます。
LangflowのProject G-AssistでRTX AI PCを制御
NVIDIA Project G-Assistは、GeForce RTX PC上でローカルに実行される実験的なオンデバイスAIアシスタントです。ユーザーは、シンプルな自然言語プロンプトを通じて、システム情報(PCのスペック、CPU/GPUの温度、使用率など)の照会やシステム設定の調整などを行うことができます。
LangflowのG-Assistコンポーネントを使用すると、これらの機能をカスタムエージェントワークフローに組み込むことができます。ユーザーはG-Assistに「GPUの温度を取得」や「ファン速度を調整」といった指示を出すことができ、その応答とアクションはコンポーネントチェーンを通じて実行されます。
診断とシステム制御に加え、G-Assistはプラグインアーキテクチャによって拡張可能で、ユーザーはワークフローに合わせて新しいコマンドを追加できます。コミュニティが作成したプラグインは、Langflowワークフローから直接呼び出すこともできます。
LangflowでG-Assistコンポーネントを使い始めるには、開発者向けドキュメントをご覧ください。
Langflowは、オンプレミスまたはクラウドKubernetes環境全体でAIワークフローを構築および展開するためのモジュラープラットフォームであるNVIDIA NeMoマイクロサービスの開発ツールでもあります。
OllamaとMCPの統合サポートを備えたLangflowは、完全にオフラインでもデバイス上でも実行されるリアルタイムAIワークフローとエージェントを構築するための実用的なノーコードプラットフォームを提供します。これらはすべて、NVIDIA GeForce RTXおよびRTX PRO GPUによって高速化されます。
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カテゴリ: ジェネレーティブ AI
タグ: 人工知能 | GeForce | NVIDIA RTX | RTX AI Garage
出典: 元記事を読む
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