AI スターターキット

SambaNova AI スターターキットは、代表的な AI ユースケースを対象に、アプリケーション開発を迅速に立ち上げられるよう設計されたオープンソースのサンプル集です。Python コードで提供されており、そのコンセプトはあらゆるプログラミング言語に応用できます。 まずは以下のデモからお試しください。すべてのキットは GitHub リポジトリ でご覧いただけます。

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クイックスタート

プラットフォームの利用を開始するための総合的なガイドです。

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エンタープライズ向けナレッジ検索

PDF、TXT、DOC など複数のファイル形式に対応したドキュメント Q&A です。検索拡張生成 (RAG) によるセマンティック検索ワークフローのデモです。

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マルチモーダル検索

複雑な PDF や画像からインサイトを引き出します。視覚情報とテキスト情報の両方を組み合わせた、高度な検索と回答生成のデモです。

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ベンチマーク

チャットインターフェイス上の設定オプションを使って、出力内容、Time to First Token (最初のトークンまでの時間)、エンドツーエンドレイテンシ、スループットなどを評価し、モデルの性能を比較します。

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Function calling

Function calling (関数呼び出し) 機能で AI アプリケーションを強化します。自然言語の入力から関数を定義し、呼び出す方法のデモです。

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検索アシスタント

セマンティック検索とプロンプト構築の戦略により、アプリケーションの知識を拡張します。複数の SERP API との設定可能な連携を含みます。

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金融アシスタント

LLM を使用して複雑な応答を生成します。複数のエージェントをチェーンとして連携させ、クエリの絞り込みと分解、複数ステップの回答生成、正確性の検証を行う方法のデモです。

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Agents

詳細なリサーチ、アーティファクトの自動生成、高度なデータサイエンス機能を提供するマルチエージェント AI システムです。特化型エージェントのチームを活用して複雑なタスクを実行します。

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Agent tube

AI による分析、文字起こし、インサイト抽出で、動画コンテンツを活用しやすい形に変換します。

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音声アシスタント

LiveKit を利用したリアルタイム音声対応のボイスエージェントです。低レイテンシ推論の STT/LLM パイプラインを実行し、高度な Function calling のための Model Context Protocol (MCP) 機能を備えています。

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サードパーティ製スターターキット

コミュニティやエコシステムパートナーが開発したサンプルです。

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Video2Game

教育動画 (講義、チュートリアル、解説動画) をインタラクティブなゲームに変換します。

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PromptFoo

CrewAI 連携の MCP を使用して、LLM に対する複数の評価テストを実行します。