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# Pipecat

PipeCat は、AI サービスの複雑なオーケストレーション、ネットワーク伝送、音声処理、マルチモーダル対話を処理するオープンソースの Python フレームワークです。

ここでは、SambaNova の LLM 連携の使い方を説明し、リアルタイム音声アプリケーションを構築するためのサンプルユースケースを紹介します。

## 前提条件

作業を始める前に、以下の環境を準備してください。

* [SambaCloud](http://cloud.sambanova.ai?utm_source=pipecat\&utm_medium=external\&utm_campaign=cloud_signup) アカウントと [API キー](https://cloud.sambanova.ai/apis?utm_source=pipecat\&utm_medium=external\&utm_campaign=cloud_signup)
* Python 3.11 または 3.12 のインストール済みローカル環境
* PipeCat 対応の STT プロバイダーキー (例: [Cartesia](https://docs.pipecat.ai/server/services/tts/cartesia))
* 作業ディレクトリ内の、すべての API キーを記載した `.env` ファイル

### 依存関係のインストール

```bash theme={}
pip install python-dotenv fastapi uvicorn
pip install pipecat-ai-small-webrtc-prebuilt
pip install pipecat-ai[sambanova, webrtc, silero, daily]
```

## 利用方法

以下のように、Pipecat のパイプラインに SambaNova の LLM サービスを組み込めます。

```python theme={}
from pipecat.services.sambanova.llm import SambaNovaLLMService
from pipecat.transcriptions.language import Language
from pipecat.pipeline.pipeline import Pipeline

# Instantiate SambaNova services
sambanova_llm = SambaNovaLLMService(
    api_key='your-sambanova-api-key',
    model='Llama-4-Maverick-17B-128E-Instruct',
    params=SambaNovaLLMService.InputParams(
        temperature=0.7,
        max_tokens=1024
    )
)

# Add the SambaNova models to your pipeline
pipeline = Pipeline([
    transport.input(),
    stt,
    ...
    sambanova_llm,
    tts,
    transport.output(),
    ...
])
```

リアルタイムの speech-to-speech 天気エージェントを構築・デプロイするには、[連携サンプル](https://github.com/sambanova/integrations/tree/main/pipecat_integration) をご参照ください。

## 参考情報

* [SambaCloud サインアップ](https://cloud.sambanova.ai/?utm_source=pipecat\&utm_medium=external\&utm_campaign=cloud_signup) – 無料の API キーを取得
* [SambaNova API リファレンス](/docs/ja/api-reference/overview) – 対応モデル、エンドポイント、パラメータを確認
* [SambaNova Pipecat LLM ドキュメント](https://docs.pipecat.ai/server/services/llm/sambanova) – LLM サービスの連携方法
* [Pipecat ガイド](https://docs.pipecat.ai/overview/introduction) – 天気エージェントなどの例を参考に独自のアプリケーションを構築