- LLM（大規模言語モデル）単体では信頼性に欠け、ランダムなパロットという愛称は妥当
- LLMを特定のデータと連携させることで、より信頼性の高いRetrieval-Augmented Generation（RAG）システムが実現可能
- RAGシステムをソフトウェアと結びつけることで、エージェントとして有用
- LLMアプリケーションフレームワークは、アプリケーション作成時のコーディング量を削減
- Haystackなどのフレームワークは、LLMプロジェクト全体の機能を提供
Thoughts in Japanese: 各フレームワークは多くのLLMアプリケーションのユースケースに対応しており、オープンソースであるため無料で利用可能。それぞれのデバッグツールやプログラミング言語のサポート、クラウド版の実装方法が異なるため、実際に利用して比較検討することが重要だと感じます。