ChatStream α1(プレビュー)提供のお知らせ

ChatStream α1(プレビュー)提供のお知らせ

株式会社 Qualiteg は LLMアプリケーション開発ツールキット ChatStream™ のαプレビュー版の提供を開始いたしました。

ChatStream™ とは 高品質な商用 LLM アプリケーションを簡単に構築できる Python ライブラリです。

Web フロントエンド(チャットUI) と 推論実行サーバーソフトウェア で構成されており、追加のソフトウェア開発をせずに ChatStream™ だけで LLM アプリケーションを実現することができます。

また、頭脳となる LLM には HuggingFace 等で提供されているオープンソースLLMを使用することができます。(ChatGPT等のAPIをつなぎこむことも可能です)。

2023年9月 現在は、 Pythonのライブラリ として AGPL および 商用ライセンスで提供しています。

以下サイトよりオンラインデモをご体験ください!

https://chatstream.net

このデモのようなアプリケーションをほぼノーコードで作成することができます。

ChatStreamは本格的な商用用途に向けて設計されており、以下のような特長を持っております

ChatStream の特長

  1. 高いUXを実現したチャットUI

    1. ChatGPTライクなユーザーインタフェースで迷わない
    2. マルチモーダルに対応した柔軟なチャットUI設計
  2. 短TATで高性能・高品質なチャットアプリを構築可能

    1. コマンド1つでインストール
    2. ローコード。数行のコードで本格的なLLM対話チャットを構築可能
  3. 高負荷設計

    1. 非同期文章生成処理により多ユーザー同時アクセスにも安定した応答
    2. 多ノード構成によりスケールアウトが容易
  4. 柔軟な動作環境(特定の環境に依存しない)

    1. Llama、RedpajamaIncite、Rinna など主要なLLM対応の動確済
    2. 各種ユーザー認証機構に柔軟に対応できる設計
    3. オンプレおよび各種クラウドプラットフォームに対応
    4. 推論実行はCPUおよびNVIDIA製 GPU (マルチGPUも可)対応
  5. 高UXなアプリ開発を加速化

    1. カスタマイズ可能なUIプリセットを豊富に準備
    2. LLM出力適正化を行う開発支援機能

動作環境は以下のとおりです。
(標準的な Python + NVIDIA GPU 環境で動作いたします)

動作環境

  • Python

    • Python 3.10 ~
    • Pytorch
  • GPU

    • NVIDIA CUDA 11.7 対応 GPU
  • 負荷分散

    • マルチGPUスケールアウト対応
    • マルチノードスケールアウト対応
    • リクエストキューイングによる負荷コントロール
  • OS

    • Linux
    • Windows Server
  • API

    • LLM の API 化に対応
  • 暗号化(TLS/SSL)

    • 対応
  • ユーザー認証

    • OAuthによる認証
    • メール認証
    • (他、独自認証に対応可能)

サポート

  • 豊富な日本語ドキュメント
  • 手厚いサポート
    • フルスクラッチ開発であるため、すみずみまで知り尽くしたエンジニアによるハンズオンサポートを英語・日本語にて提供
    • 時差なく、日本のワーキングタイムにサポート対応

次回以降、ビジネス面、技術面についてより詳しくご紹介してまいります!


株式会社Qualitegでは、 生成AIを活用した貴社課題解決、ChatStream 基盤とした LLM アプリケーション構築、PoCのコンサルティング、ご支援を行っております。

ご相談・ご用命は当社営業担当または以下コンタクトにてお問合せください。

https://qualiteg.com/contact


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モデルを「壊さずに」ドメインを広げる ― XLM-RoBERTa 継続学習の設計ノート

モデルを「壊さずに」ドメインを広げる ― XLM-RoBERTa 継続学習の設計ノート

こんにちは、Qualiteg研究部です。 今日は「すでに完成している強いモデルを、壊さずに広げる」という、地味だけど実務でとても大事なテーマを取り上げたいと思います。 機械学習に取り組んでいると、 「一度しっかり仕上げたモデルを、新しい用途やデータに合わせてもう少し広げたい」 そんな場面はよく出てきます。 今回ご紹介するNER(固有表現抽出)のシーンに限らず、いろいろなタスクで共通する悩みではないでしょうか。 ところが、ここで素朴に追加学習をかけると、せっかくの強みがあっさり崩れてしまう。 私たちは、PII(個人特定情報や要配慮情報)を検出・マスキングするエンジン(PII-FI)を構築する際、実際にそれを経験しました。 Precision(適合率)が 0.83 から 0.17 まで転げ落ちる、なんてことも本当に起きるんです。 PII検出では、ドメイン(分野)ごとに検出したいPII型の種類や求められる精度が異なる場合があります。そこで1つのエンジンといっても、対応ドメインを広げていくたびに(そのドメインに適応させるための)追加学習が求められることがあります。 本稿は、そう

By Qualiteg 研究部
Claude Codeで出てくる「court」って何? “XML露出” 現象とツール呼び出し未実行事故の対策

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こんにちは! Qualitegプロダクト開発部です。 Claude Code を使っていると、ツール呼び出しの XML(<invoke> や <parameter>)が画面にそのまま表示されたり、実際にはコマンドや PR 作成が実行されていないのに「完了しました」と報告されたりして、動作がおかしくなることがあります。 そして、その呼び水となる文字列 court や course や count が出現します 本稿では、 この現象(本稿では「XML露出」と呼びます)を実ログから解説し、検知と対策をまとめました。 ● ● ●  claude-code — bash➜ ~/qualiteg-project claude> プロジェクト配下のストレージ使用量を調査します。court<invoke name="Bash">

By Qualiteg プロダクト開発部
AIが攻撃と防御の両方を変える――セキュリティ市場2026と次の10年

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ここ数年で、サイバーセキュリティをめぐる議論の前提は大きく変わりました。かつての中心は「いかに侵入を防ぐか」でしたが、いまは攻撃側も防御側も、ともにAIを使い始めています。攻撃が機械の速度で自動化・大規模化する一方、防御も人手だけでは追いつかない領域に入りつつあります。本記事では、公開されている市場データをもとに、AI時代のセキュリティ市場を「どこが伸び、どこが重なり、どこに注意すべきか」という観点から整理します。 「AIとセキュリティ」には三つの市場がある 最初に、用語を整理しておきます。「AIセキュリティ」とひとくくりにすると分かりにくいのですが、実際には少なくとも三つの異なるテーマが同時に進んでいます。 この三つの違いは、「誰がAIを使うのか」と「何を守るのか」で考えると分かりやすくなります。 第一は、防御側がAIを使う「AIで守る」領域です。 攻撃者がAIを使っているかどうかにかかわらず、企業やセキュリティ事業者がAIを利用して、サイバー攻撃やインシデントを検知・分析・阻止します。大量のログやアラートの分析、脅威の優先順位付け、異常の検知、初動対応の支援などは、すでに

By Qualiteg コンサルティング, Qualiteg AIセキュリティチーム
Claude Opus 4.8 完全ガイド — 公式ドキュメントから読み解くモデル仕様とClaude Code運用ポイント

Claude Opus 4.8 完全ガイド — 公式ドキュメントから読み解くモデル仕様とClaude Code運用ポイント

こんにちは! 2026年5月に、AnthropicからClaude Opus 4.8がリリースされました。 そして、2026年6月には Fable5 /Mythos5がリリースされました。 しかし都合により現在(2026/6/18)は利用できないため、実質 Claude Opus 4.8 が一般人がつかえるClaudeシリーズの最上位モデルということになります。 そこで、今回は長く付き合うことになるかもしれない Opus 4.8 について徹底解説したいとおもいます。 Opus4.8は従来の4.7の延長線上にあるアップデートですが、「ベンチマークが少し上がった」では片付けられない変化を含んでいます。 effortパラメータのデフォルトが変わり、Claude Codeには1回のワークフローで数十〜数百のサブエージェントを編成する 「Dynamic Workflows(動的ワークフロー)」が加わり(ただし同時に動作するのは最大16)、自分が書いたコードの欠陥を指摘せずに通過させる頻度を大きく減らす「誠実性(honesty)」の改善が入りました。 つまり、4.7時代に組んだ運用や

By Qualiteg プロダクト開発部