KILN-AI

より優れた AI 製品を構築するための、無料アプリとオープンソースライブラリです。

主な特長 • 評価 • 自動最適化 • RAG • エージェント • ファインチューニング • 合成データ • すべてのドキュメント

Kiln とは？

Kiln は、評価、最適化、プロンプト、RAG、ファインチューニング、合成データ、エージェント、ツールが連携する、AI 開発の一連のサイクル全体を支えるワークベンチです。デスクトップアプリを使えば、チーム全員が作業に参加できます（PM、分野の専門家、QA 担当者は、コードを書かずに出力を評価したり、データを追加したりできます）。MIT ライセンスの Python ライブラリは、同じタスクを本番環境で実行できます。ローカルで動作するため、自分の API キーを使うことも、Ollama で完全にオフラインで利用することもできます。

主な特長

試行、最適化、共同作業

• 🖥️ 直感的に使えるアプリ - Mac、Windows、Linux 向けの使いやすいアプリです。ワンクリックでインストールできます。
• 📊 評価ビルダー - 評価（判定者と合成評価データセット）を自動生成し、約 10 分で好みに合わせて調整できます。
• 🚀 自動最適化 - プロンプト、モデルの選択、ツール、スキル、サブエージェント、パラメーターなどを最適化し、AI タスクを実行する最適な方法を自動的に見つけます。
• 💬 AI アシスタント - AI データサイエンスのパートナーです。Kiln Assistant は改善案を提示し、プロンプトを最適化し、実験を実行し、評価を作成するなど、さまざまな作業を行います。
• 🤝 Git ネイティブの共同作業 - Git を知らないチームメイトも含め、アプリが Git に自動で同期します。

エージェントを構築して提供する

• 🔍 RAG - ドキュメント（PDF、画像、動画、音声）をドラッグ＆ドロップして、RAG を作成できます。独自のドキュメントから RAG の評価を自動生成します。
• 🤖 サブエージェント - マルチエージェントの階層を構成できます。それぞれが専用のコンテキストウィンドウで実行されます。
• 🪄 合成データ生成 - 評価やファインチューニング用のデータを数分で生成できます。
• 🎛️ ファインチューニング - Fireworks、Together、Vertex 上で、60 以上のモデル（Qwen、Llama、GPT、Gemini、…）をコード不要でファインチューニングできます。サーバーレスでのデプロイも含まれます。
• 🐍 オープンな Python ライブラリ - アプリで構築したエージェントを本番環境にデプロイできます。MIT ライセンスのオープンソースです。
• 🧰 …その他 - ツールと MCP、スキル、構造化出力、推論モデル、モデルライブラリ（テスト済みモデル 190 以上）。

アプリのクイックスタート

ワンクリックでインストールして、数分で使い始められます。

Kiln Desktop を macOS、Windows、または Linux にダウンロードし、5 分間のクイックスタートに沿って最初のタスクを実行してください。

コードから始めたい場合は、Python ライブラリのクイックスタートをご覧ください。

デモ

2 分間の概要を見る、またはプロジェクトのエンドツーエンドのデモ（20 分）をご覧ください。

Kiln を選ぶ理由

多くの AI ツールでは、何かをあきらめる必要があります。特定の領域（オーケストレーション または 評価 または RAG）だけをカバーするコード専用のフレームワークか、データがロックインされ、拡張もできない有料の SaaS です。Kiln は無料のローカルファーストなワークベンチです。1 つのタスクとデータセットを、評価、プロンプト最適化、ファインチューニング、RAG、エージェント、合成データの各段階で一貫して扱えます。すべてを 1 つのツールで実行できます。

• 1 つのデータセットで、あらゆる手法を活用。 タスクを一度定義すれば、その同じデータセットで評価、プロンプトの最適化、モデルのファインチューニング、合成データの生成、RAG の追加ができます。各段階の成果は次の段階に活かされます。

• あらゆる軸を追跡。素早く進めて、リグレッションを防止。 エージェントを適切に動作させ続けるのは困難です。プロンプトの変更によって、3 段階先の動作がいつの間にか退行したり、モデルのアップグレードによって 5 つの点が改善する一方で 2 つの点が悪化したりします。Kiln は重視するあらゆる指標の品質を追跡するため、すでに機能しているものを壊さずに反復できます。

  

• 評価だけでなく、最適化も。 他のツールではプロンプトのスコアはわかっても、改善方法はわかりません。Kiln の自動最適化では、何百ものプロンプトの変更とモデルを探索し、評価のあらゆる指標で最適なものを見つけます。

• チーム全員が使える GUI、エンジニア向けのライブラリ。 Kiln のデスクトップアプリを使えば、PM は出力を評価し、専門家はトレーニング例を追加し、QA はリグレッションにフラグを付けられます。ターミナルは必要ありません。エンジニアは MIT ライセンスの Python ライブラリを使って、同じタスクを本番環境にデプロイできます。データサイエンティストはライブラリをノートブックや実験で使用できます。

• ローカルファースト。 ほとんどの AI プラットフォームは SaaS でしか利用できません。Kiln はすべてをお使いのマシン上で実行します。ご自身の API キーを使うことも、Ollama を使って完全にオフラインで実行することもできます。データが管理下から外れることはありません。チーム同期には、すでに所有している Git インフラストラクチャを利用できます。

• すべてのプロバイダーの 190 以上のモデルをテスト済み。 手探りで試す必要はありません。主要なすべてのプロバイダーのモデルについて、機能をテスト済みです。OpenAI、Anthropic、Gemini、Bedrock、Ollama、OpenRouter、Fireworks、Groq、OpenAI 互換のあらゆるエンドポイントなどに対応しています。安心してモデルを切り替えられます。

オープンソース Python ライブラリ

アプリで AI タスクを構築し、オープンソースライブラリでデプロイできます。同じエンジン、同じプロジェクトファイルを使えるため、書き直す必要はありません。MIT ライセンスの kiln-ai ライブラリは、アプリで使われているものと同じライブラリです。Kiln プロジェクトの読み込み、タスクの実行、ファインチューニングモデルの構築、ノートブックでの作業、Pandas/Polars のデータフレームとの連携などが可能です。

pip install kiln-ai

📚 ライブラリのドキュメント · REST API · PyPI

ドキュメント

ドキュメント全文は docs.kiln.tech をご覧ください。よく使われる入門ガイド：

• クイックスタート — 5 分で最初のタスクを実行
• 評価
• 自動最適化
• RAG
• エージェント
• ファインチューニング
• Python ライブラリ
• エンドツーエンドのプロジェクトデモ（20 分の動画）

コミュニティ

• Discord でコミュニティのメンバーとチャットできます。
• ニュースレターに登録して、新機能のお知らせを受け取れます。
• GitHub で Issue の登録、機能のリクエスト、ディスカッションの開始ができます。

コントリビューション

開発環境のセットアップとコントリビューションのガイドラインについては、CONTRIBUTING.md をご覧ください。

ライセンスと商標

Kiln のコア Python ライブラリと REST サーバーはMIT ライセンスです。デスクトップアプリはソース公開されており、無料で使用できます。また、フェアコードモデルに基づいて構築されているため、個人は Kiln を無料で利用でき、持続可能な運営も実現しています。

データセットはオープンな JSON 形式です。データセットの所有権と管理権はユーザーにあります。

Kiln Pro は、AI アシスタント、Auto-Optimize、Eval Builder を追加するサービスです。利用は任意で、Kiln のコアアプリは Kiln Pro なしでも引き続き完全に機能します。

Kiln の名称とロゴは、Chesterfield Laboratories Inc. の商標です。

Copyright 2024 — Chesterfield Laboratories Inc.