人工知能技術の急速な発展に伴い、大規模言語モデル（LLM）の推論能力はますます強力になっています。しかし、これらのモデルの推論プロセスは通常、長文の形式で出力され、直感的に理解しにくいものです。このような問題を解決するため、AIの思考プロセスを視覚化して推論パスを明確に表示するオープンソースツールReasonGraphが登場しました。
プロジェクト紹介
ReasonGraphは、LLMの推論プロセスを視覚化および分析に特化したオープンソースツールです。Webベースのプラットフォームを使用して、複雑な推論パスを直感的なチャートに変換し、Anthropic（Claude）、OpenAI（GPTシリーズ）、Google（Gemini）、TogetherAIなど、50以上の主流モデルをサポートしています。ReasonGraphの最大の利点は、統一された視覚化フレームワークにあります。複数の推論方法をサポートし、モジュール化された設計により、ユーザーは簡単にパラメーターを調整したり、新しい機能を統合したりできます。
コア機能
- LLMの思考プロセスの視覚化：AIの推論パスを明確なチャートに変換し、AIがどのようにステップバイステップで答えを導き出すかを理解するのに役立ちます。
- 複数の推論方法のサポート：順次推論（思考チェーン）、木ベースの推論（思考ツリー）、適応的推論など。
- インタラクティブな視覚化：AIが思考するとき、推論パスはリアルタイムで動的に更新され、意思決定プロセスを直感的に表示します。
- SVGへのワンクリックエクスポート：生成された推論パス図は、論文、プレゼンテーション、研究報告書で使用するためのSVGファイルにワンクリックでエクスポートできます。
- 50種類以上のLLMとの互換性：Anthropic、OpenAI、Google、TogetherAIなど、50種類以上の主要なモデルをサポートし、汎用性が非常に高いです。
クイックスタート
ReasonGraphのインストールと使用は簡単で、ローカルデプロイメントとオンラインエクスペリエンスをサポートしています。
オンラインエクスペリエンス
ReasonGraphは、Hugging Faceプラットフォームで直接使用できるため、非常に便利です。アクセスアドレス：https://huggingface.co/spaces/ZongqianLi/ReasonGraph
ローカルデプロイメント
-
GitHubリポジトリをクローンします。
git clone https://github.com/ZongqianLi/ReasonGraph.git cd ReasonGraph/ReasonGraph -
次の三方パッケージの依存関係をインストールします。
python==3.11.8 requests==2.31.0 openai==1.63.2 together==1.4.1 flask==3.1.0 google==3.0.0 google-genai==1.2.0 google-generativeai==0.8.4 -
APIキーを入力します（特定のモデルを使用する場合は必要）。
{ "anthropic": "", "openai": " ", "google": " ", "together": " " } -
サービスを実行します。
python app.py -
ブラウザを開いて、ローカルURL（例：
http://127.0.0.1:5000）にアクセスします。
適用シーン
- AI研究：思考チェーン/思考ツリーの方法を研究し、AIの論理推論能力を向上させます。
- LLMのデバッグと評価：AIの推論プロセスで発生するエラーまたは効率の悪いパスを特定し、大規模なモデルの推論効果を最適化します。
最後に
ReasonGraphは、LLMの推論プロセスを生き生きと整理する革新的なツールです。直感的な視覚化、強力な機能、広範な互換性により、ユーザーはAIを理解和活用するための全新的な視点を提供します。LLMの思考方法を深く探求したい場合や、研究や開発の効率を向上させるツールが必要な場合、ReasonGraphは試してみる価値があります。
GitHubプロジェクトアドレス：https://github.com/ZongqianLi/ReasonGraph
aiスピーキング
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