🤖 AI 実験台 (ai-lab) v1.1
ベクトル検索 + モデル推論 + Jupyter + 自動 ML 実験。モデルを実行/埋め込み/パラメータ調整する際に使用します。
インテントルーティングテーブル
🗂️ ベクトルデータベース
| あなたが言ったこと... | ルーティング先 |
|---|
| "Chromaでベクトル検索" | chroma |
| "FAISS検索" / "効率的なベクトル検索" | faiss |
| "QdrantベクトルDB" | qdrant |
注意：pinecone はクラウド課金制のため、🔴 使用せず、含めていません。
🧠 モデル関連
| あなたが言ったこと... | ルーティング先 |
|---|
| "HuggingFaceからモデルをダウンロード" / "HFモデル" | huggingface-hub |
| "ローカルでLLMを実行" / "llama.cpp推論" | llama-cpp |
| "構造化JSON出力" / "LLM出力フォーマット" | instructor |
注意：vllm、flash-attention、grpo-rl-training、stable-diffusion、honcho——大学院生には不要なため、含めていません。
💻 インタラクティブ環境
| あなたが言ったこと... | ルーティング先 |
|---|
| "Pythonデータ分析を実行" / "Jupyter" | jupyter-live-kernel |
🔬 自動 ML 実験（NEW v1.1）
| あなたが言ったこと... | ルーティング先 |
|---|
| "自動ハイパーパラメータ調整" / "モデルを自動最適化" | aide-ml-experiment（AIDE ツリーサーチモード） |
| "GPU最適化" / "CUDA高速化" | optimize-for-gpu モードを吸収 |
| "PyTorch Lightningトレーニング" | pytorch-lightning モードを吸収 |
実行ルール
- ベクトルDB選定：ローカル小規模 →
chroma；効率的検索 → faiss；本番環境 → qdrant
- モデルダウンロードは優先的にHuggingFaceミラーを使用（国内ネットワーク対応）
- 自動 ML 実験：まず小規模で試し、その後拡張（AIDE モード）
- 大学院生が実際によく使う順序：
jupyter-live-kernel > huggingface-hub > その他