Important
このリポジトリはSourceSageを活用しており、リリースノートやREADME、コミットメッセージの9割はSourceSage ＋ claude.aiで生成しています。
Note
AMATERASUはMOAの後継プロジェクトです。各AIサービスを独立したEC2インスタンス上でDocker Composeを用いて実行し、Terraformで簡単にデプロイできるように進化させました。
AMATERASUは、エンタープライズグレードのプライベートAIプラットフォームです。AWS BedrockとGoogle Vertex AIをベースに構築されており、セキュアでスケーラブルな環境でLLMを活用したアプリケーションを開発・運用できます。GitLabとの統合により、バージョン管理、CI/CDパイプライン、プロジェクト管理を効率化します。このリポジトリは、複数のAI関連プロジェクトを管理するための「呪文書（Spellbook）」として構成されています。各プロジェクトは、特定のAIサービスや機能をデプロイ・管理するための独立したフォルダとして構造化されています。
- AWS BedrockとGoogle Vertex AIベースの安全なLLM基盤
- 完全クローズド環境での運用
- エンタープライズグレードのセキュリティ
- 独立したサービスコンポーネント
- コンテナベースのデプロイメント
- 柔軟なスケーリング
- Terraformによる完全自動化されたデプロイ
- 環境ごとの設定管理
- バージョン管理された構成
- バージョン管理、CI/CDパイプライン、プロジェクト管理機能の向上
- セルフホスト型GitLabインスタンスの統合
- LLMを用いたマージリクエスト分析
- GitLab Webhookを用いた自動ラベル付け
- Terraformプロジェクトの自動検出と
terraform.tfvarsファイルの生成 amaterasuコマンドラインツールによる簡素化された設定
graph TB
subgraph "AWS Cloud"
subgraph "Application Layer"
subgraph "EC2-based Services"
OW["Open WebUI<br/>チャットインターフェース"]
LL["LiteLLM Proxy<br/>APIプロキシ"]
LF["Langfuse<br/>モニタリング"]
GL["GitLab<br/>バージョン管理"]
CD["Coder<br/>クラウド開発環境"]
GR["Gradio LLM Tester"]
ST["Streamlit LLM Tester"]
end
subgraph "Fargate-based Service"
PP["Prompt Pandora<br/>プロンプト生成支援"]
ECS["ECS Fargate Cluster"]
end
end
subgraph "Infrastructure Layer"
CF["CloudFront"]
WAF["WAF"]
R53["Route 53"]
end
subgraph "AWS Services"
Bedrock["AWS Bedrock<br/>LLMサービス"]
IAM["IAM<br/>認証・認可"]
end
OW --> CF
LL --> CF
LF --> CF
GL --> CF
CD --> CF
GR --> CF
ST --> CF
PP --> ECS
CF --> WAF
WAF --> R53
EC2 --> Bedrock
ECS --> Bedrock
EC2 --> IAM
ECS --> IAM
end
- チャットベースのユーザーインターフェース
- レスポンシブデザイン
- プロンプトテンプレート管理
- Claude-3系列モデルへの統一的なアクセス
- Google Vertex AIモデルへのアクセス
- OpenRouter API統合
- APIキー管理とレート制限
- 使用状況の追跡
- コスト分析
- パフォーマンスモニタリング
- セルフホストGitLabインスタンス
- プロジェクトとコード管理
- CIパイプラインとRunner設定
- バックアップと復元機能
- AWS Fargateでの自動スケーリング
- Claude-3.5-Sonnetを活用したプロンプト生成
- Streamlitベースの直感的UI
- WebベースのIDE環境
- VS Code拡張機能のサポート
- AWSインフラストラクチャ上でのセキュアな開発
- 様々なAIモデルを統合したアプリケーション開発プラットフォーム
- UI/APIベースの開発が可能
- 新機能と実験的な機能を含むDifyのベータ版
- ベクトルデータベースとサンドボックス環境の高度な設定が可能
- Open WebUIとの連携を強化するパイプライン機能
- 会話ターン制限やLangfuse連携などのフィルター処理が可能
- コマンドラインツールで
terraform.tfvarsファイルの生成を自動化 - spellbook の各プロジェクトを対象に設定値を生成
- 詳細はこちら
- ドキュメントとチャットするためのRAG UIツール
- Docker環境とTerraform設定を提供
- データ永続化とカスタマイズ可能な環境設定
- セキュアな認証システムを実装
- 最新のAIチャットインターフェース
- 複数のAIプロバイダー（OpenAI、Anthropic、Google等）をサポート
- Dockerコンテナ化された環境を提供
- CloudFrontインフラストラクチャの設定
- GradioベースのLLMプロキシ接続テスター
- 各種パラメータ設定とデバッグ情報表示
- StreamlitベースのLLMプロキシ接続テスター
- 各種パラメータ設定とデバッグ情報表示
各コンポーネントの使用方法については、それぞれのREADMEファイルを参照してください。 amaterasuコマンドラインツールの使用方法については、spellbook/amaterasu-tool-ui/README.mdを参照ください。
- リポジトリをクローンします。
git clone https://github.com/Sunwood-ai-labs/AMATERASU.git
cd AMATERASU- 各プロジェクトのREADMEに記載されている手順に従って、依存関係をインストールし、アプリケーションをデプロイします。
terraform.tfvarsファイルに必要な設定を入力します。amaterasuツールを利用して自動生成することもできます。
このリポジトリのルートディレクトリには、共通の依存関係を定義するrequirements.txtファイルがあります。
pip install -r requirements.txtaira
sourcesage
このプロジェクトはMITライセンスの下で公開されています。
iris-s-coonとMakiへの貢献に感謝します。
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LLMテスター機能の拡張: GradioとStreamlitベースの2種類のインターフェースを追加。IPアドレス情報や詳細なデバッグ情報を表示可能に。
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LiteLLM機能の強化: OpenRouter APIの統合とモデル名の標準化を実施。
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インフラストラクチャの改善: Docker環境の最適化、コンテナ間の連携強化、Langfuse3のNextAuth URL設定更新。
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新規プレゼンテーションツールの追加: Marp Editable UIを追加。コンテナ化されたMarkdownプレゼンテーション編集環境を提供。
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セキュリティの強化: WAF設定の改善、IPホワイトリストのCSVファイル管理、柔軟なセキュリティルール設定。
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設定管理の改善: 各コンポーネントの
.env.exampleファイルを追加し、設定ファイルの標準化と文書化を実施。 -
📝 注意事項:
- LiteLLMの設定変更に伴い、既存の設定ファイルの更新が必要
- WAFのIPホワイトリストを新しいCSV形式に移行する必要あり
- 環境変数の設定を確認し、必要に応じて更新