LangBot Models
LangBot Modelsは、LangBotが公式に提供するモデルサービスです。LangBot Spaceアカウントでローカルインスタンスを初期化すると、利用可能なモデルが自動的にインスタンスに追加され、設定は不要です。すぐに始められるように、一定の無料枠が提供されます。
カスタムモデル
他のソースからモデルを追加することもできます。対話モデル (LLM Model)
モデルはパイプラインによってメッセージ処理に使用されます。最初に設定したモデルがデフォルトパイプラインのモデルとして設定されます。
モデル名、モデルプロバイダー、リクエストURL、APIキー、そして送信します。
モデルの機能は、ベースモデルが実際にサポートしているものを有効化します：
- ビジョン：有効にすると画像を認識可能
- ツール使用（function calling / tool use）：有効にすると LLM が会話中にツールを呼び出せる
MCP サーバー、サンドボックスの組み込みツール（
exec/read/write/edit/glob/grep）、Skills のいずれかを利用したい場合は、モデルでツール使用を必ず有効にしてください。 有効でなければ、パイプラインで拡張機能をバインドしていても Agent はツールを呼び出しません。ベースモデル自体が function calling に対応している必要があります。不明な場合はモデル提供元のドキュメントを確認してください。埋め込みモデル (Embedding Model)
埋め込みモデルはメッセージのベクトル表現を計算するために使用されます。ナレッジベースを使用する場合は、このモデルを設定してください。
モデル名、モデルプロバイダー、リクエストURL、APIキー、そして送信します。その後、ナレッジベースでこのモデルを使用するように設定してください。
seekdb内蔵埋め込みモデルの使用（ゼロ設定）
システムにはseekdbが提供する公式埋め込みモデルが統合されており、パラメータの入力は不要です。- 「埋め込みモデル」ページで「seekdb-内蔵」を選択します；
- 「保存」をクリックするとすぐに使用できます；
- その後、ナレッジベースでこのモデルを選択すると有効になります。
Chroma内蔵埋め込みモデルの使用（ゼロ設定）
システムにはChromaの内蔵埋め込みモデル（all-MiniLM-L6-v2）が統合されており、パラメータの入力は不要です。- 「埋め込みモデル」ページで「chroma-内蔵」を選択します；
- 「保存」をクリックするとすぐに使用できます；
- その後、ナレッジベースでこのモデルを選択すると有効になります。
再順位付けモデル (Rerank Model)
再順位付けモデルはRAG検索結果を再スコアリングし、ナレッジベース回答の精度を大幅に向上させます。ナレッジベースが複数の候補ドキュメントを返す場合、再順位付けモデルはクロスエンコーダを使用して各ドキュメントとクエリの関連性を正確にスコアリングし、最も関連性の高いコンテンツのみを選択します。モデル名を入力し、モデルプロバイダーを選択して送信します。その後、パイプラインの「AI」設定でこのモデルを選択してください。