ローンチウィーク #3 の最初のリリースは、Morphフレームワークのアップデートです。早速始めましょう！

Morphフレームワーク

Morphは、Pythonを用いてAIアプリ・データアプリを構築することのできるフルスタックフレームワークです。 (Python 3.9以上、Node.js 18以上が必要です)

ドキュメントはこちら: https://docs.morph-data.io/docs/ja/getting-started/why-morph

今回のアップデートでは、AIアプリ開発に関する機能を強化しました。

💬 stream_chat() + : AIアプリ構築のためのツールキット

AIアプリを構築するためのツールキットとして、 stream_chat() というPython関数と コンポーネントを追加しました。

これを使えば、PythonでカスタムLLMチャットを構築したり、マルチエージェントチャットを構築して、それをそのままWebアプリ化することができます。

実際にたった1分半で、Langchainを使ったAIチャットアプリを構築するデモをご覧ください。

🪄 morph deploy でデプロイ

完成したアプリをチームメンバーに見てもらうために、クラウド環境にデプロイしましょう。

ターミナルで morph deploy コマンドを実行するだけで、デプロイができます。

現在はコマンドによるデプロイにしか対応していませんが、GitHub連携によるCI/CDに近い将来対応予定です。

デプロイに関するドキュメントはこちら: https://docs.morph-data.io/docs/ja/deploy/dashboard-setup

Morphを使う理想的なシナリオ: “Langchain → Web App”

Morphを使う理想的なシナリオは、Pythonを使ってAIワークフローやマルチエージェント処理をプロトタイプし、そのままそれをWebアプリに変換する、という流れです。

たとえば、あなたのチームでカスタムAIアプリケーションのアイデアが上がったとしましょう。その実現性をテストするためには、まずはLangchainのようなLLMワークフローフレームワークや、CrewAIのようなマルチエージェントフレームワークを用いて、Pythonとコマンドラインで実験をするでしょう。

そうして、ワークフローのロジックがある程度完成したとして、それをチームメンバーにどのようにして共有しますか？DjangoやFlaskを使ってゼロからアプリケーションを構築しますか？StreamlitやGradioは悪くない選択肢だと思いますが、デプロイ環境は整っていますか？

まさにこのような瞬間に、Morphのことを思い出してください。Morphは、あなたのPythonコードにたった数行追加するだけでアプリケーションサーバーを構築し、マークダウンを編集するだけでフロントエンドを構築できます！

より複雑なカスタマイズ

Morphフレームワークのもう一つの特徴は、カスタマイズ性の高さです。Pythonフレームワークなので、もちろんPythonパッケージを自由に追加して利用できます。それに加えて、以下のような追加のオプションがあります。

Dockerfileを編集して、OSレベルのパッケージを追加

morph new でプロジェクトを初期化するとDockerfileが生成されます。Dockerfileを編集することで、デプロイ時にOSレベルのパッケージを追加することができます。

フロントエンドをカスタマイズ

Morphのページ開発は、MDXファイルを使用します。MDXではReactコンポーネントを利用できるため、自分でReactコンポーネントを開発して使用したり、npmパッケージを使ってコンポーネントライブラリを追加したりできます。