本日から、Morphの2回目のローンチウィークが始まります！これから5日間にわたり、Morphに新たに追加された機能をご紹介します。

初日となる本日は、AIを活用したカスタムダッシュボードを簡単に構築できる新機能「LLMコンポーネント」をお届けします！この機能により、カスタムAIチャットやコンテンツ生成を含む次世代のデータアプリケーションを構築するための可能性が大きく広がります。

コンポーネントを配置するだけで、カスタムAIアプリを実現

MorphのLLMコンポーネントは、コードを通じてAI機能をアプリやダッシュボードにシームレスに統合するための強力なツールです。Morphのフレームワークでは、フロントエンドをマークダウン形式で記述することができ、マークダウン内でLLMコンポーネントを直接活用することが可能です。これにより、開発者は柔軟性を維持しながら、LLM（大規模言語モデル）を活用したカスタムアプリを簡単に構築できます。

フロントエンドとバックエンドのコードベースが統合されているため、ビジネスロジックに基づいた高度なAIアプリを迅速にデプロイできます。コンポーネントは以下のようにシンプルで、Pythonスクリプトとの疎通も postData にエイリアスを指定するだけです。

<LLM
  postData="openai-api"
  layout="chat"
  height={600}
/>

Chat GPTやClaudeをPythonでカスタマイズ

LLMコンポーネントでは、Chat GPTやClaudeといった人気の大規模言語モデルをPythonを使って直接操作し、柔軟にカスタマイズできます。

たとえば、以下のようなシナリオで役立ちます：

• 高度なプロンプトエンジニアリング：Pythonコードでユーザーの入力に応じて動的にプロンプトを生成。
• ビジネスロジックの埋め込み：条件に応じた異なる応答や処理をPythonで実装。
• データ連携：特定のデータセットやAPIから取得した情報を基にAIを操作。

開発者はMorphの環境内でこれらのカスタマイズをフルに活用し、独自のニーズに合ったAIソリューションを構築できます。

Pythonを使ったAI機能のカスタマイズについては、明日の発表をお待ちください！

ビジネスデータをAIに参照させる

MorphのLLMコンポーネントは、ビジネスデータをAIに直接参照させる仕組みを提供します。たとえば、以下のようなケースで利用可能です：

• データベース連携：SnowflakeやBigQueryと連携して、リアルタイムのビジネスデータをAIが参照。
• 自然言語クエリ：ユーザーが自然言語でデータの検索や分析をリクエストし、その結果をLLMを介して提示。
• 動的な洞察生成：過去のトレンドや統計データをAIが自動分析し、次のアクションを提案。

この仕組みにより、AIを活用した新たなビジネスインサイトの発見が可能になります。

データ分析と並べることで、次世代のダッシュボードを構築

LLMコンポーネントを使用することで、データ分析機能とAI機能を1つのダッシュボード内で統合できます。

AIが生成する動的な回答と、グラフやテーブルなどの静的なデータ表示を組み合わせることで、次世代のデータアプリを構築できます。

Morphは、コードベースでデータアプリやダッシュボードを開発できる環境を提供し、開発者の自由度を最大限に引き出すことを目指しています。このLLMコンポーネントを活用して、AIとデータ分析を融合させた新しい体験を実現してください！