Onyx
Onyx · コーディング · 学習
Onyxは、チームにあらゆるLLMへつながる単一のチャット画面を提供するオープンソースAIプラットフォームであり、自分たちの文書、アプリ、人材を土台にする。自社のことを何も知らない汎用チャットボットに社員を送り込む代わりに、Onyxは社内知識を索引化し、そこから回答する。クラウドでマネージドサービスとして動かすことも、すべてを自分でセルフホストすることもでき、権限をそのまま保つため、各人は許可されたものしか見られない。
Onyx について
Onyxとは何か
Onyxは仕事向けのオープンソースAIプラットフォームで、ChatGPT風のアシスタントを欲しながら私人データをブラックボックスに渡したくないチームのために作られた。すでに使っているツールに接続し、その中のあらゆる内容を検索可能な索引にし、どのLLMでもその知識を使って回答できるようにする。解決する核心は信頼だ。汎用モデルは平気で答えをでっち上げるが、自分のファイルに根ざしたモデルには現実の材料がある。
この製品はDanswerというプロジェクトから生まれ、後にOnyxという名を採用した。セキュリティに強く軸足を置く。SOC 2 Type IIとGDPRへの準拠、ロールベースのアクセス制御、上位プランでのOIDCまたはSAMLによるSSO、自社サーバーや特定リージョンへの配置という選択肢を備える。法務チームが会社データの置き場所に口を出すなら、その柔軟性こそが要点になる。
難点は、セルフホスティングがワンクリックではないことだ。Dockerに慣れた人と動かすサーバーが必要で、無料のオープンソース版には有料プランのマネージド機能やエンタープライズサポートは含まれない。技術者がいない小規模チームは、ホスト版のほうが速く遠くへ進める。
このトレードオフが製品の姿を言い表している。管理には手間がかかる。
はじめかた
- 進む道を選ぶ。任せたいならOnyx Cloudで無料トライアルに登録し、自分でやりたいならセルフホスティングのクイックスタートに従ってDockerでローカルに配置する。
- ソースをつなぐ。Google Drive、Slack、Notion、GitHub、その他40以上の利用可能なコネクタを接続し、Onyxに索引化させる。
- アクセス制御を設定する。権限を紐づけ、文書やチャンネルの制限がAIの回答に引き継がれるようにする。
- モデルを選ぶ。Onyxを信頼するLLMプロバイダーに向けるか、セルフホストのまま自前のハードウェアでオープンモデルを動かす。
- チャットを始める。あるいは、指示・知識・アクションを備えたカスタムエージェントを繰り返し使えるタスク向けに作る。
AIツール情報
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こんな人におすすめ
このツールが最も力を発揮するユーザー、タスク、シーン。
ユーザー
- 社内知識からAIの回答を必要とするチーム。エンジニア、サポート担当、営業担当は推測ではなく根拠ある回答を得る。ただし会社が関連ソースをつないでいることが前提だ。
- セキュリティを重視する組織。セルフホストの選択肢とオンプレミス配置はデータを自社環境内に保つ。設定には相応の技術的な手間がかかる。
- オープンソースを志向する開発者。コードは全体が公開されており、ベンダーがまともな振る舞いをすることを願う代わりに、中身を調べて拡張できる。
タスク
- 散らばった社内文書をまたぐ質問への回答。OnyxはDrive、Notion、Slackなどを一度に検索するので、どのツールに答えがあるかを覚えておく必要がない。
- カスタムAIエージェントの構築。エージェントに独自の指示・知識・アクションを与え、採用、オンボーディング、サポートの振り分けに再利用する。
- 社内検索と調査。ディープリサーチとウェブ検索が、自社ファイルとオープンウェブを一か所にまとめる。
シーン
- 会社の仕組みを理解しようとする新入社員。素直な質問をすると、実際の社内ファイルから引き出した答えが返ってくる。
- 過去の案件を調べるサポートチーム。Onyxは古いチケットや会話を検索し、どう解決したかを浮かび上がらせる。
- データをサードパーティAIに送れない会社。セルフホスティングは外部サービスへの依存を大きく減らす。動かす人材がいる場合の話だが。
主な機能
あらゆるLLMとのチャット
Onyxは1つのモデルに縛られない。主要なLLMプロバイダーにリクエストを振り分けたり、自前のインフラでオープンモデルを動かしたりでき、必要に応じて切り替えられる。ベンダーが値上げしたときや、別のモデルのほうが自分の領域をうまく扱うと感じるとき、この自由が効いてくる。チャット画面は共有とフィードバックにも対応し、役立つ回答がチームに広がる。
エンタープライズ検索とRAG
プラットフォームは接続したアプリと文書を索引化し、ハイブリッド検索、高度な検索、AIが生成する知識グラフを使って最も関連する箇所を見つける。狙いは幻覚を減らすことだ。Onyxは22万件の社内文書にまたがる99件の実際の職場の質問でこれを検証し、2人の独立したLLM審査員がブラインドで採点したと述べている。汎用チャットボットと比べてどうかをおおよそ掴める。
カスタムエージェントとアクション
独自の指示・知識・アクションを持つエージェントを作り、チームに渡せる。アクションはMCPやOpenAPIでつながるため、エージェントは単に語るだけでなく、記録を更新したりツールに投稿したりと実際の作業を行える。Onyxが単なるQ&Aボットを超え、自動化に使えるものへ進むのはここだ。この転換はサポートや運用のチームにとって重要になる。
自社スタック向けのコネクタ
Onyxには40以上のアプリコネクタが付属し、おなじみの顔ぶれを押さえる。Google Drive、Slack、Notion、GitHubなど多数だ。それぞれが知識索引にデータを供給し、アシスタントの回答はツールに実際にある内容を反映する。コネクタの一覧が、おもちゃと自社業務を知るものとの差を生む。
管理コントロールとセキュリティ
ロールベースのアクセス制御、権限の継承、暗号化されたシークレット、Google OAuth、上位プランでのOIDCまたはSAMLによるSSOがプラットフォームを統制下に保つ。権限の継承とは、制限された文書がAIに要約されても制限のままであることだ。SOC 2 Type IIとGDPRへの準拠が、それを必要とするチームのセキュリティを仕上げる。
チャットを超える追加機能
ディープリサーチ、サンドボックス化されたPythonコードインタプリタ、画像生成、ボイスモードが同じ画面の中にある。目標を、予定されたタスクと再利用できるスキルで完成した仕事に変えるCraftワークスペースもあり、デスクトップとChromeアプリからも使える。こうした追加機能があるからこそ、Onyxを数あるツールの一つではなく単一のAIハブとして扱うチームも出てくる。
メリットとデメリット
メリット
- オープンソースでセルフホスト可能。データの置き場所を調べ、拡張し、管理できる
- 回答はつないだアプリと文書に根ざし、オープンウェブだけに頼らない
- 主要なLLMならどれでも動き、1社に縛られない
- 40以上のコネクタにより、索引がチームの使うツールを反映する
- 権限の継承とSSOがアクセス規則を保つ。チャットツールでは珍しい
デメリット
- セルフホストにはDockerの経験と継続的な保守が必要で、技術者のいないチームには向かない
- 公開価格は「Business」と「Enterprise」までしかなく、実際の数字は営業に問い合わせる必要がある
- 執筆時点でネイティブのモバイルアプリはなく、外出先での利用が制限される
- 最大の効果は先にソースをつないで索引化することに左右され、設定には相応の手間がかかる
よくある質問
Onyxは、自社の社内文書やアプリを使って質問に答えるチャット画面をチームに提供する。会社の知識検索、カスタムAIエージェントの構築、AIワークフローの統制された一か所での実行に使われる。自社データを背後に必要とするチーム向けのAIチャットであり、汎用の公開ボットではないと考えればいい。
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Forefront
Forefront · コーディングForefrontはオープンソースAIで構築するためのウェブプラットフォームだ。主要なオープンソース言語モデルを自分のデータで微調整し、性能を評価し、API経由で実行したり、エクスポートして自分でホストしたりできる。クローズドなプラットフォームの手軽さを求めつつ、モデルとデータの所有権にはこだわる開発者が対象だ。
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StartKit.AI · コーディングStartkitは、AI SaaSとAIラッパー製品を作るためのボイラープレートだ。面倒な部分をあらかじめ配線済みにしたAIスタートアップボイラープレートと考えればいい。認証、StripeとLemon Squeezyの決済、利用制限、トランザクションメール、そしてOpenAI、Anthropic、Groq、Llamaと通信するAI APIスターターキットが含まれる。リポジトリをクローンして価格を設定し、ユーザーが実際にお金を払う部分に取りかかれる。ReactとTailwind上のNext.jsで作られているため、ボイラープレートコードの多くはすでに見慣れたものだ。
Testim
Tricentis · コーディングTestimは、Web・モバイル・Salesforceアプリ向けにエンドツーエンドテストを構築して実行するAIテスト自動化プラットフォームだ。機械学習を頼りに、インターフェースが変わってもテストを安定させ、チームが壊れたセレクターの修正に費やす時間を減らす。今日から使い始められる自動テストツールとしては悪くない。ブラウザで操作を録画してテストを作り、より細かい制御が必要なときはJavaScriptを足す。忙しいQAチームにとって堅実な選択肢である。