AI を確実にデプロイするのは困難
Python スクリプト内のプロンプトチェーン、ガムテープで繋ぎ合わせた RAG Pipelines、モデルが実際に何をしたかの可観測性はゼロ。心当たりはありませんか？
LLM Pipelines は不透明 — 出力がおかしいとき、デバッグはログを一行ずつ読むことを意味します。
エージェント、ツール、リトリーバーのチェーンには壊れやすく保守が難しいグルーコードが必要です。
ガバナンスなし — AI が何をしたか、なぜ特定の判断を下したかをコンプライアンスに説明できません。
ビジュアル AI オーケストレーション
Flow-Like はすべての LLM 呼び出し、リトリーバーステップ、ツール呼び出しを、可視化・テスト・監査可能なグラフノードに変換します。
ビジュアルエージェントグラフ
LLM ノード、ツールノード、決定ノードを視覚的に接続してマルチエージェントシステムを構成。完全な実行パスを確認できます。
RAG Pipeline Builder
チャンキング、エンベディング、類似検索、リランキングノードを使って検索拡張生成フローを構築。
完全な可観測性
すべてのプロンプト、レスポンス、トークン数、レイテンシーが記録されます。任意の実行をリプレイして何が起きたかを正確に把握。
説明可能性とコンプライアンス
AI の判断に対する監査対応の説明を生成。EU AI Act、SOC 2、社内ガバナンス要件に対応。
AI チームのために設計
マルチモデル対応
ノードを一つ入れ替えるだけで OpenAI、Anthropic、ローカルモデル、カスタムエンドポイント間を切り替え。
ベクトルストアノード
Qdrant、Pinecone、Weaviate、pgvector を接続してセマンティック検索とリトリーバルを実現。
Tool Calling
サンドボックス化されたツールノードを通じて、エージェントに API、データベース、コード実行へのアクセスを提供。
評価ループ
変更のたびにプロンプトをゴールデンデータセットに対してテストする自動評価パイプラインを構築。
Guardrails
コンテンツフィルター、PII 検出、出力バリデーションノードを任意のエージェントパイプラインに追加。
ストリーミング出力
完全な監査トレースを維持しながら、LLM レスポンスをリアルタイムで UI にストリーミング。
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Flow-Like powers automation across industries
Shopfloor Automation
Connect machines, sensors, and PLCs into traceable digital workflows.
Finance Operations
Automate reconciliation, reporting, and compliance workflows.
Office Automation
Streamline documents, approvals, and cross-team handoffs.
Gov & Defense
Air-gapped, sovereign, and auditable automation.
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