Noema: Local AI & Offline LLM

Noema は、大規模言語モデルの知能をすべてのデバイスに、完全オフラインで届けます。軽量モデルを Hugging Face から直接ダウンロードし、対応するリモートエンドポイントに接続しながら、厳選された教科書や自身の PDF、EPUB と組み合わせて利用できます。プライバシーを最優先にした設計により、ローカル実行時には iPhone、Mac、visionOS のいずれでも、データがデバイスの外に出ることはありません。

- ネイティブ macOS アプリ: macOS に自然になじむよう再構築されたインターフェースで、デスクトップ上でも完全な Noema 体験を利用できます。

- visionOS 対応: 空間コンピューティング環境で Noema を使い、ウィンドウを作業空間の好きな場所に配置できます。

- Noema Relay: CloudKit を通じて iPhone と Mac を接続し、ローカル Wi-Fi なしで、一方のデバイスをモデルホスト、もう一方をクライアントとして使えます。

- モデルのビジョン対応: プロンプトに写真を添付し、マルチモーダルモデルによるオンデバイスの画像理解と分析を行えます。

- Open Textbook Library 統合: 内蔵の Explore ビューから教科書全体を閲覧・取り込みでき、Noema がそれらをローカルで索引化するため、必要なときに関連箇所を検索して取得できます。

- 独自データの追加: PDF または EPUB 形式の個人文書を追加すると、オンデバイスで埋め込みと索引化が行われ、検索拡張生成に活用できます。

- Hugging Face 検索を統合: Hugging Face Hub から量子化モデルを見つけてインストールでき、ワンタップ導入、自動依存関係管理、リアルタイムのダウンロード進行表示に対応します。

- リモートモデル対応: OpenRouter や LM Studio を含む対応リモートエンドポイントに接続でき、LM Studio REST v1 への更新対応と、Explore 経由でのより滑らかなモデルダウンロードフローを提供します。

- 拡張されたモデル実行基盤: GGUF、MLX、ExecuTorch、CoreML、Apple Foundation Model 対応を通じてモデルを実行でき、Apple ハードウェア上で柔軟なオンデバイス利用が可能です。

- RAM チェックとモデルサイズ支援: 内蔵アドバイザーが各モデルのメモリ使用量を見積もり、デバイスに適しているかを表示します。さらに、RAM に収まる最大コンテキスト長も推定できます。

- 上級者向けの詳細設定: コンテキスト長、量子化、GPU アクセラレーションを細かく調整し、内蔵検索やその他機能のためのツール呼び出しを有効にし、最適な性能に向けてモデルパラメータを調整できます。

- 内蔵ツール呼び出しと Python 対応: Python を含む統合ツールを使って、より高度なワークフローに向けてモデル機能を拡張できます。

- 内蔵検索と RAG: 統合検索ツールと検索拡張生成を利用し、コンテキスト制限に達することなく自身のデータを照会できます。

- ローカライズ強化: Noema は 10 言語に対応しており、国際的なチームでも最適なインターフェースで作業できます。

- 標準でプライベートかつオフライン: ローカルモデルは完全にデバイス上で動作し、接続されたリモートプロバイダーの利用を自ら選ばない限り、会話やファイルがデバイス外へ出ることはありません。