// DriveBase Extension

DriveBaseMesh

ローカルで動く生成 AI も、知識ベースも——「公開」するだけで、組織のあいだで安全に共有する。DriveBaseMesh は、DriveBase のノード同士を WebSocket で結ぶ分散サービスメッシュです。重い処理は持っている人が担い、持たない端末はメッシュ越しに使う。土台は固め、その上のサービスは自由に増やせます。

WebSocketHTTP PollingGoogle / MS OAuth2認証Local-first

サービスを見る → DriveBase とは

01 / ARCHITECTURE

ノードを、WebSocket で結ぶ。
つなぎ方は、気にしなくていい。

DriveBaseMesh は、DriveBase の堅牢な土台——Google / Microsoft 365 の OAuth2 認証と、止まらない通信基盤——の上に成り立つメッシュです。ノードはブラウザでも、ブラウザを持たない常駐サーバー（headless）でもよく、WebSocket が使えない環境では HTTP ポーリングへ自動でフォールバック。つなぎ方を気にせず、ただ「公開」と「利用」だけを考えればいい設計です。

DriveBaseMesh — distributed service architecture

①

公開ノード（ブラウザ）

ローカルの LM / RAG を持ち、「公開」して提供する側。チャットからもプロキシからも使える。

②

利用専用（ブラウザ）

LM / RAG を持たない端末。メッシュ越しに ①・③ のモデルを呼び出して生成 AI を使う。

③

常駐サーバー（headless）

ブラウザ無しで常駐し、プロキシとして公開し続ける。サーバー運用に向く。

02 / SERVICES

メッシュの上で動く、分散サービス。

DriveBaseMesh は、サービスを載せる土台です。いまは 2 つ——生成 AI（LLM）と知識ベース（RAG）をサンプルとして実装。どちらも各ノードのローカルで動き、「公開」するだけでメッシュ全体から使えます。これらをベースに、社内ヘルプデスクなど、お客様の業務に合わせてカスタマイズできます。サービスは、これから増えていきます。

SERVICE 01

LLM — 分散生成AI

ローカルの LLM（GGUF）を公開し、他ノードのチャットから双方向で呼び出す。LM を持たない端末も、メッシュ越しに生成 AI を使えます。

SERVICE 02

RAG — 知識ベース

ローカルのベクトル DB に文書を登録し、生成 AI の応答を自分たちの文脈で強化。登録も検索も、データはローカルに留まります。

SERVICE 03 →

これから

メッシュは拡張できる土台です。新しい分散サービスが加わるたび、ここに増えていきます。

// SERVICE 01 — LM Mesh（LLM）

ローカル LM を「公開」して、みんなで使う。

localhost で起動した LLM（GGUF, 例: qwen2.5）を、公開名を付けてメッシュに「公開」。ほかのノードは公開中リストから選んで接続し、そのままチャットで生成 AI を使えます。双方向——あなたが相手のモデルを使い、相手があなたのモデルを使う。LM を持たない／起動していない端末も、メッシュ越しに誰かのモデルで利用できる。モデルもプロンプトも、自分たちのネットワークの中に留まる、ローカルファーストの生成 AI です。

drivebase.app — LM Mesh / chat

LM Mesh のチャット画面。公開された qwen2.5 モデルに DriveBaseMesh について質問している様子

STEP 1ローカル LM を公開する

LM Mesh — ローカル LM の公開と遮断

STEP 2公開中の LM に接続する

LM Mesh — 公開中 LM リストとの接続

// SERVICE 02 — Vector Mesh（RAG）

ローカルの知識ベースで、AI を賢くする。

localhost のベクトル DB（Vector Mesh）にコレクション（例: uniseth.com / drivebase.app / documents）を作り、社内の文書やナレッジを登録。接続時に「RAG 利用」を ON にすれば、生成 AI の応答がその文脈で強化されます。登録も検索も CRUD もローカル完結——機微なデータを外部に出さずに、自分たちの「知」で AI を賢くする、DriveBase の思想そのままの知識ベース共有サービスです。

drivebase.app — Vector Mesh / documents

STEP 1ベクトル DB を公開・作成する

Vector Mesh — ベクトル DB の公開と遮断

STEP 2ドキュメントを登録する

Vector Mesh — ドキュメントの登録

03 / WHY LOCAL

トークン課金を気にせず、使い倒す。

商用 LLM の API は、使うほどトークン課金がかさみます。ヘルプデスクや社内問い合わせのように「量」が出る用途ほど、月末のコストが読めない。DriveBaseMesh なら、生成 AI も知識ベースも自社のローカルで動く——だから、トークン消費を気にせず使い倒せます。よくある質問への一次回答も、ドキュメント検索つきの社内ヘルプデスクも、自社リソースの中で。

MERIT 01

トークン課金、ゼロ

自社のローカル LM が応答するから、商用 API の従量課金がかからない。ヘルプデスクのように回数が出る用途でも、コストを気にせず回せます。

MERIT 02

データは、外に出さない

モデルも、登録したナレッジ（RAG）も、自分たちのネットワークの中。機微な社内情報を外部 API に渡さずに済みます。

MERIT 03

持つ人が担い、みんなで使う

LM を持つ端末や常駐サーバーが処理を引き受け、持たない端末はメッシュ越しに利用。手元のリソースを、組織で活かせます。

04 / CONTACT

分散 AI を、自分たちのネットワークで。

DriveBaseMesh の導入、ローカル LM・RAG の活用について。デモのご相談でも、ざっくりした質問でも構いません。お気軽にどうぞ。

// GET IN TOUCH

まず、動くメッシュから話しましょう。

DriveBase をご利用中の方も、これからの方も。土台（認証・通信・権限）は私たちが固め、その上の分散サービスを一緒に組み立てます。

お問い合わせ → DriveBase を見る