docs: Add Japanese translated README and tutorial

README_ja.md

@@ -0,0 +1,275 @@
+<img src="https://github.com/generative-computing/mellea/raw/main/docs/mellea_draft_logo_300.png" height=100>
+
+# Mellea
+
+> **注記:** この文書は英語版から翻訳されたものです。最新の更新については、オリジナルのファイルを参照してください。
+
+Melleaは、生成的プログラムを記述するためのライブラリです。
+生成的プログラミングは、不安定なエージェントや脆弱なプロンプトを、
+構造化された、保守可能で、堅牢かつ効率的なAIワークフローに置き換えます。
+
+
+[//]: # ([![arXiv]&#40;https://img.shields.io/badge/arXiv-2408.09869-b31b1b.svg&#41;]&#40;https://arxiv.org/abs/2408.09869&#41;)
+[![Docs](https://img.shields.io/badge/docs-live-brightgreen)](https://mellea.ai/)
+[![PyPI version](https://img.shields.io/pypi/v/mellea)](https://pypi.org/project/mellea/)
+[![PyPI - Python Version](https://img.shields.io/pypi/pyversions/mellea)](https://pypi.org/project/mellea/)
+[![uv](https://img.shields.io/endpoint?url=https://raw.githubusercontent.com/astral-sh/uv/main/assets/badge/v0.json)](https://github.com/astral-sh/uv)
+[![Ruff](https://img.shields.io/endpoint?url=https://raw.githubusercontent.com/astral-sh/ruff/main/assets/badge/v2.json)](https://github.com/astral-sh/ruff)
+[![pre-commit](https://img.shields.io/badge/pre--commit-enabled-brightgreen?logo=pre-commit&logoColor=white)](https://github.com/pre-commit/pre-commit)
+[![GitHub License](https://img.shields.io/github/license/generative-computing/mellea)](https://img.shields.io/github/license/generative-computing/mellea)
+[![Discord](https://img.shields.io/discord/1448407063813165219?logo=discord&logoColor=white&label=Discord&color=7289DA)](https://ibm.biz/mellea-discord)
+
+
+## 機能
+
+ * 独自のプロンプティングパターンの標準ライブラリ
+ * 推論時スケーリングのためのサンプリング戦略
+ * 検証器とサンプラー間のクリーンな統合
+    - バッテリー同梱の検証器ライブラリ
+    - 活性化されたLoRAを使用した特殊要件の効率的なチェックのサポート
+    - 独自の分類器データで独自の検証器をトレーニング可能
+ * 多くの推論サービスやモデルファミリーと互換性があります。以下の間でワークロードを簡単に移行することで、コストと品質を制御できます：
+        - 推論プロバイダー
+        - モデルファミリー
+        - モデルサイズ
+ * レガシーコードベースにLLMのパワーを簡単に統合（mify）
+ * 仕様を記述し、`mellea`に詳細を埋めさせることでアプリケーションをスケッチ（generative slots）
+ * 大きくて扱いにくいプロンプトを構造化された保守可能なmelleaの問題に分解することから始められます
+
+
+
+## はじめに
+
+ローカルインストールまたはColabノートブックを使用して始めることができます。
+
+### ローカル推論で始める
+
+<img src="https://github.com/generative-computing/mellea/raw/main/docs/GetStarted_py.png" style="max-width:800px">
+
+[uv](https://docs.astral.sh/uv/getting-started/installation/)でインストール：
+
+```bash
+uv pip install mellea
+```
+
+pipでインストール：
+
+```bash
+pip install mellea
+```
+
+> [!NOTE]
+> `mellea`には、`pyproject.toml`で定義されている追加パッケージが付属しています。すべてのオプションの依存関係をインストールする場合は、以下のコマンドを実行してください：
+>
+> ```bash
+> uv pip install "mellea[hf]" # Huggingfaceエクストラとアロラ機能用
+> uv pip install "mellea[watsonx]" # watsonxバックエンド用
+> uv pip install "mellea[docling]" # docling用
+> uv pip install "mellea[all]" # すべてのオプション依存関係用
+> ```
+>
+> `uv sync --all-extras`ですべてのオプション依存関係をインストールすることもできます
+
+> [!NOTE]
+> Intel Macで実行している場合、torch/torchvisionのバージョンに関連するエラーが発生する可能性があります。Condaはこれらのパッケージの更新版を維持しています。conda環境を作成し、`conda install 'torchvision>=0.22.0'`を実行する必要があります（これによりpytorchとtorchvision-extraもインストールされます）。その後、`uv pip install mellea`を実行できるはずです。サンプルを実行するには、`uv run --with mellea <filename>`の代わりに、conda環境内で`python <filename>`を使用する必要があります。
+
+> [!NOTE]
+> python >= 3.13を使用している場合、rustコンパイラの問題（`error: can't find Rust compiler`）によりoutlinesがインストールできない問題が発生する可能性があります。python 3.12にダウングレードするか、[rustコンパイラ](https://www.rust-lang.org/tools/install)をインストールしてoutlinesのwheelをローカルでビルドすることができます。
+
+ローカルで簡単なLLMリクエストを実行するには（OllamaとGraniteモデルを使用）、以下のコードから始めます：
+```python
+# file: https://github.com/generative-computing/mellea/blob/main/docs/examples/tutorial/example.py
+import mellea
+
+m = mellea.start_session()
+print(m.chat("What is the etymology of mellea?").content)
+```
+
+
+次に実行します：
+> [!NOTE]
+> 始める前に、[ollama](https://ollama.com/)をダウンロードしてインストールする必要があります。Melleaは多くの異なるタイプのバックエンドで動作しますが、このチュートリアルのすべては、IBMのGranite 4 Micro 3Bモデルを実行しているMacbookで「そのまま動作」します。
+```shell
+uv run --with mellea docs/examples/tutorial/example.py
+```
+
+### Colabで始める
+
+| ノートブック | Colabで試す | 目的 |
+|----------|--------------|------|
+| Hello, World | <a target="_blank" rel="noopener noreferrer" href="https://colab.research.google.com/github/generative-computing/mellea/blob/main/docs/examples/notebooks/example.ipynb"><img src="https://colab.research.google.com/assets/colab-badge.svg" alt="Open In Colab"/></a> | クイックスタートデモ |
+| Simple Email | <a target="_blank" rel="noopener noreferrer" href="https://colab.research.google.com/github/generative-computing/mellea/blob/main/docs/examples/notebooks/simple_email.ipynb"><img src="https://colab.research.google.com/assets/colab-badge.svg" alt="Open In Colab"/></a> | `m.instruct`プリミティブの使用 |
+| Instruct-Validate-Repair | <a target="_blank" rel="noopener noreferrer" href="https://colab.research.google.com/github/generative-computing/mellea/blob/main/docs/examples/notebooks/instruct_validate_repair.ipynb"><img src="https://colab.research.google.com/assets/colab-badge.svg" alt="Open In Colab"/></a> | 最初の生成的プログラミングデザインパターンの紹介 |
+| Model Options | <a target="_blank" rel="noopener noreferrer" href="https://colab.research.google.com/github/generative-computing/mellea/blob/main/docs/examples/notebooks/model_options_example.ipynb"><img src="https://colab.research.google.com/assets/colab-badge.svg" alt="Open In Colab"/></a> | バックエンドにモデルオプションを渡す方法のデモ |
+| Sentiment Classifier | <a target="_blank" rel="noopener noreferrer" href="https://colab.research.google.com/github/generative-computing/mellea/blob/main/docs/examples/notebooks/sentiment_classifier.ipynb"><img src="https://colab.research.google.com/assets/colab-badge.svg" alt="Open In Colab"/></a> | `@generative`デコレータの紹介 |
+| Managing Context | <a target="_blank" rel="noopener noreferrer" href="https://colab.research.google.com/github/generative-computing/mellea/blob/main//docs/examples/notebooks/context_example.ipynb"><img src="https://colab.research.google.com/assets/colab-badge.svg" alt="Open In Colab"/></a> | `MelleaSession`でコンテキストを構築・管理する方法 |
+| Generative OOP | <a target="_blank" rel="noopener noreferrer" href="https://colab.research.google.com/github/generative-computing/mellea/blob/main/docs/examples/notebooks/table_mobject.ipynb"><img src="https://colab.research.google.com/assets/colab-badge.svg" alt="Open In Colab"/></a> | Melleaでのオブジェクト指向生成的プログラミングのデモ |
+| Rich Documents | <a target="_blank" rel="noopener noreferrer" href="https://colab.research.google.com/github/generative-computing/mellea/blob/main/docs/examples/notebooks/document_mobject.ipynb"><img src="https://colab.research.google.com/assets/colab-badge.svg" alt="Open In Colab"/></a> | Doclingを使用してリッチテキストドキュメントを扱う生成的プログラム |
+| Composing Generative Functions | <a target="_blank" rel="noopener noreferrer" href="https://colab.research.google.com/github/generative-computing/mellea/blob/main/docs/examples/notebooks/compositionality_with_generative_slots.ipynb"><img src="https://colab.research.google.com/assets/colab-badge.svg" alt="Open In Colab"/></a> | Melleaでの契約指向プログラミングのデモ |
+| `m serve` | <a target="_blank" rel="noopener noreferrer" href="https://colab.research.google.com/github/generative-computing/mellea/blob/main/docs/examples/notebooks/m_serve_example.ipynb"><img src="https://colab.research.google.com/assets/colab-badge.svg" alt="Open In Colab"/></a> | 生成的プログラムをopenai互換のモデルエンドポイントとして提供 |
+| MCP | <a target="_blank" rel="noopener noreferrer" href="https://colab.research.google.com/github/generative-computing/mellea/blob/main/docs/examples/notebooks/mcp_example.ipynb"><img src="https://colab.research.google.com/assets/colab-badge.svg" alt="Open In Colab"/></a> | Mellea + MCP |
+
+
+### ソースからの`uv`ベースのインストール
+
+リポジトリをフォークしてクローン：
+
+```bash
+git clone ssh://git@github.com/<my-username>/mellea.git && cd mellea/
+```
+
+仮想環境をセットアップ：
+
+```bash
+uv venv .venv && source .venv/bin/activate
+```
+
+`uv pip`を使用して編集可能フラグ付きでソースからインストール：
+
+```bash
+uv pip install -e ".[all]"
+```
+
+リポジトリに貢献する予定がある場合は、すべての開発要件をインストールすることをお勧めします：
+
+```bash
+uv pip install ".[all]" --group dev --group notebook --group docs
+```
+
+または
+
+```bash
+uv sync --all-extras --all-groups
+```
+
+貢献したい場合は、precommitフックをインストールしてください：
+
+```bash
+pre-commit install
+```
+
+### ソースからの`conda`/`mamba`ベースのインストール
+
+リポジトリをフォークしてクローン：
+
+```bash
+git clone ssh://git@github.com/<my-username>/mellea.git && cd mellea/
+```
+
+上記のすべてのコマンドを実行するインストールスクリプトが付属しています：
+
+```bash
+conda/install.sh
+```
+
+## 検証を使った始め方
+
+Melleaは、**instruct-validate-repair**パターンを通じて生成結果の検証をサポートしています。
+以下では、*"Write an email.."*のリクエストが*"be formal"*と*"Use 'Dear interns' as greeting."*の要件によって制約されています。
+シンプルな棄却サンプリング戦略を使用して、リクエストは最大3回（loop_budget）モデルに送信され、
+出力は（この場合）LLM-as-a-judgeを使用して制約に対してチェックされます。
+
+
+```python
+# file: https://github.com/generative-computing/mellea/blob/main/docs/examples/instruct_validate_repair/101_email_with_validate.py
+from mellea import MelleaSession
+from mellea.backends import ModelOption
+from mellea.backends.ollama import OllamaModelBackend
+from mellea.backends import model_ids
+from mellea.stdlib.sampling import RejectionSamplingStrategy
+
+# Ollama上で動作するMistralでセッションを作成
+m = MelleaSession(
+    backend=OllamaModelBackend(
+        model_id=model_ids.MISTRALAI_MISTRAL_0_3_7B,
+        model_options={ModelOption.MAX_NEW_TOKENS: 300},
+    )
+)
+
+# 要件付きで指示を実行
+email_v1 = m.instruct(
+    "Write an email to invite all interns to the office party.",
+    requirements=["be formal", "Use 'Dear interns' as greeting."],
+    strategy=RejectionSamplingStrategy(loop_budget=3),
+)
+
+# 結果を出力
+print(f"***** email ****\n{str(email_v1)}\n*******")
+```
+
+
+## Generative Slotsで始める
+
+Generative slotsを使用すると、実装せずに関数を定義できます。
+`@generative`デコレータは、LLMにクエリすることで解釈されるべき関数をマークします。
+以下の例は、LLMの感情分類機能を、Melleaのgenerative slotsとローカルLLMを使用して
+関数としてラップする方法を示しています。
+
+
+```python
+# file: https://github.com/generative-computing/mellea/blob/main/docs/examples/tutorial/sentiment_classifier.py#L1-L13
+from typing import Literal
+from mellea import generative, start_session
+
+
+@generative
+def classify_sentiment(text: str) -> Literal["positive", "negative"]:
+  """Classify the sentiment of the input text as 'positive' or 'negative'."""
+
+
+if __name__ == "__main__":
+  m = start_session()
+  sentiment = classify_sentiment(m, text="I love this!")
+  print("Output sentiment is:", sentiment)
+```
+
+
+
+## チュートリアル
+
+[チュートリアル](docs/tutorial.md)を参照してください
+
+## Melleaへの貢献
+
+すべてのMelleaコードがこのリポジトリにあるわけではありません。
+Melleaへの貢献には3つの経路があります：
+1. アプリケーション、ツール、ライブラリの貢献。これらは独自のリポジトリでホストできます。
+   可視性のために、`mellea-`プレフィックスを使用してください。例：
+   `github.com/my-company/mellea-legal-utils`または`github.com/my-username/mellea-swe-agent`。
+2. スタンドアロンで汎用的なComponents、Requirements、またはSampling Strategiesの貢献。
+   提案する機能を説明する**issueを開き**、貢献が標準ライブラリ（このリポジトリ）に
+   入るべきか、[mellea-contribs](https://github.com/generative-computing/mellea-contribs)
+   ライブラリに入るべきかについて、コアチームからフィードバックを得てください。
+   issueがトリアージされた後、関連するリポジトリでPRを開いてください。
+3. Melleaコアへの新機能の貢献、またはMelleaコアや標準ライブラリのバグ修正。
+   バグまたは機能を説明する**issueを開いて**ください。issueがトリアージされた後、
+   このリポジトリでPRを開き、自動化されたPRワークフローの指示に従ってください。
+
+### このリポジトリへの貢献
+
+Melleaに貢献する場合は、precommitフックを使用することが重要です。
+これらのフックを使用する、またはテストスイートを実行するには、
+`[all]`オプション依存関係とdevグループをインストールする必要があります。
+
+```
+git clone git@github.com:generative-computing/mellea.git && 
+cd mellea && 
+uv venv .venv && 
+source .venv/bin/activate &&
+uv pip install -e ".[all]" --group dev
+pre-commit install
+```
+
+その後、`pytest`を実行してすべてのテストを実行するか、
+`CICD=1 pytest`を実行してCI/CDテストのみを実行できます。
+特定のテストカテゴリ（例：バックエンド別、リソース要件別）の実行については、
+[test/MARKERS_GUIDE.md](test/MARKERS_GUIDE.md)を参照してください。
+
+ヒント：`git commit`に`-n`フラグを渡すことでフックをバイパスできます。
+これは、後でスカッシュする予定の中間コミットに役立つことがあります。
+
+貢献方法の詳細な追加手順については、[Contributor Guide](docs/tutorial.md#appendix-contributing-to-mellea)を参照してください。
+
+### IBM ❤️ Open Source AI
+
+Melleaは、マサチューセッツ州ケンブリッジのIBM Researchによって開始されました。