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「Langchainを利用した半構造化データのためのRAGパイプラインの構築」

イントロダクション Retrieval Augmented Generation（RAG）は長い間存在しています。この概念を基にしたツールやアプリケーションが多数開発されており、ベクトルストア、検索フレームワーク、LLMなどがあり、カスタムドキュメント、特にLangchainを使用した半構造化データとの作業が容易で楽しくなっています。長くて密度のあるテキストとの作業はこれまでになく簡単で楽しいものとなりました。従来のRAGはDOC、PDFなどのドキュメントやファイル形式の非構造化テキストにはうまく対応していますが、PDFの埋め込みテーブルなどの半構造化データには対応していません。半構造化データとの作業時には通常2つの問題が生じます。従来の抽出およびテキスト分割方法ではPDFのテーブルを考慮していません。通常、テーブルが分割されてしまい、情報が失われます。テーブルの埋め込みは正確な意味ベースの検索には適さない場合があります。そのため、本記事ではLangchainを使用して半構造化データ用の検索生成パイプラインを構築し、これらの2つの問題に対処します。学習目標構造化、非構造化、半構造化データの違いを理解する。 RAGとLangchainの基本をおさらいする。 Langchainを使用して半構造化データを処理するためのマルチベクトル検索生成システムを構築する方法を学ぶ。この記事はData Science Blogathonの一環として公開されました。データの種類通常、データには構造化データ、半構造化データ、非構造化データの3つのタイプがあります。構造化データ：構造化データは標準化されたデータです。データは事前に定義されたスキーマ（行と列など）に従います。SQLデータベース、スプレッドシート、データフレームなどが該当します。非構造化データ：非構造化データは、構造化データとは異なり、データモデルに従いません。データはランダムな形式となっています。たとえば、PDF、テキスト、画像などです。半構造化データ：これは前述のデータタイプの組み合わせです。構造化データとは異なり、厳密な定義済みのスキーマを持ちませんが、データはいくつかのマーカーに基づいて階層的な順序を保持しています。これは非構造化データとは異なります。たとえば、CSV、HTML、PDFの埋め込みテーブル、XMLなどが該当します。 RAGとは何ですか？ RAGはRetrieval Augmented Generation（検索拡張生成）の略であり、大規模言語モデルに新しい情報を提供する最も簡単な方法です。RAGについて簡単に説明しましょう。…

開発者の生産性向上：DeloitteのAmazon SageMaker Canvasを用いたノーコード/ローコード機械学習の活用方法

今日のデータ駆動型の世界では、機械学習（ML）モデルを素早く構築し展開する能力がますます重要になっていますしかし、MLモデルの構築には時間と労力、特殊な専門知識が必要ですデータの収集やクリーニングから特徴エンジニアリング、モデルの構築、調整、展開まで、MLプロジェクトは開発者にとって数か月かかることがよくありますそして経験豊富なデータ[...]

フリーMITコース：TinyMLと効率的なディープラーニングコンピューティング

日常のデバイスを最適化するAIに興味がありますか？MITのTinyMLとEfficient Deep Learning Computingコースの完全な概要に潜り込んでみてください小さなデバイスでより賢いAIを実現するための戦略を探求してください詳細な記事を読んで、徹底的に理解してください！

Machine learning

あなたの言語モデルやAPIを活用するためのヒント

「あなたは自分自身に疑問を持たれることはありますか？ゼロからのトレーニング、微調整、迅速なエンジニアリング、または拡張生成（RAG）の検索を行うべきかどうかをここに、あなたが向上するために知っておく必要があるすべてがあります...」

自分のドキュメントで春のAIとOpenAI GPTが有用になるようにRAGを作成する

「RAGを使用して、Spring AIとOpenAI GPTを活用してドキュメント検索のエクスペリエンスを向上させる方法を発見しましょう自分自身のドキュメントをより役立つものにする方法を学びましょう」

AWSを使った生成AIを活用したクラウド上の新しい構築の時代へようこそ

「私たちは、時間の経過とともに、生成型AIが私たちが知るほぼすべての顧客エクスペリエンスを変革する可能性を持っていると信じていますAWS上で生成型AIアプリケーションを導入する企業の数は多く、adidas、Booking.com、Bridgewater Associates、Clariant、Cox Automotive、GoDaddy、LexisNexis Legal & Professionalなどがすばやく増えていますPerplexityなどの革新的なスタートアップも存在します...」

「品質と責任について大規模な言語モデルを評価する」

生成AIに関連するリスクは広く公表されています有毒性、偏見、逸出した個人情報、幻覚は組織の評判に悪影響を与え、顧客の信頼を損ないます研究によると、バイアスや有毒性のリスクは、事前訓練された基盤モデル（FM）から特定のタスクに向けた生成AIサービスに移行するだけでなく、FMを特定のタスクに調整することによっても発生します

レオナルドAI：Midjourneyの新たな競合相手

レオナルドAIは、ミッドジャーニーがこれまで築いてきた地位に挑戦する注目すべき代替手段として徐々に浮上しています

「ChatGPTのコードインタプリター：データサイエンティスト向けGPT-4の高度なデータ分析」

イントロダクション ChatGPTは、ユーザーの入力に理解し、会話的に応答する能力で世界を驚かせているOpenAIによって開発された強力な言語モデルです。ChatGPTの最もエキサイティングな機能の1つは、Python、Java、JavaScript、C++など、さまざまなプログラミング言語でコードスニペットを生成できる点です。この機能により、コード全体を自分で記述する必要がないまま、素早くプロトタイプを作成したり問題を解決したりしたい開発者の間でChatGPTが人気の選択肢となっています。この記事では、データサイエンティスト向けのChatGPTのコードインタプリタについて調査します。さらに、その仕組みや機械学習コードの生成方法についても見ていきます。ChatGPTの利点と制限についても議論します。学習目標 ChatGPTの高度なデータ分析の仕組みを理解し、機械学習コードの生成にどのように活用できるかを理解する。 Pythonを使用してデータサイエンティスト向けのChatGPTの高度なデータ分析を使用してコードスニペットを生成する方法を学ぶ。 ChatGPTの高度なデータ分析の利点と制限を理解する。 ChatGPTの高度なデータ分析を使用して機械学習モデルの設計と実装する方法を理解する。欠損値の処理、カテゴリ変数のエンコーディング、データの正規化、数値特徴量のスケーリングなど、機械学習のためのデータの前処理方法を理解する。データをトレーニングセットとテストセットに分割し、精度、適合率、再現率、F1スコア、平均二乗誤差、平均絶対誤差、R二乗値などの指標を使用して機械学習モデルのパフォーマンスを評価する方法を学ぶ。これらの学習目標を習得することで、ChatGPTの高度なデータ分析を利用して機械学習コードを生成し、さまざまな機械学習アルゴリズムを実装する方法を理解できるようになります。また、これらのスキルを実世界の問題とデータセットに適用し、機械学習タスクにおけるChatGPTの高度なデータ分析の熟練度を示すこともできるようになります。この記事はData Science Blogathonの一部として公開されました。 ChatGPTの高度なデータ分析はどのように機能するのですか？ ChatGPTの高度なデータ分析は、大規模なテキストデータのコーパスで訓練されたトランスフォーマと呼ばれる深層学習モデルに基づいています。トランスフォーマは、入力テキストの異なる部分の文脈と関係を理解するために、セルフアテンションメカニズムを使用します。ユーザーがプロンプトやコードスニペットを入力すると、ChatGPTのモデルは訓練データから学んだパターンと構造に基づいて応答を生成します。 ChatGPTの高度なデータ分析は、オンラインの大量のコードを活用してコードスニペットを生成することができます。ChatGPTのモデルは、オープンソースのリポジトリや他のコードソースを分析することで、さまざまなプログラミング言語の構文、意味論、イディオムを学ぶことができます。ユーザーがコードの一部をリクエストすると、ChatGPTのモデルは関連する動作するコードスニペットを生成するためにこの知識を活用することができます。 ChatGPTを使用して機械学習コードを生成する機械学習は、ChatGPTの高度なデータ分析の最も有望な応用の1つです。ディープラーニングや機械学習アプリケーションの台頭により、これらは研究開発の重要な領域となっていますが、これらのモデルの設計と実装は複雑で時間がかかる場合があります。線形代数、微分積分、確率論、コンピュータサイエンスの専門知識が必要になるからです。 ChatGPTの高度なデータ分析は、ユーザーがプロジェクトに統合できる機械学習のコードスニペットを生成することで、このプロセスを簡素化するのに役立ちます。例えば、ユーザーは、カリフォルニアの住宅価格を予測するための線形回帰技術を使用したコードスニペットを生成するようChatGPTに要求することができます。この際、入力として提供されたトレーニングデータセットは.csv形式です。ChatGPTのモデルは、ユーザーの入力に基づいて必要なインポート、データの前処理手順、モデルのアーキテクチャ、およびトレーニング手順を含むコードスニペットを生成することができます。コードインタプリタにデータセットをアップロードして、以下のプロンプトを入力してください。プロンプト：上記のデータセットを使って、sklearnを使用して線形回帰を実行し、Pythonコードですべてのステップを表示します。データの予測変数はmedian_house_valueです。レスポンス： “housing.csv”データセットを使用して、ターゲット変数として”median_house_value”を使用して、sklearnを使用した線形回帰の手順は次の通りです：…

「Amazon SageMaker ClarifyとMLOpsサービスを使用して、LLM評価をスケールで運用化する」

ここ数年、大規模言語モデル（LLM）は類稀なる能力を持ち、テキストの理解、生成、操作が可能な優れたツールとして注目されてきましたその潜在能力は、会話エージェントからコンテンツ生成、情報検索まで広範囲にわたり、あらゆる産業を革新する可能性を秘めていますしかし、この潜在能力を生かす一方で、責任ある利用と...

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