Search Results エージェント

「RAGを紹介しますデータソースから自然言語を使用してRAGパイプラインを作成するStreamlitアプリ」

GPTはNLPタスクにおいて人工知能の分野で際立っています。ただし、GPTを使用して構築および展開されるパイプラインは長く複雑なものになることがあります。ここでRAGの役割が見られます。 RAGはStreamlitによって開発されたアプリで、GPTパイプラインの作成と展開のプロセスを簡素化します。使いやすいインターフェースを提供し、ユーザーは自分のジョブと望ましいRAGシステムのパラメーターを指定できます。その後、必要なコードを生成したRAGによってパイプラインが自動的に展開されます。最良の部分は、RAGには完全に新しいバージョンであるRAGs v2が存在することです。RAGs v2は最初のリリースから大幅にアップグレードされ、より使いやすく柔軟なChatGPTの構築とカスタマイズの体験を提供しています。ユーザーは簡単に複数のRAGパイプラインを作成、保存、管理でき、各パイプラインは異なるデータセットやシステムプロンプトでカスタマイズできます。さらに、未使用のパイプラインを削除するオプションもあり、全体的な利便性が向上しています。リンティングとCIツールの統合により開発品質が向上しました。RAGs v2は、構築とそれぞれのRAGパイプライン内で利用するためのさまざまな大規模言語モデル（LLM）をサポートしています。さらに、ファイルやウェブページを読み込む機能も備えており、機能がさらに拡張されています。詳細な説明動画がありますので、この高度なツールの簡単な設定と使用方法をご覧いただけます。以下はアプリの3つの主要なセクションです：ホームページで「ビルダーエージェント」にRAGパイプラインの作成を指示します。ここでは、「ビルダーエージェント」によって作成されたRAG設定が記載されています。この領域では、生成された設定を自由に更新または変更できるユーザーインターフェースが提供されています。 RAGエージェントは通常のチャットボットインターフェースを使用して生成されます。データに基づいて質問することができます。 RAGsの使い方 RAGsの簡単な使い方は以下の通りです： RAGsを実行する：RAGsを実行するには、次のコマンドを実行します： pip install rags RAGsをインストールした後、以下のコマンドを実行してRAGパイプラインを構築できます： rags create-pipeline Streamlitアプリが起動し、ジョブと望ましいRAGシステムの仕様を選択できます。作成が完了したら、以下のコマンドを実行してRAGパイプラインを展開できます： rags deploy このコマンドでRAGパイプラインをウェブサーバーで起動できます。RAGパイプラインが起動している間は、以下のコマンドを使用してクエリを実行できます：…

「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。…

「Streamlit、OpenAI、およびElasticsearchを使用してインテリジェントなチャットボットを作成する」

洗練されたユーザーエクスペリエンスを向上させるために、Streamlit、OpenAI、およびElasticsearchのシームレスな統合にダイブして、洗練された知的なチャットボットを作りましょう

「Rasaパワードチャットボット：シームレスなConfluence＆Jira統合ガイド」

イントロダクション最近、チャットボットは人工知能によって駆動される洗練された会話エージェントに進化してきました。このガイドでは、ConfluenceのページやJiraのチケットに関連するユーザークエリに対応するために特別に設計された高度なRasaパワードのチャットボットの構築について詳しく説明します。ConfluenceとJiraを統合することで、情報の検索を効率化し、統一的な作業環境を促進します。Confluenceは共同のドキュメンテーションを容易にし、Jiraは強力なプロジェクト管理ツールです。これらのプラットフォームとシームレスに統合するチャットボットを作成することで、チームがコンテンツの共同作業とプロジェクトの管理においてアクセシビリティが向上し、効率が最適化されます。学習目標この記事では、次のことを学びます： Rasaプロジェクトのセットアップ: Rasaプロジェクトを開始し、高度なチャットボットの開発のための基盤を構築する方法を学びます。 NLUインテントの定義: ConfluenceとJiraのクエリに対して特定の自然言語理解（NLU）インテントを定義し、チャットボットの理解力を高めます。カスタムアクションの開発: 拡張機能を実現するために、ConfluenceとJiraのAPIと対話するためのPythonベースのカスタムアクションを作成します。モデルのトレーニングとテスト: モデルのトレーニングプロセスを理解し、チャットボットの汎用性を確保し、継続的な改善のための反復テストを行います。この記事はData Science Blogathonの一環として公開されました。基本概念 Rasa Rasaはオープンソースの会話型AIプラットフォームであり、開発者に強力なコンテキスト認識型のチャットボットの構築を可能にします。単純なルールベースのシステムを超えて、Rasaは機械学習を利用して複雑なユーザー入力を理解し、応答します。自然言語処理の機能と対話管理ツールにより、Rasaはインテリジェントな会話エージェントを作成するための多目的なソリューションとなっています。 Jira JiraはAtlassianによって開発された有名なプロジェクト管理および課題追跡ツールです。アジャイルソフトウェア開発で広く使用されており、Jiraはタスクを整理し、問題を追跡し、チームがワークフローを効率化するための機能を提供しています。ワークフローのカスタマイズやリアルタイムのコラボレーションなど、幅広い機能があり、開発チームやプロジェクトマネージャーの間で人気があります。Jiraの豊富なRESTful APIを利用すると、外部ツールやアプリケーションとのシームレスな統合が可能で、リアルタイムデータの交換や自動化を容易にします。 Confluence Confluenceもまた、Atlassianによって開発された共同作業プラットフォームであり、組織内での効率的なドキュメンテーション、知識共有、チームワークを支援します。チームがコンテンツを作成、共有、共同作業するための中央集権的なスペースであり、プロジェクトのドキュメンテーション、会議の議事録、一般的な知識管理にとって重要なツールです。リアルタイムの共同編集により、複数のチームメンバーが同じドキュメントで同時に作業することができます。Confluenceの強力な検索機能により、関連する情報を効率的に見つけることができます。ConfluenceはJiraなどの他のAtlassian製品とシームレスに統合され、統一されたプロジェクト管理とドキュメンテーションのエコシステムを作成します。チャットボット…

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...」

「Amazon SageMakerを使用して数百のモデルにスケールされたファウンデーションモデルの推論 – パート1」

「ファンデーションモデル（FM）の民主化が一般化し、AIを活用したサービスへの需要が増加するにつれ、ソフトウェアプロバイダーは、組織内のデータ科学者および外部の顧客を対象にしたマルチテナントをサポートする機械学習（ML）プラットフォームを利用しようとしていますますます多くの企業が、ファンデーションモデルの利用価値に気付き始めています...」

「サティスファイラボのCEO兼共同創設者、ドニー・ホワイト- インタビューシリーズ」

2016年に設立されたSatisfi Labsは、会話型AI企業のリーディングカンパニーです早期の成功は、ニューヨーク・メッツ、メイシーズ、全米オープンとの協力により、ウェブサイトでは得られなかった情報への簡単なアクセスを可能にしましたドニーはブルームバーグで15年間働いた後、スタートアップの世界に足を踏み入れ、コーネル大学でMBAを取得しました[...]

ダックAIは、DuckTrackを紹介します：マルチモーダルコンピュータインタラクションデータコレクター

ユーザーの相互作用の正確で精密なトラッキングは、コンピューターエージェントの機能を進化させる上で重要な基盤となります。このタスクは、インテリジェントシステムの開発とトレーニングにおいて中心的な役割を果たしています。認知プロセスを模倣し、独立して業務を実行することを目的としたこれらのシステムの効果は、ユーザーの相互作用の慎重な調査と体系的な記録に依存しています。ダックAIの研究者は、コンピューターエージェントが収集されたデータに適切に訓練されるように、さまざまな入力を正確に記録するためのDuckTrackを開発しました。DuckTrackは、主要なオペレーティングシステムと互換性のある使いやすいデスクトップアプリを通じて、マウス、キーボード、画面のビデオ、および音声データを同期して収集します。さらに、DuckTrackはコミュニティデータ収集イニシアチブを開始しました。このオープンソースの取り組みでは、さまざまなコンピューターの相互作用データの収集に参加する貢献者を募集しています。 DuckTrackは、すべての主要なオペレーティングシステムでスムーズに動作し、Pythonで作成されています。 DuckTrackの機能概要には、マウスおよびキーボードアクションの正確で精密な記録と再生の能力が示されています。リサーチャーは、画面の録画をOBSと統合することで、その汎用性をさらに向上させると述べています。 DeepTruckでは、描画タスクにおいて構造的類似性指数（SSIM）は常に0.9を超えています。各イベントは、市場に存在する既存のトラッカーよりも低い誤差範囲で0.03ms ± 0.4msで記録されています。 DuckTrackは、パフォーマンスメトリックにおいて卓越したコミットメントを示しており、最高のトラッキングおよび再生ソリューションを求めるユーザーにとって信頼性のある選択肢となっています。しかし、DuckTrackにも一定の制限があります。再生時にダブルクリックやトリプルクリックをリアルに再現することは現実的には難しく、これらのアクションの正確性に影響を与えます。さらに、DuckTrackはトラックパッドのジェスチャーを記録することができず、ゲームなどの生の情報を含むシナリオで入力をキャプチャする際に制限があります。開発者たちは、これらの制限に対処し、コミュニティとの関与を継続することでDuckTrackの能力を向上させるために積極的に取り組んでいます。リサーチャーは、M2 Pro MBP 14（macOS Sonoma 14.0を実行）、Intel i7-10510U System76 Lemur Pro 9（PopOS！…

「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...

新しいツールと機能の発表：責任あるAIイノベーションを可能にする

生成AIの急速な成長は、有望な新しいイノベーションをもたらし、同時に新たな課題も引き起こしていますこれらの課題には、生成AI以前から存在したバイアスや説明可能性などの共通のものだけでなく、基盤モデル（FMs）に固有のものも含まれますこれには、幻覚や有害性などが含まれますAWSでは、責任を持って生成AIの開発に取り組んでいます[…]

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