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フィーチャーストアアーキテクチャとその構築方法

機械学習がますますビジネスの運営に不可欠になるにつれて、MLプラットフォームチームの役割が重要性を増していますこれらのチームは、機械学習が実験から実世界の応用に進むために必要なツールを開発または選択することに責任がありますそのような不可欠なツールの一つがフィーチャーストアですもしもあなたが...

Qwak

「LanguageChainを使用して大規模言語モデルをあなたのソフトウェアとうまく連携させる方法」

「AIモデルとの単なるチャットを超えて、LangChainが人間とのLLMの相互作用を高める方法について」

language models

ユレカ：大規模な言語モデルをコーディングすることによる人間レベルの報酬設計

近年、大型言語モデルの進化によって、これらのLLMフレームワークが連続的な高レベルの意思決定タスクのための意味的なプランナーとして優れている理由が驚くほど明らかになっていますしかし、開発者は依然として複雑な低レベルの操作タスクの学習にLLMフレームワークの全ての潜在能力を活用することに苦戦していると感じています現在の大型言語モデルには、効率性がありますが、[…]が必要です

データ分析の仕事のトレンド：パート2

「データ分析の求人市場で需要のあるこれらのスキルセットをチェックしてください」

Career Advice

「AutoGenを使った戦略的AIチームビルディングが簡単になりました」

イントロダクションデジタルフロンティアが無限の領域に達し、AutoGenは変革的なパラダイムの設計者として現れます。異なる領域でスキルを持つ個々のパーソナルAIチームがシームレスに協力し、円滑にコミュニケーションし、複雑なタスクに取り組み続けることを想像してみてください。それがAutoGenの本質であり、パーソナルAIチームの構築を可能にする先駆的なマルチエージェント対話フレームワークです。本記事では、AutoGenの魔法を解き明かし、独自のデジタルドリームチームを組み立て、非凡な成果を達成する方法を探ります。人間と機械の境界が薄れ、協力が無限になる未来へようこそ。学習目標詳細に入る前に、この記事の主な学習目標を概説しましょう。マルチエージェント対話フレームワークとしてのAutoGenについて包括的な理解を得る。エージェントがマルチエージェント対話フレームワークで自律的にコミュニケーションし、協力する方法を学ぶ。 AutoGenの動作におけるconfig_listの重要な役割について学ぶ。APIキーの保護とエージェントの効率的なパフォーマンスのための設定の管理に関するベストプラクティスを理解する。 AutoGenがサポートする完全自律から人間が関与する対話までのさまざまな対話スタイルを探索する。AutoGenがサポートする静的および動的な対話パターンについて学ぶ。検証データ、評価関数、最適化メトリクスに基づいてLLMを調整するためにAutoGenを利用する方法を発見する。コラボレーションコンテンツ作成チームや文化的な文脈での言語翻訳などの例を探索し、AutoGenがさまざまなシナリオでどのように適用されるかを理解する。この記事はData Science Blogathonの一部として公開されました。 AutoGenとは何ですか？ AutoGenは、基盤モデルの使用のための高度な抽象化として機能する統合マルチエージェント対話フレームワークです。それは、能力のあるカスタマイズ可能なエージェントをLLM、ツール、および人間の参加者が自動化チャット経由で統合することにより、エージェントが自律的にコミュニケーションし、協力して作業することを可能にします。基本的には、複雑なタスクを効率的に進め、ワークフローを自動化することができます。なぜAutoGenが重要ですか？ AutoGenは、効率的かつ柔軟なマルチエージェント通信の需要に応えます。その重要性は次の点にあります：複雑なLLMワークフローのオーケストレーション、自動化、最適化を簡素化する。 LLMモデルのパフォーマンスを最大化すると同時に、制限を克服する。次世代のLLMアプリケーションを少ない努力でマルチエージェント対話に基づいて開発することを可能にする。開発環境のセットアップ仮想環境の作成仮想環境はプロジェクト固有の依存関係を分離し、システム全体のパッケージとの競合を避けるための良い習慣です。Python環境を設定する方法は次のとおりです：オプション1：Venv…

「Rustベースのベクトルデータベース、Qdrantに深く潜る」

イントロダクションベクトルデータベースは、非構造化および構造化データの表現を格納および索引化するための主要な場所となっています。これらの表現は、埋め込みモデルによって生成されるベクトル埋め込みです。ベクトルストアは、ディープラーニングモデル、特に大規模な言語モデルを使用したアプリの開発で重要な役割を果たしています。ベクトルストアの領域は常に進化しており、最近導入されたQdrantはその1つで、機能が充実しています。さあ、それについてもっと詳しく見ていきましょう。学習目標 Qdrantの専門用語に慣れることで、より理解を深める Qdrant Cloudにダイブし、クラスタを作成するドキュメントの埋め込みを作成し、Qdrantコレクションに保存する方法を学ぶ Qdrantでクエリがどのように機能するかを探る Qdrantのフィルタリングを弄って、その動作を確認するこの記事はData Science Blogathonの一環として公開されました。埋め込みとは何ですか？ベクトル埋め込みは、データを数値形式で表現する手段です。つまり、テキスト、写真、音声、ビデオなどのデータの種類に関係なく、n次元空間または数値ベクトルとして表します。埋め込みを使用すると、関連するデータをグループ化することができます。特定の入力は、特定のモデルを使用してベクトルに変換することができます。Googleによって作成された有名な埋め込みモデルであるWord2Vecは、単語をベクトル（ベクトルはn次元の点です）に変換します。各大規模言語モデルには、LLMの埋め込みを生成する埋め込みモデルがあります。埋め込みは何に使用されますか？単語をベクトルに変換する利点の1つは、比較が可能であるということです。数値入力またはベクトル埋め込みとして2つの単語が与えられた場合、コンピュータはそれらを直接比較することはできませんが、それらを比較することができます。類似した埋め込みを持つ単語をグループ化することが可能です。王、女王、王子、王女といった用語は、関連するクラスタに表示されます。この意味で、埋め込みは、与えられた用語に関連する単語を特定するのに役立ちます。これは、文に使用され、入力された文に関連する文を返すデータが提供される場合に使用されます。これは、チャットボット、文の類似度、異常検知、セマンティックサーチなどの多くのユースケースの基礎となります。私たちが提供するPDFまたはドキュメントに基づいて質問に答えるために開発するチャットボットは、この埋め込みの概念を利用しています。これは、すべての生成的大規模言語モデルが、それらに供給されるクエリに同様に関連付けられたコンテンツを取得するために使用する方法です。ベクトルデータベースとは何ですか？先述のように、埋め込みは、通常非構造化データの場合に数字形式で表される、あらゆる種類のデータの表現です。それでは、それらをどこに保存するのでしょうか？伝統的なRDBMS（リレーショナルデータベース管理システム）では、これらのベクトル埋め込みを保存することはできません。これがベクトルストア/ベクトルデータベースの登場する場所です。ベクトルデータベースは、効率的な方法でベクトル埋め込みを保存および取得するために設計されています。埋め込みモデルのサポートや似たようなベクトルを取得するために使用する検索アルゴリズムの種類によって異なる多くのベクトルストアが存在します。 Qdrantとは何ですか？ Qdrantは、新しいベクトル類似度検索エンジンおよびベクトルデータベースであり、安全性で知られるRust言語で構築された本番向けのサービスを提供しています。 Qdrantは、メタデータであるペイロードが付加された高次元ポイント（ポイントはベクトル埋め込みのこと）を保存、検索、管理するために設計されたユーザーフレンドリーなAPIを備えています。これらのペイロードは有用な情報となり、検索の精度向上およびユーザーへの洞察を提供します。Chromaなど他のベクトルデータベースに精通している方であれば、ペイロードはメタデータに似ており、ベクトルに関する情報を含んでいます。 Rustで書かれていることにより、Qdrantは高負荷下でも高速で信頼性のあるベクトルストアとなっています。他のデータベースとの違いは、Qdrantが提供するクライアントAPIの数です。現在、QdrantはPython、TypeScript/JavaScript、Rust、およびGoをサポートしています。QdrantはベクトルインデックスにHSNW（階層ナビゲーション小世界グラフ）を使用しており、コサイン、ドット、ユークリッドなどの多くの距離尺度を備えています。また、ボックスから推奨APIも利用できます。 Qdrantの用語を知る…