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リトリーバル・オーグメンテッド・ジェネレーションを使用して、安定した拡散プロンプトを改善しましょう

テキストから画像を生成することは、メディアやエンターテイメント、ゲーム、ECサイトの商品ビジュアライゼーション、広告やマーケティング、建築設計やビジュアライゼーション、芸術創作、医療画像など、さまざまな分野で応用される急速に成長している人工知能の分野ですStable Diffusionは、数秒で高品質な画像を作成する力を与えるテキストから画像へのモデルです11月には[…]

新しいLAMPスタック：生成AI開発の革新を照らす

LAMPスタックは、さまざまなドメインでの生成型AIの開発と展開において必須となってきています

「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。…

「ベクターデータベースのベンチマークには、ストリーミングワークロードを使用してください」

「ベクトルデータベースは、高次元ベクトルの検索のために構築されています現在、多くのベクトルは、GPTやCLIPなどの深層ニューラルネットワークによって生成された埋め込みで、テキストのようなデータポイントを表現します...」

「Amazon Textractの新しいレイアウト機能は、一般的な目的と生成型のAIドキュメント処理タスクに効率をもたらします」

Amazon Textractは、任意のドキュメントや画像から自動的にテキスト、手書き、データを抽出する機械学習（ML）サービスですAnalyzeDocument Layoutは、ドキュメントから段落、タイトル、字幕、ヘッダー、フッターなどのレイアウト要素を自動的に抽出する新機能ですこのレイアウト機能は、Amazon Textractの単語と行の検出を拡張します

テキストから画像への革命：SegmindのSD-1Bモデルが最速のゲームで登場

紹介 Segmind AIは、画期的なオープンソースのテキストから画像への生成モデルであるSSD-1B（Segmind Stable Diffusion 1B）を誇りに思って発表しました。この高速モデルは、前例のない速度、コンパクトなデザイン、高品質な視覚出力を実現しています。人工知能は、自然言語処理とコンピュータビジョンの分野で急速な進歩を示し、境界を再定義する革新を示しています。SSD 1Bモデルは、その主な特徴によりコンピュータビジョンへの扉を開きます。この包括的な記事では、モデルの特徴、使用例、アーキテクチャ、トレーニング情報などについて詳しく説明します。学習目標 SSD-1Bのアーキテクチャの概要を探索し、専門モデルからの知識蒸留の活用方法を理解する。 SegmindプラットフォームでSSD-1Bモデルを活用して、高速な推論とコード推論を試して実践的な経験を得る。後続の使用例について学び、SSD-1Bモデルが特定のタスクに使用できる方法を理解する。特に絶対的な写真リアリズムの達成と特定のシナリオでのテキストの明瞭性を維持するためのSSD-1Bの限界を認識する。この記事は、Data Science Blogathonの一環として公開されました。モデルの説明生成的な人工知能を使用する際の主な課題は、サイズと速度の問題です。テキストベースの言語モデルを扱うことは、モデル全体の重みを読み込む問題と推論時間の問題になりますが、安定な拡散を使った画像の場合はさらに困難になります。SSD-1Bは、高品質なテキストから画像への生成能力を維持しながら、SDXLの50％小さい蒸留版であり、60％の高速化が実現されています。GritとMidjourneyのスクレープデータを含むさまざまなデータセットでトレーニングされており、単語に基づいた視覚的な内容の作成に優れています。これは、専門モデル（SDXL、ZavyChromaXL、JuggernautXL）からの知識の戦略的な蒸留と豊富なデータセットでのトレーニングによって達成されました。この蒸留プロセスにより、SSD-1Bは様々なコマンドを処理する能力を備えています。 Segmind SD-1Bの主な特徴テキストから画像の生成: テキストのプロンプトから画像を生成することに優れ、創造的なアプリケーションが可能です。高速化のために蒸留: 効率化のために設計され、リアルタイムアプリケーションでの実用的な使用を60％高速化します。多様なトレーニングデータ:…

「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…

「大型言語モデルを使用して開発するために知っておくべきすべて」

この記事の目的は、簡単な言葉でLLMベースのアプリケーション開発に必要な主要なテクノロジーを説明することですさらなる学習のために多くの有用なリンクも提供されていますそれは行く...

『RAG データとの会話の仕方』

「以前の記事では、ChatGPTを使用してトピックモデリングを行う方法についてご紹介しました私たちのタスクは、さまざまなホテルチェーンの顧客からのコメントを分析し、それぞれに言及された主要なトピックを特定することでした...」

テキスト生成の新時代：RAG、LangChain、およびベクトルデータベース

はじめに革新的な技術によって、自然言語処理の急速に変化するランドスケープの中で、機械が人間の言語を理解し生成する方法が常に再構築されています。そのような画期的なアプローチの1つが、Retrieval Augmented Generation（RAG）です。これは、GPT（Generative Pretrained Transformer）などの生成モデルのパワーとベクトルデータベースとLangchainの効率を組み合わせています。 RAGは機械が言語を処理する方法のパラダイムシフトを象徴し、従来に比べて類前の文脈理解と反応性を実現するために生成モデルと検索モデルの隔たりを埋める役割を果たしています。このブログ記事では、RAGのコアコンセプト、GPTモデルとの統合、ベクトルデータベースの役割、および現実世界での応用について説明します。学習目標 Retrieval Augmented Generation（RAG）の基礎を理解する。ベクトルデータベースとそのベクトルを使用した革新的なデータ保存および検索手法に洞察する。 RAG、LangChain、およびベクトルデータベースがユーザーのクエリを解釈し、関連情報を取得し、一貫した応答を生成するためにどのように連携するかを理解する。特定の応用に統合されたテクノロジーの実践スキルを開発する。この記事はData Science Blogathonの一部として公開されました。 RAGとは何ですか？ Retrieval Augmented Generation（RAG）は生成モデルと検索モデルを融合させたものです。これにより、生成モデルの創造的な能力と検索システムの正確さをシームレスに組み合わせることで、多様で文脈に即したコンテンツの生成が可能となります。テキストの補完や質問応答など、一部の従来の言語生成タスクでは、GPT（Generative Pretrained Transformer）などの生成モデルが豊富なトレーニングデータセットに基づいて文脈に即したテキストを生成する能力が優れていることが示されています。しかし、入力コンテキストが曖昧であるかデータが不足している場合、誤った応答や一貫性のない応答を生成する可能性があります。…

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