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「Arxiv検索のマスタリング：Haystackを使用したQAチャットボットの構築のDIYガイド」をマスターする

イントロダクションカスタムデータに関する質問と回答は、大規模言語モデルの最も求められるユースケースの一つです。LLMの人間のような対話スキルとベクトル検索手法を組み合わせることで、大量のドキュメントから回答を抽出することがより容易になります。いくつかのバリエーションを加えることで、ベクトルデータベースに埋め込まれたデータ（構造化、非構造化、準構造化）と対話するシステムを作成することができます。このクエリ埋め込みとドキュメント埋め込みの類似性スコアに基づいてLLMに取得データを追加する手法は、「RAGまたはRetrieval Augmented Generation」と呼ばれています。この手法により、arXiv論文の読解など、さまざまなことが簡単になります。 AIやコンピュータサイエンスに興味がある方なら、少なくとも一度は「arXiv」を聞いたことがあるでしょう。arXivは電子プレプリントおよびポストプリントのためのオープンアクセスリポジトリであり、ML、AI、数学、物理学、統計学、電子工学などのさまざまな主題の検証済み論文をホストしています。arXivは、AIや理系の研究のオープンな研究を推進する上で重要な役割を果たしています。しかし、研究論文を読むことはしばしば困難で時間がかかります。それでは、論文から関連するコンテンツを抽出し、回答を取得するためのRAGチャットボットを使用することで、少しでも改善することはできるでしょうか？この記事では、Haystackというオープンソースツールを使用して、arXiv論文用のRAGチャットボットを作成します。学習目標 Haystackとは何かを理解し、LLMを活用したアプリケーションを構築するためのコンポーネントを把握する。「arxiv」ライブラリを使用してArXiv論文を取得するコンポーネントを構築する。 Haystackノードでインデックスとクエリパイプラインを構築する方法を学ぶ。 Gradioを使用してチャットインターフェースを構築し、ベクトルストアからドキュメントを取得し、LLMから回答を生成するパイプラインを調整する方法を学ぶ。この記事はData Science Blogathonの一環として公開されました。 Haystackとは何か？ HaystackはスケーラブルなLLMパワードアプリケーションを構築するためのオープンソースのNLPフレームワークです。Haystackはセマンティックサーチ、質問応答、RAGなどの本番向けNLPアプリケーションを構築するための非常にモジュラーかつカスタマイズ可能なアプローチを提供します。これはパイプラインとノードのコンセプトに基づいて構築されており、パイプラインはノードを繋げることで効率的なNLPアプリケーションを構築するのに非常に便利です。ノード：ノードはHaystackの基本的な構成要素です。ノードはドキュメントの前処理、ベクトルストアからの取得、LLMからの回答生成など、一つのことを達成します。パイプライン：パイプラインはノードを繋ぐためのもので、ノードの連鎖を構築するのが容易になります。これによってHaystackでアプリケーションを構築することが容易になります。 HaystackはWeaviate、Milvus、Elastic Search、Qdrantなど、主要なベクトルストアを直接サポートしています。詳細については、Haystackのパブリックリポジトリを参照してください：https://github.com/deepset-ai/haystack。したがって、この記事では、Haystackを使用してArxiv論文のためのQ&AチャットボットをGradioインターフェースで構築します。 Gradio Gradioは、任意の機械学習アプリケーションのデモをセットアップおよび共有するためのHuggingfaceのオープンソースソリューションです。バックエンドにはFastapiが使用され、フロントエンドコンポーネントにはsvelteが使用されています。これにより、Pythonでカスタマイズ可能なWebアプリを作成することができます。機械学習モデルやコンセプトのデモアプリを構築して共有するのに最適です。詳細は、Gradioの公式GitHubをご覧ください。Gradioを使用したアプリケーションの構築については、「GradioでChat GPTを構築しましょう」という記事も参考にしてください。…

大規模言語モデルを使用したアプリを作成するためのデータパイプラインの構築

製品レベルのLLMアプリを作成するためには、堅牢なデータパイプラインが必要ですこの記事では、Gen AIデータパイプラインの構築の異なるステージと、これらのステージに含まれる内容について説明しています

language models

「LLMsにおけるエンタープライズ知識グラフの役割」

紹介大規模言語モデル（LLM）と生成AIは、人工知能と自然言語処理の革新的なブレークスルーを表します。彼らは人間の言語を理解し、生成することができ、テキスト、画像、音声、合成データなどのコンテンツを生成することができるため、さまざまなアプリケーションで非常に柔軟に使用できます。生成AIはコンテンツ作成の自動化や強化、ユーザーエクスペリエンスの個別化、ワークフローの効率化、創造性の促進など、現実世界のアプリケーションで非常に重要な役割を果たしています。この記事では、エンタープライズがオープンLLMと統合できるように、エンタープライズナレッジグラフを効果的にプロンプトに基づいて構築する方法に焦点を当てます。学習目標 LLM/Gen-AIシステムと対話しながら、グラウンディングとプロンプトの構築に関する知識を獲得する。グラウンディングのエンタープライズへの関連性と、オープンなGen-AIシステムとの統合によるビジネス価値を例を挙げながら理解する。知識グラフとベクトルストアという2つの主要なグラウンディング競争解決策を、さまざまな側面で分析し、どちらがどのような場合に適しているかを理解する。パーソナライズされたおすすめの顧客シナリオにおいて、知識グラフ、学習データモデリング、およびグラフモデリングを活用したグラウンディングとプロンプトのサンプルエンタープライズ設計を研究する。この記事はData Science Blogathonの一環として公開されました。大規模言語モデルとは何ですか？大規模言語モデルは、深層学習技術を用いて大量のテキストや非構造化データをトレーニングした高度なAIモデルです。これらのモデルは人間の言語と対話し、人間らしいテキスト、画像、音声を生成し、さまざまな自然言語処理タスクを実行することができます。一方、言語モデルの定義は、テキストコーパスの分析に基づいて単語のシーケンスに対して確率を割り当てることを指します。言語モデルは、シンプルなn-gramモデルからより洗練されたニューラルネットワークモデルまでさまざまなものがあります。ただし、”大規模言語モデル”という用語は、深層学習技術を使用し、パラメータが数百万から数十億に及ぶモデルを通常指します。これらのモデルは、言語の複雑なパターンを捉え、しばしば人間が書いた文と区別のつかないテキストを生成することができます。プロンプトとは何ですか？ LLMまたは同様のチャットボットAIシステムへのプロンプトとは、会話やAIとの対話を開始するために提供するテキストベースの入力やメッセージのことです。LLMは柔軟で、さまざまなタスクに使用されるため、プロンプトのコンテキスト、範囲、品質、明瞭さは、LLMシステムから受け取る応答に重要な影響を与えます。グラウンディング/RAGとは何ですか？自然言語LLM処理の文脈におけるグラウンディング、またはリトリーバル拡張生成（RAG）は、プロンプトをコンテキスト、追加のメタデータ、および範囲で豊かにすることを指します。これにより、AIシステムは必要な範囲とコンテキストに合わせてデータを理解し、解釈するのに役立ちます。LLMの研究によれば、応答の品質はプロンプトの品質に依存することが示されています。これはAIの基本的な概念であり、生データと人間の理解と範囲を一致する形でデータを処理および解釈する能力とのギャップを埋める役割を果たします。これにより、AIシステムの品質と信頼性が向上し、正確かつ有用な情報や応答を提供する能力が高まります。 LLMの欠点は何ですか？ GPT-3などの大規模言語モデル（LLM）はさまざまなアプリケーションで注目と利用が進んでいますが、いくつかの欠点も存在します。LLMの主な欠点には以下があります： 1. バイアスと公平性：LLMはしばしば訓練データからバイアスを引き継ぎます。これにより、バイアスを持ったまたは差別的なコンテンツの生成が生じ、有害なステレオタイプを強化し、既存のバイアスを固定化する可能性があります。 2. 幻覚:…

製造でのトピックモデリング

前回の記事では、ChatGPTを使ったトピックモデリングの方法と素晴らしい結果について話しましたタスクは、ホテルチェーンの顧客レビューを見て、言及されている主要なトピックを定義することでした...

「LangchainとOllamaを使用したPDFチャットボットのステップバイステップガイド」

イントロダクション情報との相互作用方法が技術の進化によって変化し続ける時代において、PDFチャットボットの概念は利便性と効率性を新たなレベルにもたらします。この記事では、オープンソースモデルを最小限の設定で利用できるようにするLangchainとOllamaを使用してPDFチャットボットを作成する魅力的な領域について説明します。フレームワークの選択やモデルパラメータの調整の複雑さにさようならを言い、PDFチャットボットの潜在能力を解き放つ旅に出かけましょう。Ollamaのシームレスなインストール方法、モデルのダウンロード方法、およびクエリに対して知識のある応答を提供するPDFチャットボットの作成方法を発見しましょう。技術と文書処理のエキサイティングな融合を探求し、情報の検索を今まで以上に簡単にしましょう。学習目標 Ollamaをコンピュータにインストールする方法を理解する。 Ollamaを使用してオープンソースモデルをダウンロードおよび実行する方法を学ぶ。 LangchainとOllamaを使用してPDFチャットボットを作成するプロセスを発見する。この記事はデータサイエンスブログマラソンの一環として公開されました。前提条件この記事を正しく理解するためには、以下が必要です: Pythonの良い知識と、 Langchainの基本的な知識、つまりチェーン、ベクトルストアなど。 Langchainは、LLMアプリの作成にさまざまな機能を提供します。それは独立した記事そのものに値するものです。Langchainが何であるかわからない場合は、Langchainに関する記事やチュートリアルをいくつか読んでください。このビデオもご覧いただけます。this Ollamaとは何ですか？ Ollamaは、オープンソースモデルをダウンロードしてローカルで使用する機能を提供します。最も適したソースからモデルを自動的にダウンロードします。コンピュータに専用のGPUがある場合、モデルをGPUアクセラレーションで実行します。手動で設定する必要はありません。プロンプトを変更することでモデルをカスタマイズすることもできます（そのためLangchainは必要ありません）。OllamaはDockerイメージとしても利用可能であり、独自のモデルをDockerコンテナとして展開できます。エキサイティングですね？さあ、Ollamaをコンピュータにインストールする方法を見てみましょう。 Ollamaのインストール方法残念ながら、OllamaはMacOSとLinuxのみ利用可能です。しかし、WindowsユーザーでもOllamaを使用できる方法があります – WSL2。コンピュータにWSL2がない場合、thisの記事を読んでください。ここでは、WSL2についてすべてを説明し、VS Codeでの使用方法も説明しています。すでにインストール済みの場合は、Ubuntuを開き、ターミナルで以下のコマンドを実行します。 curl https://ollama.ai/install.sh | sh これにより、OllamaがWSL2にインストールされます。使用しているMacOSの場合は、こちらを参照してください。これでOllamaを使用してモデルをダウンロードする準備が整いました。ターミナルを開いたままにして、まだ完了していません。…

「LlamaIndex：カスタムデータで簡単にLLMアプリケーションを強化する」

「LlamaIndex」という革新的なツールを使用して、プライベートデータと大規模言語モデル（LLM）の統合を探求しましょうこの包括的なガイドでは、インストール方法、ユースケース、およびLlamaIndexとLangchainの選択について学びましょう

「Chromaを使用してマルチモーダル検索アプリを作成する方法」

はじめに複雑な脳が世界をどのように処理しているのか、あなたは考えたことがありますか？脳の内部の仕組みは依然として謎ですが、私たちはそれを多目的なニューラルネットワークにたとえることができます。電気化学的な信号のおかげで、それは様々なデータ型を処理します-音、映像、匂い、味、触覚。 AIが進化するにつれて、マルチモーダルモデルが登場し、検索能力が革新されています。このイノベーションにより、検索の正確性と関連性が向上し、新たな可能性が開かれています。マルチモーダル検索の魅力的な世界を発見しましょう。学習目標「AIにおけるマルチモーダリティ」という用語を理解する。 OpenAIのイメージテキストモデルCLIPについての洞察を得る。ベクトルデータベースとベクトルインデックスの概要を理解する。 CLIPとChromaベクトルデータベースを使用して、Gradioインターフェースを使用した食品推薦システムを構築する。マルチモーダル検索の他の現実世界での使用例を探索する。この記事はData Science Blogathonの一部として公開されました。 AIにおけるマルチモーダリティとは何ですか？ Googleで検索すると、マルチモードはプロセスに複数のモードや方法を関与させることを指すと分かります。人工知能では、マルチモーダルモデルは異なるデータタイプを処理し理解することができるニューラルネットワークです。たとえば、GPT-4やバードなどです。これらは、テキストや画像を理解できるLLMです。他の例としては、ビジュアルとセンサーデータを組み合わせて周囲の状況を理解するテスラの自動運転車、またはテキストの説明から画像を生成できるMidjourneyやDalleがあります。コントラスト言語-画像事前トレーニング（CLIP） CLIPは、OpenAIが大量の画像テキストペアのデータセットでトレーニングしたオープンソースのマルチモーダルニューラルネットワークです。…

「Amazon Textract、Amazon Bedrock、およびLangChainによるインテリジェントドキュメント処理」

今日の情報時代において、無数の書類に収められた膨大なデータ量は、企業にとって挑戦と機会を同時にもたらします従来の書類処理方法は、効率性や正確さの面でしばしば不十分であり、革新や費用効率化、最適化の余地がありますIntelligent Document Processing（IDP）の登場により、書類処理は大きな進歩を遂げました[…]

ニューラルネットワークの簡単な歴史

生物学的なニューロンからLLMsへ：AIが賢くなるまでの道のり

Machine learning

RAGのNLPにおける検索と生成の統一的な革新的アプローチ

イントロダクション AIの急速に進化する領域に、ゲームチェンジングなイノベーションが登場し、機械が人間の言語と関わる方法を再構築しています。それが、Retrieval Augmented Generation（RAG）です。RAGは単なるテックの流行語ではありません。それは人機コミュニケーションを革命化しています。我々と一緒にRAGの秘密を解き明かし、その応用とAIへの深い影響を探求しましょう。RAGはNLPの最前線に位置し、リトリーバルとジェネレーションをシームレスに統合することで、機械が人間の言語を把握し、相互作用する能力を向上させています。学習目標リトリーバルベースとジェネレーションベースのモデルの基礎的な概念を理解する（NLP）、それによる応用、違い、類似点。 NLPにおける純粋なリトリーバルまたはジェネレーションモデルの制限を分析し、実世界の例を探求する。リトリーバルとジェネレーションモデルの統合の重要性を認識し、この統合が必要なシナリオを理解する。リトリーバル拡張生成（RAG）アーキテクチャに深く入り込み、その構成要素を理解する。 RAGの実装における実践的なスキルを開発し、埋め込みの生成や透明性と正確性の側面を理解する。この記事はData Science Blogathonの一部として掲載されました。リトリーバルとジェネレーションの理解リトリーバルベースとジェネレーションベースのモデルとその主な違いと類似点、自然言語処理におけるアプローチについて探求しましょう。リトリーバルベースのNLPモデル NLPのリトリーバルベースモデルは、入力クエリに基づいて事前に定義された応答セットから適切な応答を選択するように設計されています。これらのモデルは、入力テキスト（質問またはクエリ）を事前に定義された応答のデータベースと比較します。システムは、入力と保存された応答との類似度をコサイン類似度や他の意味的マッチング手法を使用して測定し、最適な応答を特定します。リトリーバルベースモデルは、質問応答などのタスクに効率的であり、応答がしばしば事実ベースで整理された形式で利用可能な場合に適しています。ジェネレーションベースのNLPモデル一方、ジェネレーションベースのモデルは、ゼロから応答を作成します。これらのモデルは、しばしばニューラルネットワークに基づく複雑なアルゴリズムを使用して、人のようなテキストを生成します。リトリーバルベースモデルとは異なり、ジェネレーションベースモデルは事前に定義された応答に依存しません。代わりに、入力に提供された文脈に基づいて次の単語や単語のシーケンスを予測することで、応答の生成を学習します。この新しい、文脈に即した応答を生成する能力により、ジェネレーションベースモデルは非常に多目的であり、クリエイティブなライティング、機械翻訳、対話システムなど、多様で文脈豊かな応答が必要なタスクに適しています。主な違いと類似点要約すると、リトリーバルベースモデルは、事前に定義された応答が利用可能であり、速度が重要なタスクで優れています。一方、ジェネレーションベースモデルは、創造性、文脈認識、多様でオリジナルなコンテンツの生成が必要なタスクで輝きます。RAGなどのモデルでこれらのアプローチを組み合わせることは、両方の手法の長所を活用してNLPシステムの総合的なパフォーマンスを向上させるバランスの取れた解決策を提供します。純粋なリトリーバルまたはジェネレーションモデルの制限人間と機械の会話がますます洗練される中で、人工知能のダイナミックな世界では、リトリーバルベースとジェネレーションベースの2つの主要なモデルが主役となっています。これらのモデルにはそれぞれ長所がありますが、制限もあります。限定された文脈理解…

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