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「エンタープライズAIの処理のための表現能力を向上させる鍵は、RAG + ファインチューニングです以下にその理由を説明します」

「ジェネレーティブAIはほとんどのCEOの頭にありますが、そのエンタープライズへの適応方法は議論の余地がありますその成功の鍵はRAGと微調整にある理由をここで説明します」

「2024年に試してみるべき5つの最高のベクターデータベース」

トップのベクトルデータベースは、AIアプリケーションにおけるベクトル埋め込みの保存、インデックス付け、クエリ処理において、その汎用性、パフォーマンス、拡張性、一貫性、効率的なアルゴリズムで知られています

language models

「リトリーバル増強生成」とは何ですか？

最新の生成型AIの進展を理解するには、法廷を想像してみてください。判事は法律の一般的な理解に基づいて事件を審理し、判決を下します。時には、医療過誤訴訟や労働紛争などの場合には専門の知識が必要となり、判事は裁判事務官を法律図書館に派遣して先例や特定の判例を探し出し、引用する必要があります。優れた判事のように、大規模な言語モデル（LLM）はさまざまな人間のクエリに応答することができます。しかし、出典を引用した権威ある回答を提供するためには、モデルに調査を行うアシスタントが必要です。 AIの裁判事務官としてのプロセスは、検索補完生成（RAG）と呼ばれています。名前の由来 2020年の論文の主著者であるパトリック・ルイスは、この肩書きのアクロニムが成長する方法や将来の生成型AIの代表であると信じており、数百の論文や商用サービスにまたがる数々の手法を説明するため、名前があまりにも失礼なものになったことを申し訳なく思っています。パトリック・ルイス「私たちは、自分たちの研究がこのように広まるとは知っていたなら、名前にもっと考えを巡らせていたでしょう」とルイスはシンガポールでのインタビューで述べ、彼のアイデアをデータベース開発者の地域会議で共有していました。「もともとより魅力的な名前を持つつもりでしたが、論文を書く時には誰もより良いアイデアを持っていませんでした」とルイスは言い、現在はAIスタートアップCohereでRAGチームを率いています。では、検索補完生成とは何ですか？検索補完生成は、外部ソースから取得した事実によって生成型AIモデルの正確性と信頼性を高める技術です。言い換えると、LLMの機能にあるギャップを埋める役割を果たします。LLMはネットワークの一部であり、通常はそのパラメータの数で測定されます。LLMのパラメータは、基本的には人間が文を形成する際の一般的なパターンを表します。この深い理解は、パラメータ化された知識と呼ばれることもあり、LLMが迅速に一般的なプロンプトに応答するのに役立ちます。しかし、現在のトピックやより具体的なトピックにさらに深く入り込みたいユーザーには役立ちません。内部、外部のリソースの結合ルイスとその同僚たちは、検索補完生成を開発して、生成型AIサービスを特に最新の技術的詳細が豊富な外部リソースにリンクさせました。この論文は、かつてのFacebook AI Research（現在はMeta AI）、ロンドン大学、ニューヨーク大学の共著者たちとともに、RAGを「汎用の微調整レシピ」と呼んでいます。なぜなら、ほとんどのLLMがほぼすべての外部リソースに接続するために使用できるからです。ユーザーの信頼構築検索補完生成によって、モデルはユーザーが確認できるような引用可能な情報源を得ることができます。これによって信頼性が高まります。さらに、この技術はユーザーのクエリの曖昧さを解消するのにも役立ちます。そして、モデルが誤った予測を行う可能性を減らし、幻覚と呼ばれる現象を防ぎます。 RAGのもう1つの大きな利点は、実装が比較的簡単であるということです。ルイスと論文の共著者3人によるブログによれば、開発者はたった5行のコードでプロセスを実装することができます。これにより、追加のデータセットでモデルを再訓練することよりも速く、費用を抑えることができます。また、ユーザーは新しいソースを瞬時に切り替えることができます。…

「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...

「画像のためのモダンなセマンティック検索」

「数年前の「あの一枚の写真」を見つけたいんですね場面に関するいくつかの具体的な情報を覚えているんですが、Apple Photosでは意味検索ができず、Google Photosでも制限がありますので…」

「エンタープライズAIの堀はRAG +ファインチューニングです- これが理由です」

LLM（リライト・マニュピュレイション・リモデル）に対する話題は前例のないものですが、それには理由がありますAIによるバレンシアガで身を包んだポープのイメージや、鼓動のないカスタマーサポートエージェントなど、生成AIには…

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。…

Embedchainの紹介- LLM向けのデータプラットフォーム

イントロダクション LangChainやLangFlowのようなツールを紹介することで、Large Language Modelsを使ったアプリケーションの構築が容易になりました。さまざまなLarge Language Modelsを選択してアプリケーションを構築することが容易になった一方で、データのアップロード部分では、データがさまざまなソースから取得されるため、開発者にはデータをプレーンテキストに変換してベクトルストアに注入する必要があるため、依然として時間がかかることがあります。このような場合には、Embedchainが登場します。Embedchainを使用すると、さまざまなデータタイプのデータを簡単にアップロードしてLLMを瞬時にクエリできます。この記事では、embedchainの使い方について探っていきます。学習目標 Large Language Models（LLMs）のデータの管理とクエリに関して、embedchainの重要性を理解する。非構造化データを効果的に統合し、embedchainにアップロードする方法を学ぶ。これにより、さまざまなデータソースでシームレスに作業を行うことができる。 embedchainがサポートしているさまざまなLarge Language Modelsとベクトルストアについて知る。ウェブページやビデオなどのさまざまなデータソースをベクトルストアに追加し、データの取り込み方法を理解する。この記事はData Science Blogathonの一部として公開されました。 Embedchainとは何ですか？ EmbedchainはPython/JavaScriptライブラリであり、開発者はこれを使ってLarge Language Modelsと多くのデータソースをシームレスに接続することができます。Embedchainを使用すると、非構造化データをアップロード、インデックス化、検索することができます。非構造化データには、テキスト、ウェブサイト/YouTube動画へのURL、画像など、いかなるタイプのデータも含まれます。 Emdechainを使ってこれらの非構造化データをアップロードする場合、単一のコマンドでデータをアップロードし、それらに対してベクトル埋め込みを作成し、接続されたLLMと即座にクエリを開始することができます。内部では、embedchainがデータをソースからロードし、チャンキングし、ベクトル埋め込みを作成し、最終的にベクトルストアに格納する処理を行います。 Embedchainを使った最初のアプリの作成…

このAIニュースレターは、あなたが必要とするすべてです＃71

今週、ジョー・バイデン大統領は人工知能の規制を再び注目させるために、人工知能の監督を目的とする行政命令に署名しましたこの指令は様々な政府機関に要請し、…

人工知能（AI）エージェント進化のフロンティア

AIエージェントアーキテクチャの微妙な行動をナビゲートすることにより、従来のソフトウェアアプリケーションとは異なる自己進化エンティティが浮かび上がってきます。従来のソフトウェアは予め定められた機能に拘束され続けますが、GPT-4などの大規模言語モデル（LLM）に基づくAIエージェントは、自律的な意思決定、適応的な学習、統合システム運用において動的な能力を示します。ただし、当社の詳細な分析によれば、AIエージェントエコシステムはまだ初期段階にあり、倫理的考慮事項や総合的なコンポーネントの統合において顕著な課題が存在しています。GitHubなどのプラットフォームにカタログ化されている主要エージェントは、この変革期の先頭を切っていますが、彼らも業界全体の課題と機会を強調しています。本記事では、AIエージェントの構成の微妙な側面に深く踏み込み、従来のソフトウェアの設計図との対比を行い、現在のAIエージェントの開発的な景色を包括的に紹介します。これからのテクノロジーの未来を見据えるビジョナリーにとって必読の一文です。 AIエージェントの主要なコンポーネント自律的なAIエージェントは、目標の達成のために独立して知覚、推論、学習、行動する自己統治型のエンティティであり、AIと機械学習の進歩によって可能にされています。脳（知識核）：自然言語処理と理解のための大規模言語モデル（LLM）。パターン認識、意思決定、問題解決のための高度な機械学習アルゴリズム。メモリ（情報の保存）：構造化データのためのデータベース（SQLデータベースなど）。タスクのコンテキストとエージェントライフサイクル管理のためのPineconeなどのベクトルデータベースシステム。クイックアクセスと処理のためのローカルコンピュータメモリ。感覚（入力インターフェース）：テキスト解析モジュール：テキストファイルを読み取り、解釈します。画像処理モジュール：画像を分析し、解釈します。音声処理モジュール：音声信号を理解し、生成します。ビデオ処理モジュール：ビデオコンテンツを分析します。目標（主要な目的）：エージェントの行動と意思決定を導く事前定義された主要目標。具体的な目標（例：「エネルギー消費を最適化する」）またはより一般的な目標（例：「ユーザーを効率的にサポートする」）。自律的な運用：自己維持アルゴリズムにより、AIは定常的な人間の介入なしに自律的に運用、学習、適応します。AIが事前に定義された範囲と倫理的なガイドライン内に留まるための自己調整メカニズム。コミュニケーションインターフェース：人間とAIの相互作用のための自然言語理解（NLU）および生成（NLG）モジュール。他のソフトウェアやシステムとの通信のためのAPIの統合。倫理的および安全なプロトコル： AIが倫理的な範囲内で動作することを保証するメカニズム。AIが予測不可能なふるまいを示した場合の「キルスイッチ」や緊急停止メカニズム。学習および適応メカニズム：フィードバックに基づいて時間の経過とともにAIが適応し改善できるようにする強化学習モジュール。知識ベースを更新するための連続的な学習アルゴリズム。意思決定フレームワーク：データ、目標、制約に基づいてAIが意思決定を行うためのアルゴリズム。リソース管理：計算リソースを効率的に管理し、過剰なエネルギー消費を抑えながら最適なパフォーマンスを保証するシステム。…

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