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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。…

「Kubernetesに対応した無限スケーラブルストレージ」

時には、ただ機能するストレージが必要ですCephを使用して、Kubernetesクラスタで無限にスケーリング可能な複製ストレージを取得する方法を学びましょう！確実に動作することを確認するために、ノードを破壊しましょう💥

データビジュアライゼーションのためのSQL チャートやグラフ用のデータの準備方法

データ可視化でSQLの力を解放しましょう：インパクトのあるグラフやチャートを作成するためのデータの準備の技術をマスターしましょう

SQL

パンチカードからChatGPTへ

私の母方の祖父、スキップは、私の目にはいつも農夫でした残念なことに、私の母は私が生まれた直後の1988年に白血病で亡くなりました家族で初めての孫として、スキップと…

データサイエンスのためのトップ10のTableauプロジェクト

イントロダクションデータサイエンスの世界には技術的な専門知識を持つ多くの候補者がいますが、問題解決に優れた人材はごくわずかです。これらのスキルを効果的に伝えるためのコミュニケーション能力については、自然に得意な人もいますが、他の人は時間をかけてこの能力を開発することがあります。幸いにも、Tableauなどのツールの登場により、簡単な可視化オプションにアクセスできるようになりました。この文脈で、データサイエンスのためのトップ10のTableauプロジェクトを探ってみましょう。これらは、視覚化能力を高め、問題解決能力を増幅させ、潜在的な雇用主の前で実務経験を示すのに役立ちます。初心者レベルのTableauサンプルプロジェクトのアイデア初心者レベルのTableauプロジェクトをお探しの場合は、これ以上探す必要はありません。以下はいくつかの最も簡単なプロジェクトのリストです: 患者リスク保健ダッシュボード医療分野の候補者は、患者データを使用して可能なリスクを分析し、データサイエンスにおける予測モデリングを行うことができます。特定の病院の患者やその他の任意の基準に基づく患者と関連した疾患の基本情報を収集することから始めると良いでしょう。分析によって健康へのリスク、特定の疾患の発症、または治療時間を予測することができます。患者リスク保健ダッシュボードをライン、棒グラフ、散布図を使って設計してください。販売予測分析ダッシュボードこのプロジェクトは初心者レベルのデータ分析とデータサイエンスを促進し、履歴書用のTableauプロジェクトとして効果的です。各チームや部門の販売数量などの情報を作成または取得して、特定のアイテムの次の期間の販売を分析および予測するために使用します。さまざまなツールを使用して値を予測し、自分の解釈に基づいて合理的なアイデアを提供します。販売傾向の時系列ラインチャート、実際の数量販売の棒グラフ、分析目的の傾向線によるダッシュボードを作成してください。マーケティングキャンペーンダッシュボードさまざまなマーケティングキャンペーンのパフォーマンスを分析するためにマーケティングデータを活用することができます。その結果、特定のマーケティングキャンペーンを続行したり中止したりするオプションを提案することができます。質問、セグメントの種類、およびそれぞれの異なる説明など、さまざまなデータタイプで構成される変数を利用して進めてください。回答と数を含む他の関連情報や分析を見つけ、要約された情報をトレンド分析によって示してください。セグメント分布を示すために円グラフを使用し、キャンペーンのパフォーマンスには棒グラフが適しています。マーケティングキャンペーン関連の可視化は非常に需要があります。航空運賃分析ダッシュボード航空産業はデータの可視化を活用しています。履歴書用のこの業界のTableauプロジェクトとして最適な問題設定は、フライト料金の予測です。ここでの練習プロジェクトは、特定の結果につながる複数のデータタイプと変数による上級レベルになります。それにはまた、探索的データ分析や隠れたパターンの特定も含まれます。後者は散布図で最もよく説明され、ヒートマップは価格の変動を示すために使用されます。犯罪分析ダッシュボード複数の変数を含む初心者レベルのプロジェクトのもう1つは、傾向を分析して予測するために重要です。また、犯罪者の次の行動を理解することで戦略を立案するのにも効果的です。データセットの関連性やプロジェクトの解決の緊急性を高めるための強度などのパラメータを含めることを検討してください。データの可視化を行い、期間に基づくパターンを求めてより深い理解を得てください。相関の散布図、トレンド分析のための折れ線グラフ、犯罪分布のためのツリーマップは、犯罪分析ダッシュボードの一般的なアイデアです。空気品質と公害分析ダッシュボードプロジェクトのソリューションは、経験のためにプロジェクトを展示し、環境保護産業におけるTableauプロジェクトを紹介することができます。ある特定の地域で汚染や汚染物に関するデータセットを分析することができます。分析は原因に深く入り、適切な対策を予測します。また、適切な行動を特定することにも焦点を当てています。作成されたダッシュボードには、バーや折れ線グラフなどの複数のチャートが含まれる場合があります。中級レベルのTableauプロジェクトのアイデア経験を要する職に応募する際には、以下のプロジェクトを検討してください：株式市場分析ダッシュボード市場において使用される株式市場分析は意思決定を支援します。特定の場所で現在の市場のトレンドに関する包括的な情報を保持するTableauプロジェクトGitHubダッシュボードを作成することができます。提示される情報には、面積グラフやトレンドグラフを通じた指標、株式や市場分析、株価足チャートやヒートマップを通じた他の関連情報などが含まれる場合があります。頻繁な変更に基づいた適切な可視化がここでは必要です。また、このセクターでは大容量のデータに精通していることが求められます。グローバルテロリズム分析ダッシュボードこのプロジェクトを通じて得られる経験と学習したスキルは、政府の役に立ちます。作成された可視化は、パターンの識別を通じて適切な戦略でテロリズムと戦う国々を支援するための正当な行動を支援します。これには、マップの描画と続いてライングラフや横棒グラフによる表現が含まれます。 COVID-19分析ダッシュボード健康産業の対応能力を示すための別の実用的なプロジェクトです。TableauプロジェクトGitHubダッシュボードを使用して、異なる地域での予測とリアルタイム分析を提供することができます。実際のCOVID-19の描写で使用されています。可視化は、さまざまな強度や他の要件に応じて大容量のデータの拡散を個別に表示できるようになっています。追加のアイデアについては、地理空間マップを使用して拡散を表示し、強度にはヒートマップ、日別のケースには折れ線グラフを使用することができます。…

「パンダとPythonでデータの整理をマスターするための７つのステップ」

「データの旅を始めるのですか？以下は、pandasを使ったデータ整理をマスターするための7ステップの学習パスです」

Data science

「Pythonで時系列ネットワークグラフの可視化を作成する方法」

この記事では、上記のアニメーションのように、ネットワーク内の接続が時間とともにどのように発展していくかを示す、Pythonでのタイムシリーズネットワーク可視化の作成方法を学びますネットワークデータ...

ワシントン大学とNVIDIAからの研究者が提案するヒューマノイドエージェント：生成エージェントの人間のようなシミュレーションのための人工知能プラットフォーム

人間のような生成エージェントは、自然で魅力的なユーザーインタラクションを提供するために、チャットボットや仮想アシスタントでよく使用されます。これらのエージェントはユーザーのクエリを理解し、応答することができ、会話に参加し、質問に答えたり、推奨をしたりするなどのタスクを実行することができます。これらのエージェントは、自然言語処理（NLP）の技術やGPT-3などの機械学習モデルを使用して、矛盾のない文脈に沿った応答を生成します。彼らはインタラクティブな物語、対話、およびキャラクターをビデオゲームや仮想世界で作成し、ゲーム体験を向上させることができます。人間のような生成エージェントは、ライターやクリエイターがアイデアを出し、ストーリープロットを作成したり、詩や音楽を作曲したりするのを支援することができます。しかし、このプロセスは人間の思考とは異なります。人間は物理的な環境の変化に応じて計画を常に適応させる傾向があります。ワシントン大学と香港大学の研究者は、異なる要素を導入することで、生成エージェントが人間のように行動するように誘導するヒューマノイドエージェントを提案しています。人間の心理学に触発されて、研究者は直感的で無理のない思考プロセスを扱うためのシステム1と、論理的な思考プロセスを扱うためのシステム2の2つのメカニズムを提案しました。これらのエージェントの行動を影響するために、基本的なニーズ、感情、および他のエージェントとの社会的関係の親密さなどの要素を導入しました。設計されたエージェントは他の人と対話する必要があり、失敗した場合には孤独、病気、疲労などのネガティブなフィードバックを受け取ります。社会的な脳仮説は、我々の認知能力の大部分が社会的関係の品質を追跡するために進化したと提唱しています。人々は変化に適応するために他の人々と頻繁に対話します。この行動を模倣するために、彼らはヒューマノイドエージェントにお互いの関係がどれだけ親しいかに基づいて会話を調整する力を与えました。彼らのエージェントはUnity WebGLゲームインターフェースを使用して彼ら自身を可視化し、インタラクティブな分析ダッシュボードを使用して時間の経過に伴う刺激されたエージェントの状態を示します。彼らはUnity WebGLゲームエンジンを使用してヒューマノイドエージェントを可視化するためのサンドボックスHTMLゲーム環境を作成しました。ユーザーは3つの異なる世界のいずれかを選択して、各ステップでエージェントの状態と位置を表示することができます。彼らのゲームインターフェースは、シミュレートされた世界からのJSON構造化ファイルを取り込み、アニメーションに変換します。彼らは様々なヒューマノイドエージェントの状態を時間の経過にわたって可視化するためにPlotly Dashを開発しました。彼らのシステムは現在、2つのエージェント間の対話のみをサポートしており、マルチパーティの対話を支援することを目指しています。エージェントは実世界の人間の行動を完全に反映していないシミュレーションで作業しているため、ユーザーにはシミュレーションで作業していることを通知する必要があります。その能力にもかかわらず、人間のような生成エージェントを使用する際には倫理的な問題やプライバシーの懸念を考慮することが重要です。情報の拡散、トレーニングデータに偏りがあること、責任ある使用と監視の可能性などです。

「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。…

『Gradioを使ったリテンションの理解』

「最初のウェブアプリケーションを作った瞬間を覚えていますそれは約8年前で、私は比較的初心者のアナリストで、BIツールがすべての問題を解決できると確信していましたその…」

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