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ベクトルデータベースについてのすべて – その重要性、ベクトル埋め込み、および大規模言語モデル（LLM）向けのトップベクトルデータベース

大型言語モデルは近年、著しい成長と進化を遂げています。人工知能の分野は、これらのモデルの新たなリリースごとにブームを巻き起こしています。教育や金融、医療やメディアなど、LLMはほぼすべての領域に貢献しています。GPT、BERT、PaLM、LLaMaなどの有名なLLMは、人間を模倣することでAI産業を革新しています。OpenAIによって開発されたGPTアーキテクチャに基づく有名なチャットボットChatGPTは、正確で創造的なコンテンツの生成、質問への回答、大量のテキスト段落の要約、言語翻訳など、人間を模倣しています。ベクトルデータベースとは何ですか？ AIと機械学習の分野で急速に人気を集めている新しい独特なタイプのデータベースがベクトルデータベースです。従来のリレーショナルデータベース（最初は行と列で表形式のデータを格納するために設計されたもの）や、JSONドキュメントでデータを格納する最近のNoSQLデータベース（例：MongoDB）とは異なる性質を持つためです。ベクトルデータベースは、ベクトル埋め込みのみを格納および検索するために設計された特殊なデータベースです。大型言語モデルと新しいアプリケーションは、ベクトル埋め込みとベクトルデータベースに依存しています。これらのデータベースは、ベクトルデータの効果的な格納と操作のために作られた専用のデータベースです。ベクトルデータは、点、線、およびポリゴンを使用して空間内のオブジェクトを記述するために使用され、コンピュータグラフィックス、機械学習、地理情報システムなど、さまざまな産業で頻繁に使用されています。ベクトルデータベースは、ベクトル埋め込みに基づいており、これはAIシステムがデータを解釈し、長期的なメモリを保持するのに役立つ意味情報を持つデータの一種です。これらの埋め込みは、MLプロセスの一環として生成されたトレーニングデータの縮小バージョンです。これらは機械学習の推論フェーズで新しいデータを実行するために使用されるフィルタとして機能します。ベクトルデータベースでは、データの幾何学的な特性を使用して組織化および格納します。各アイテムは、空間内の座標とその特性を与える他のプロパティによって識別されます。たとえば、ベクトルデータベースは、GISアプリケーションで町、高速道路、川などの地理的な特徴の詳細を記録するために使用される可能性があります。ベクトルデータベースの利点空間インデックス：ベクトルデータベースは、Rツリーやクアッドツリーなどの空間インデックス技術を使用して、近接や制約などの地理的な関係に基づいてデータの検索を可能にします。これにより、ベクトルデータベースは他のデータベースよりも優れた性能を持つことができます。多次元インデックス：ベクトルデータベースは、空間インデックスに加えて、追加のベクトルデータの特性に対してインデックスをサポートすることができます。これにより、非空間属性に基づいた効果的な検索とフィルタリングが可能となります。幾何学的な操作：ベクトルデータベースには、交差、バッファリング、距離計算などの幾何学的な操作のための組み込みサポートが頻繁にあります。これは、空間分析、ルーティング、マップの可視化などのタスクに重要です。地理情報システム（GIS）との統合：ベクトルデータベースは、効率的な空間データの処理と分析によく使用され、GISソフトウェアやツールと組み合わせて使用されます。 LLMの構築に最適なベクトルデータベース大型言語モデルの場合、ベクトルデータベースは、LLMのトレーニングから得られるベクトル埋め込みの格納に主に使用されています。 Pinecone – Pineconeは、優れたパフォーマンス、スケーラビリティ、複雑なデータの処理能力を備えた強力なベクトルデータベースです。ベクトルへの即時アクセスとリアルタイムの更新が必要なアプリケーションに最適であり、迅速かつ効率的なデータの検索に優れています。 DataStax – DataStaxのAstraDBは、アプリケーション開発を加速するためのベクトルデータベースです。AstraDBはCassandra操作との統合、およびAppCloudDBとの連携により、アプリの構築を簡素化し、効率的なデータの取得を自動的にさまざまなクラウドインフラストラクチャ上でスケーリングすることができます。 MongoDB – MongoDBのAtlas Vector Search機能は、生成的AIと意味検索の統合における重要な進歩です。ベクトル検索機能の統合により、MongoDBはデータ分析、推奨システム、自然言語処理などの作業を開発者が行えるようにします。Atlas…

今日、開発者の70%がAIを受け入れています：現在のテックの環境での大型言語モデル、LangChain、およびベクトルデータベースの台頭について探求する

人工知能には無限の可能性があります。それは、新しいリリースや開発によって明らかになっています。OpenAIが開発した最新のチャットボットであるChatGPTのリリースにより、AIの領域はGPTのトランスフォーマーアーキテクチャのおかげで常に注目を浴びています。ディープラーニング、自然言語処理（NLP）、自然言語理解（NLU）からコンピュータビジョンまで、AIは無限のイノベーションをもたらす未来へと皆を推進しています。ほぼすべての産業がAIの潜在能力を活用し、自己革新を遂げています。特に大規模言語モデル（LLMs）、LangChain、およびベクトルデータベースの領域での優れた技術的進歩がこの素晴らしい発展の原動力です。大規模言語モデル大規模言語モデル（LLMs）の開発は、人工知能における大きな進歩を表しています。これらのディープラーニングベースのモデルは、自然言語を処理し理解する際に印象的な正確さと流暢さを示します。LLMsは、書籍、ジャーナル、Webページなど、さまざまなソースからの大量のテキストデータを使用してトレーニングされます。言語を学ぶ過程で、LLMsは言語の構造、パターン、および意味的な関連性を理解するのに役立ちます。 LLMsの基本的なアーキテクチャは通常、複数の層からなるディープニューラルネットワークです。このネットワークは、トレーニングデータで発見されたパターンと接続に基づいて、入力テキストを分析し予測を行います。トレーニングフェーズ中にモデルの期待される出力と意図された出力の不一致を減少させるために、モデルのパラメータは調整されます。LLMは、トレーニング中にテキストデータを消費し、文脈に応じて次の単語または単語のシリーズを予測しようとします。 LLMsの使用方法質問への回答：LLMsは質問に回答するのが得意であり、正確で簡潔な回答を提供するために、本や論文、ウェブサイトなどの大量のテキストを検索します。コンテンツ生成 – LLMsは、コンテンツ生成に活用されることが証明されています。彼らは、文法的に正しい一貫した記事、ブログエントリ、および他の文章を生成する能力を持っています。テキスト要約：LLMsはテキスト要約に優れており、長いテキストを短く、より理解しやすい要約にまとめることができます。チャットボット – LLMsは、チャットボットや対話型AIを使用したシステムの開発に頻繁に使用されます。これらのシステムは、質問を理解し適切に応答し、対話全体で文脈を保持することで、ユーザーと自然な言語で対話することができます。言語翻訳 – LLMsは、言語の壁を乗り越えて成功したコミュニケーションを可能にするため、テキストの正確な翻訳が可能です。 LLMのトレーニングの手順 LLMのトレーニングの最初の段階は、モデルが言語のパターンや構造を発見するために使用する大規模なテキストデータセットを編集することです。データセットが収集されたら、トレーニングのためにそれを準備するために前処理が必要です。これには、不要なエントリを削除することによるデータのクリーニングが含まれます。 LLMをトレーニングするために適切なモデルアーキテクチャを選択することは重要です。トランスフォーマベースのアーキテクチャは、GPTモデルを含む自然言語の処理と生成に非常に効率的であることが示されています。モデルのパラメータを調整してLLMをトレーニングし、バックプロパゲーションなどのディープラーニング手法を使用してその精度を向上させます。モデルはトレーニング中に入力データを処理し、認識されたパターンに基づいて予測を行います。初期のトレーニング後、LLMは特定のタスクやドメインでさらに微調整され、それらの領域でのパフォーマンスが向上します。トレーニングされたLLMのパフォーマンスを評価し、モデルのパフォーマンスを評価するためのパープレキシティや精度などの複数のメトリクスを使用して、その効果を決定することが重要です。トレーニングと評価が完了したLLMは、実際のアプリケーションのためのプロダクション環境で使用されます。…

Langchainを使用してYouTube動画用のChatGPTを構築する

はじめにビデオとチャットで話すことができたらどのくらい便利だろうかと考えたことがありますか？私自身、ブログを書く人間として、関連する情報を見つけるために1時間ものビデオを見ることはしばしば退屈に感じます。ビデオから有用な情報を得るために、ビデオを見ることが仕事のように感じることもあります。そこで、YouTubeビデオやその他のビデオとチャットできるチャットボットを作成しました。これは、GPT-3.5-turbo、Langchain、ChromaDB、Whisper、およびGradioによって実現されました。この記事では、Langchainを使用してYouTubeビデオのための機能的なチャットボットを構築するコードの解説を行います。学習目標 Gradioを使用してWebインターフェースを構築する Whisperを使用してYouTubeビデオを処理し、テキストデータを抽出するテキストデータを適切に処理およびフォーマットするテキストデータの埋め込みを作成する Chroma DBを構成してデータを保存する OpenAI chatGPT、ChromaDB、および埋め込み機能を使用してLangchainの会話チェーンを初期化する最後に、Gradioチャットボットに対するクエリとストリーミング回答を行うコーディングの部分に入る前に、使用するツールや技術に慣れておきましょう。この記事は、Data Science Blogathonの一部として公開されました。 Langchain Langchainは、Pythonで書かれたオープンソースのツールで、Large Language Modelsデータに対応したエージェントを作成できます。では、それはどういうことでしょうか？GPT-3.5やGPT-4など、商用で利用可能な大規模言語モデルのほとんどは、トレーニングされたデータに制限があります。たとえば、ChatGPTは、すでに見た質問にしか答えることができません。2021年9月以降のものは不明です。これがLangchainが解決する核心的な問題です。Wordドキュメントや個人用PDFなど、どのデータでもLLMに送信して人間らしい回答を得ることができます。ベクトルDB、チャットモデル、および埋め込み関数などのツールにはラッパーがあり、Langchainだけを使用してAIアプリケーションを簡単に構築できます。 Langchainを使用すると、エージェント（LLMボット）を構築することもできます。これらの自律エージェントは、データ分析、SQLクエリ、基本的なコードの記述など、複数のタスクに設定できます。これらのエージェントを使用することで、低レベルな知識作業をLLMに外注することができるため、時間とエネルギーを節約できます。このプロジェクトでは、Langchainツールを使用して、ビデオ用のチャットアプリを構築します。Langchainに関する詳細については、公式サイトを訪問してください。 Whisper Whisperは、OpenAIの別の製品です。これは、オーディオまたはビデオをテキストに変換できる汎用音声認識モデルです。多言語翻訳、音声認識、および分類を実行するために、多様なオーディオをトレーニングしています。…

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