Search Results NGC

「Retrieval Augmented GenerationとLangChain Agentsを使用して、内部情報へのアクセスを簡素化する」

この投稿では、顧客が内部文書を検索する際に直面する最も一般的な課題について説明し、AWSサービスを使用して内部情報をより有用にするための生成型AI対話ボットを作成するための具体的なガイダンスを提供します組織内に存在するデータのうち、非構造化データが全体の80％を占めています[...]

「LangChain、Activeloop、そしてGPT-4を使用して、Redditのソースコードをリバースエンジニアリングするための分かりやすいガイド」

この記事では、Redditのバージョン1のソースコードをリバースエンジニアリングして、その動作をより理解します

「LangchainとDeep Lakeでドキュメントを検索してください！」

イントロダクション langchainやdeep lakeのような大規模言語モデルは、ドキュメントQ&Aや情報検索の分野で大きな進歩を遂げています。これらのモデルは世界について多くの知識を持っていますが、時には自分が何を知らないかを知ることに苦労することがあります。それにより、知識の欠落を埋めるためにでたらめな情報を作り出すことがありますが、これは良いことではありません。しかし、Retrieval Augmented Generation（RAG）という新しい手法が有望です。RAGを使用して、プライベートな知識ベースと組み合わせてLLMにクエリを投げることで、これらのモデルをより良くすることができます。これにより、彼らはデータソースから追加の情報を得ることができ、イノベーションを促進し、十分な情報がない場合の誤りを減らすことができます。 RAGは、プロンプトを独自のデータで強化することによって機能し、大規模言語モデルの知識を高め、同時に幻覚の発生を減らします。学習目標 1. RAGのアプローチとその利点の理解 2. ドキュメントQ&Aの課題の認識 3. シンプルな生成とRetrieval Augmented Generationの違い 4. Doc-QnAのような業界のユースケースでのRAGの実践この学習記事の最後までに、Retrieval Augmented Generation（RAG）とそのドキュメントの質問応答と情報検索におけるLLMのパフォーマンス向上への応用について、しっかりと理解を持つことができるでしょう。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。はじめにドキュメントの質問応答に関して、理想的な解決策は、モデルに質問があった時に必要な情報をすぐに与えることです。しかし、どの情報が関連しているかを決定することは難しい場合があり、大規模言語モデルがどのような動作をするかに依存します。これがRAGの概念が重要になる理由です。…

「LangChainとOpenAIを使用して、自己モデレートされたコメントシステムを作成する」

免責事項として、LangChainツールの動作を示すために作成された例であることをご承知おきください自己調整型のコメントシステムを作成する方法はさまざまあります...

OpenAIとLangChainによるMLエンジニアリングとLLMOpsへの導入

「OpenAI LLMsの操作方法とPythonでの人気のあるLangChainツールキットの使用方法を理解する書籍『Machine Learning Engineering with Python』からの抜粋、Packt、2023年」

「LangchainなしでPDFチャットボットを構築する方法」

はじめに Chatgptのリリース以来、AI領域では進歩のペースが減速する気配はありません。毎日新しいツールや技術が開発されています。ビジネスやAI領域全般にとっては素晴らしいことですが、プログラマとして、すべてを学んで何かを構築する必要があるでしょうか？答えはノーです。この場合、より現実的なアプローチは、必要なものについて学ぶことです。ものを簡単にすると約束するツールや技術がたくさんありますが、すべての場合にそれらが必要というわけではありません。単純なユースケースに対して大規模なフレームワークを使用すると、コードが肥大化してしまいます。そこで、この記事では、LangchainなしでCLI PDFチャットボットを構築し、なぜ必ずしもAIフレームワークが必要ではないのかを理解していきます。学習目標 LangchainやLlama IndexのようなAIフレームワークが必要ない理由フレームワークが必要な場合ベクトルデータベースとインデックス作成について学ぶ PythonでゼロからCLI Q&Aチャットボットを構築するこの記事は、Data Science Blogathonの一環として公開されました。 Langchainなしで済むのか？最近の数ヶ月間、LangchainやLLama Indexなどのフレームワークは、開発者によるLLMアプリの便利な開発を可能にする非凡な能力により、注目を集めています。しかし、多くのユースケースでは、これらのフレームワークは過剰となる場合があります。それは、銃撃戦にバズーカを持ってくるようなものです。これらのフレームワークには、プロジェクトで必要のないものも含まれています。Pythonはすでに肥大化していることで有名です。その上で、ほとんど必要のない依存関係を追加すると、環境が混乱するだけです。そのようなユースケースの一つがドキュメントのクエリです。プロジェクトがAIエージェントやその他の複雑なものを含まない場合、Langchainを捨ててゼロからワークフローを作成することで、不要な肥大化を減らすことができます。また、LangchainやLlama Indexのようなフレームワークは急速に開発が進んでおり、コードのリファクタリングによってビルドが壊れる可能性があります。 Langchainはいつ必要ですか？複雑なソフトウェアを自動化するエージェントを構築したり、ゼロから構築するのに長時間のエンジニアリングが必要なプロジェクトなど、より高度なニーズがある場合は、事前に作成されたソリューションを使用することは合理的です。改めて発明する必要はありません、より良い車輪が必要な場合を除いては。その他にも、微調整を加えた既製のソリューションを使用することが絶対に合理的な場合は数多くあります。 QAチャットボットの構築 LLMの最も求められているユースケースの一つは、ドキュメントの質問応答です。そして、OpenAIがChatGPTのエンドポイントを公開した後、テキストデータソースを使用して対話型の会話ボットを構築することがより簡単になりました。この記事では、ゼロからLLM Q&A…

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「Retrieval Augmented GenerationとLangChain Agentsを使用して、内部情報へのアクセスを簡素化する」

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「LangChainとOpenAIを使用して、自己モデレートされたコメントシステムを作成する」

OpenAIとLangChainによるMLエンジニアリングとLLMOpsへの導入

「LangchainなしでPDFチャットボットを構築する方法」

「Langchainとは何ですか？そして、大規模言語モデルとは何ですか？」

『チュートリアルを超えて LangChainのPandasエージェントでデータ分析を学ぶ』

ルーターLangchain：Langchainを使用してコーディングアシスタンスを作成する方法

「LangChainエージェントを使用してLLMをスーパーチャージする方法」

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