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DataHour プライベートデータと効果的な評価を備えたLlamaIndex QAシステム

イントロダクション Datahourは、データサイエンスと人工知能の分野で業界の専門家が知識と経験を共有するオンラインの1時間のウェブシリーズです。このセッションでは、Glance-Inmobiの優れたデータサイエンティストであるRavi Thejaが、推薦システム、NLPアプリケーション、生成モデルにおける先端的な機械学習モデルの構築と展開についての専門知識を共有しました。RaviはIIIT-Bangaloreでコンピュータサイエンスの修士号を取得し、データサイエンスと人工知能の基礎を確立しています。このセッションでは、LlamaIndexと、そのプライベートデータを使用してQAシステムを構築し、QAシステムを評価する方法について取り上げます。このブログ投稿では、セッションから得られた主なポイントと、Llama Indexとその応用について詳しく説明します。 Llama Indexとは何ですか？ Llama Indexは、外部データソースとクエリエンジンの間のインターフェースとして機能するソリューションです。データエンジン、インデックスまたはデータサクセス、およびクエリインターフェースの3つのコンポーネントから構成されています。Llama Indexが提供するデータコネクタは、PDF、音声ファイル、CRMシステムなど、さまざまなソースから簡単にデータを取り込むことができます。インデックスは、異なるユースケースのためにデータを格納し、インデックスを作成します。クエリインターフェースは、必要な情報を取得して質問に答えるために使用されます。Llama Indexは、営業、マーケティング、採用、法務、財務など、さまざまなアプリケーションに役立ちます。大量のテキストデータを処理する際の課題このセッションでは、大量のテキストデータを処理する際の課題と、与えられた質問に適切な情報を抽出する方法について説明しています。さまざまなソースからプライベートデータが利用でき、それを使用する方法の1つは、データをトレーニングしてLLMを微調整することです。ただし、これには多くのデータの準備作業が必要であり、透明性に欠ける場合があります。もう1つの方法は、コンテキストを持つプロンプトを使用して質問に答えることですが、トークンの制限があります。 Llama Indexの構造 Llama Indexの構造は、ドキュメントをインデックス化することによってデータの概要を作成することを含みます。インデックス作成のプロセスでは、テキストドキュメントを異なるノードにチャンキングし、各ノードに埋め込みを持たせます。レトリーバは、指定されたクエリに対してドキュメントを取得し、クエリエンジンは取得と集計を管理します。Llama Indexには、ベクターストアインデックスなど、さまざまなタイプのインデックスがあります。セールスモデルを使用して応答を生成するために、システムはドキュメントをノードに分割し、各ノードに埋め込みを作成して格納します。クエリングでは、クエリの埋め込みとクエリに類似したトップノードを取得します。セールスモデルはこれらのノードを利用して応答を生成します。Llamaは無料であり、統合が可能です。インデックス上のクエリに応じた応答の生成講演者は、インデックス上のクエリに応じた応答の生成について説明しています。著者は、テストストアのインデクシングのデフォルト値が1に設定されていることを説明し、インデックス化にベクターを使用すると、回答を生成するために最初のノードのみが使用されることを意味すると述べています。ただし、すべてのノードを反復処理して応答を生成する場合は、リストインデックスを使用します。著者はまた、前の回答、クエリ、およびノード情報に基づいて回答を再生成するために使用される作成および改善フレームワークについても説明しています。講演者は、このプロセスが意味検索に役立ち、わずか数行のコードで達成できると述べています。特定の応答モードを使用したドキュメントのクエリと要約講演者は、Mindexツールが提供する「3要約」という特定の応答モードを使用して、ドキュメントのクエリと要約について説明しています。このプロセスでは、必要なライブラリをインポートし、ウェブページ、PDF、Google Driveなどのさまざまなソースからデータを読み込み、ドキュメントからベクターストアインデックスを作成します。テキストでは、ツールを使用して作成できるシンプルなUIシステムについても言及されています。応答モードでは、ドキュメントのクエリと記事の要約を行うことができます。講演者はまた、質問に答えるためのソースノートと類似性のサポートの使用についても言及しています。 CSVファイルのインデックス作成とクエリでの取得方法テキストでは、CSVファイルのインデックス作成とクエリでの取得方法について説明しています。CSVファイルがインデックス化されると、クエリで取得することができますが、1つの行に異なる列に1つのデータポイントがある場合、一部の情報が失われる可能性があります。CSVファイルの場合、データをWSLデータベースに取り込み、任意のSQLデータベースの上にラッパーを使用してテキストU…

DataHour ラマインデックス QA システムにおけるプライベートデータと効果的な評価

イントロダクション Datahourは、データサイエンスと人工知能の分野で業界の専門家が知識と経験を共有するAnalytics Vidhyaのオンライン1時間のウェブシリーズです。Ravi ThejaというGlance-Inmobiの熟練したデータサイエンティストが、レコメンダーシステム、NLPアプリケーション、ジェネレーティブAIのための最新の機械学習モデルの構築と展開における専門知識を共有しました。RaviはIIIT-Bangaloreでコンピュータサイエンスの修士号を取得し、データサイエンスと人工知能の基礎を確固たるものにしました。このセッションは、LlamaIndexと、それがプライベートデータでQAシステムを構築し、QAシステムを評価する方法について取り上げています。このブログ投稿では、セッションからのキーポイントとLlama Indexの詳細な説明について説明します。 Llama Indexとは何ですか？ Llama Indexは、外部データソースとクエリエンジンの間のインターフェースとして機能するソリューションです。データエンジン、インデックスまたはデータサクセス、クエリインターフェースの3つのコンポーネントから構成されています。Llama Indexが提供するデータコネクタにより、PDF、音声ファイル、CRMシステムなど、さまざまなソースからのデータの簡単な取り込みが可能です。インデックスは、さまざまなユースケースのデータを格納し、インデックス化し、クエリインターフェースは必要な情報を取得して質問に答えるためのものです。Llama Indexは、営業、マーケティング、採用、法律、財務など、さまざまなアプリケーションに役立ちます。大量のテキストデータを扱う際の課題このセッションでは、大量のテキストデータを扱う際の課題と、与えられた質問に適切な情報を抽出する方法について議論されています。さまざまなソースからプライベートデータが利用でき、それを使用する方法の1つは、データをトレーニングしてLLMを微調整することです。ただし、これには多くのデータの準備作業が必要であり、透明性に欠けます。別の方法は、コンテキストを持つプロンプトを使用して質問に答えることですが、トークンの制限があります。 Llama Indexの構造 Llama Indexの構造は、ドキュメントのインデックスを作成することによってデータの概要を作成することを含みます。インデックス作成のプロセスでは、テキストドキュメントを異なるノードにチャンク分割し、各ノードに埋め込みが付いた形で行われます。リトリーバーは、指定されたクエリに対してドキュメントを取得し、クエリエンジンはリトリーバーとセンサスの管理を行います。Llama Indexにはさまざまなタイプのインデックスがあり、ベクトルストアインデックスが最も単純です。営業モデルを使用して応答を生成するために、システムはドキュメントをノードに分割し、各ノードに埋め込みを作成して保存します。クエリングでは、クエリの埋め込みとクエリに類似したトップノードを取得します。営業モデルは、これらのノードを使用して応答を生成します。Llamaは無料であり、collapseと統合されます。インデックス上のクエリに応じたレスポンスの生成スピーカーは、インデックス上のクエリに応じたレスポンスの生成について話し合います。著者は、テストストアのインデックスのデフォルト値が1に設定されており、インデックス用のベクトルを使用すると、回答を生成するために最初のノードのみが使用されることを説明しています。ただし、LLMが応答を生成するためにすべてのノードを繰り返す場合は、リストインデックスを使用します。著者はまた、前の回答、クエリ、およびノードの情報に基づいて回答を再生成するために使用される「create and refine」フレームワークについても説明しています。スピーカーは、このプロセスがセマンティックサーチに役立ち、わずかなコードで実現できることを述べています。特定のレスポンスモードを使用したドキュメントのクエリと要約スピーカーは、Mindexツールが提供する「3要約」と呼ばれる特定のレスポンスモードを使用して、ドキュメントのクエリと要約の方法について説明しています。このプロセスでは、必要なライブラリをインポートし、Webページ、PDF、Googleドライブなどからデータをロードし、ドキュメントからベクトルストアインデックスを作成します。テキストには、ツールを使用して作成できるシンプルなUIシステムについても言及されています。レスポンスモードでは、ドキュメントのクエリと記事の要約が可能です。スピーカーはまた、質問に答えるためのソースノートと類似性のサポートを使用する方法についても言及しています。…

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ChatGPTのコードインタプリター：知っておくべきすべてのこと

OpenAIは、興奮をもって発表を行っており、最新の発表はChatGPT Plusのユーザーを喜ばせることでしょう。数ヶ月の期待を経て、Code Interpreterプラグインは来週ベータモードでローンチされます。この画期的な機能により、ユーザーはChatGPT内でコードをシームレスに解釈・実行することが可能となり、データ分析から可視化など、さまざまなことが可能になります。Code Interpreterプラグインは、AIモデルとのインタラクション方法を革新的に変えます。また読む：OpenAIが全てのChatGPT Plusユーザー向けにChatGPTプラグインを展開中 | 有効化方法を学ぶコード解釈の力を解き放つ Code Interpreterプラグインの導入により、ChatGPT Plusのユーザーは様々な機能を持つ強力なツールにアクセスすることができます。これにより、データの分析、グラフの作成、ファイルの編集、数学的な操作、コードの直接実行などがChatGPTのインターフェース内で行えます。このプラグインの多様性は、特にデータサイエンスの領域で非常に有用です。 Code Interpreter：データサイエンティストの最良のパートナーデータサイエンティストは特に、Code Interpreterプラグインから多くの恩恵を受けることができます。ChatGPT Plusパッケージに含まれるこの最先端のツールは、データサイエンティストのワークフローのさまざまな側面を効率化し向上させる潜在能力を持っています。データの可視化やトレンドの分析、データセットの変換など、このプラグインは従来のデータサイエンスツールと同等の機能を提供します。Code Interpreterプラグインは、追加のソフトウェアや専門知識を必要とせずに複雑なタスクを実行することができるため、この分野において画期的な存在となります。興奮に満ちたコミュニティ Code Interpreterプラグインの利用可能性のニュースは、ChatGPT Plusユーザーコミュニティ全体に興奮をもたらしました。ユーザーは既にこの強力な新機能を最大限に活用するためのヒントやトリックを共有しています。4月の12のプラグインの初期発表以来、プラットフォームは200以上のプラグインに成長し、ユーザーの可能性をさらに拡大しています。ChatGPTを取り巻く活気あるサポートコミュニティは、ユーザーがCode Interpreterプラグインの活用を最大化するための指導とインスピレーションを簡単に見つけられることを保証します。また読む：ChatGPTのビッグサプライズ：OpenAIがAIマーケットプレイスを作成…

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人工知能（AI）の台頭は、多くの産業を変革し、インテリアデザインも例外ではありませんAIを利用したインテリアデザインツールは、デザインのアイデアを視覚化、計画し、実行する方法を変え、プロセスをより効率的、個別化、そしてアクセスしやすくしていますこれらのツールは、AIのパワーを利用してパターンを分析し、好みを理解し、デザインの解決策を生成します[…]

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DataHour プライベートデータと効果的な評価を備えたLlamaIndex QAシステム

DataHour ラマインデックス QA システムにおけるプライベートデータと効果的な評価

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