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「Quip Python APIs を使用して Quip スプレッドシートからデータを読み書きする方法」

「エコマースのショッピングアプリの例を挙げてみましょうシステムには、顧客から100件のネガティブな評価を受けるとサプライヤーをブラックリストに入れるというロジックがありますしかし、以下のようなシナリオも考えられます...」

「時間の最適化を送る」

「STO（ストラテジックタイミングオプティマイゼーション）は、戦略的なメッセージングのタイミングを通じて、望ましい顧客の行動を最大化することを目指していますこれには、実験とデータ分析を通じて仮定を検証することが含まれます」

「Rustベースのベクトルデータベース、Qdrantに深く潜る」

イントロダクションベクトルデータベースは、非構造化および構造化データの表現を格納および索引化するための主要な場所となっています。これらの表現は、埋め込みモデルによって生成されるベクトル埋め込みです。ベクトルストアは、ディープラーニングモデル、特に大規模な言語モデルを使用したアプリの開発で重要な役割を果たしています。ベクトルストアの領域は常に進化しており、最近導入されたQdrantはその1つで、機能が充実しています。さあ、それについてもっと詳しく見ていきましょう。学習目標 Qdrantの専門用語に慣れることで、より理解を深める Qdrant Cloudにダイブし、クラスタを作成するドキュメントの埋め込みを作成し、Qdrantコレクションに保存する方法を学ぶ Qdrantでクエリがどのように機能するかを探る Qdrantのフィルタリングを弄って、その動作を確認するこの記事はData Science Blogathonの一環として公開されました。埋め込みとは何ですか？ベクトル埋め込みは、データを数値形式で表現する手段です。つまり、テキスト、写真、音声、ビデオなどのデータの種類に関係なく、n次元空間または数値ベクトルとして表します。埋め込みを使用すると、関連するデータをグループ化することができます。特定の入力は、特定のモデルを使用してベクトルに変換することができます。Googleによって作成された有名な埋め込みモデルであるWord2Vecは、単語をベクトル（ベクトルはn次元の点です）に変換します。各大規模言語モデルには、LLMの埋め込みを生成する埋め込みモデルがあります。埋め込みは何に使用されますか？単語をベクトルに変換する利点の1つは、比較が可能であるということです。数値入力またはベクトル埋め込みとして2つの単語が与えられた場合、コンピュータはそれらを直接比較することはできませんが、それらを比較することができます。類似した埋め込みを持つ単語をグループ化することが可能です。王、女王、王子、王女といった用語は、関連するクラスタに表示されます。この意味で、埋め込みは、与えられた用語に関連する単語を特定するのに役立ちます。これは、文に使用され、入力された文に関連する文を返すデータが提供される場合に使用されます。これは、チャットボット、文の類似度、異常検知、セマンティックサーチなどの多くのユースケースの基礎となります。私たちが提供するPDFまたはドキュメントに基づいて質問に答えるために開発するチャットボットは、この埋め込みの概念を利用しています。これは、すべての生成的大規模言語モデルが、それらに供給されるクエリに同様に関連付けられたコンテンツを取得するために使用する方法です。ベクトルデータベースとは何ですか？先述のように、埋め込みは、通常非構造化データの場合に数字形式で表される、あらゆる種類のデータの表現です。それでは、それらをどこに保存するのでしょうか？伝統的なRDBMS（リレーショナルデータベース管理システム）では、これらのベクトル埋め込みを保存することはできません。これがベクトルストア/ベクトルデータベースの登場する場所です。ベクトルデータベースは、効率的な方法でベクトル埋め込みを保存および取得するために設計されています。埋め込みモデルのサポートや似たようなベクトルを取得するために使用する検索アルゴリズムの種類によって異なる多くのベクトルストアが存在します。 Qdrantとは何ですか？ Qdrantは、新しいベクトル類似度検索エンジンおよびベクトルデータベースであり、安全性で知られるRust言語で構築された本番向けのサービスを提供しています。 Qdrantは、メタデータであるペイロードが付加された高次元ポイント（ポイントはベクトル埋め込みのこと）を保存、検索、管理するために設計されたユーザーフレンドリーなAPIを備えています。これらのペイロードは有用な情報となり、検索の精度向上およびユーザーへの洞察を提供します。Chromaなど他のベクトルデータベースに精通している方であれば、ペイロードはメタデータに似ており、ベクトルに関する情報を含んでいます。 Rustで書かれていることにより、Qdrantは高負荷下でも高速で信頼性のあるベクトルストアとなっています。他のデータベースとの違いは、Qdrantが提供するクライアントAPIの数です。現在、QdrantはPython、TypeScript/JavaScript、Rust、およびGoをサポートしています。QdrantはベクトルインデックスにHSNW（階層ナビゲーション小世界グラフ）を使用しており、コサイン、ドット、ユークリッドなどの多くの距離尺度を備えています。また、ボックスから推奨APIも利用できます。 Qdrantの用語を知る…

「NASAのPower APIを使用して気候GPTを作成する」

この記事では、OpenAIの新しいGPT機能について探求しますこの機能は、外部のAPIを自動的に呼び出してデータを取得し、コードを生成して回答するAIエージェントを素早く作成するためのコードなしの方法を提供します

「ReactとChatGPT APIを使用して独自のAIチャットボットを作成する方法」

このブログでは、ReactとChatGPT APIを使用して独自の人工知能（AI）チャットボットを作成するプロセスを案内します

「C# で GPT（一般目的テンプレート）を拡張しましょう」

この記事では、OpenAIを使用してGPTを作成し、AINIRO.IO Magic Cloudを使用して独自のC#コードで拡張する方法を示しています

エクスラマV2：LLMを実行するための最速のライブラリ

ExLlamaV2は、GPTQからさらに高いパフォーマンスを引き出すために設計されたライブラリです新しいカーネルのおかげで、(超高速の)速い推論に最適化されています

「ターシャーに会ってください：GPT4のようなマルチモーダルLLMとのウェブインタラクションを可能にするオープンソースのPythonライブラリ」

AIの成長とそれによる私たちの生活への影響はますます大きくなっており、AIをより便利で使いやすくするための研究が行われています。今日、AIは日常生活のあらゆる側面で有用性を見出しています。多岐にわたる分野で広範な研究が行われてきました。そのため、Reworkdの研究者たちは、GPT-4などのマルチモーダル言語モデル（LLM）とのWebインタラクションを容易にするための、オープンソースのPythonライブラリであるTarsierを開発しました。 Tarsierは、ウェブページ上のインタラクティブな要素を視覚的にタグ付けし、ユーザーとマシンの間のインタラクションを可能にする橋の役割を果たします。 Tarsierは、LLMの複雑なウェブインタラクションのプロセスを簡略化します。これは、角括弧やIDなどの一意の識別子を使用して要素にタグを付けることによって実現されます。これらの要素は、ボタン、リンク、および入力フィールドなど、ページ上で表示される要素であり、GPT-4がアクションを実行するための重要なマッピングを確立します。言い換えれば、Tarsierは、言語モデルにウェブを理解可能にする翻訳者の役割を果たします。 Tarsierの特徴の1つは、ページを視覚的に表現する能力です。この機能は、既存のビジョン言語モデルが直面する課題に対して重要となります。Tarsierは、光学文字認識（OCR）ユーティリティを提供することで、ページのスクリーンショットをホワイトスペース構造化された文字列に変換し、非マルチモーダルLLMでもウェブページの内容と意味を理解できるようにします。 Tarsierは、言語モデルのインタラクション能力を大幅に向上させる2つの基本的なユーティリティを導入しています。これらは、インタラクティブな要素のタグ付けとスクリーンショットのOCRテキスト表現への解析です。 Tarsierは、一意の識別子を使用してインタラクティブな要素にタグを付けるという点で他とは一線を画しています。この識別子により、言語モデル（LLM）は、ボタンのクリック、リンクの追跡、入力フィールドの完成など、自分が対応できる要素を理解することができます。このタグ付けの方法により、理解力が向上し、LLMの選択肢とウェブページの基盤となる要素との明確な関連性が生まれます。 Tarsierのもう一つの革新的な特徴は、スクリーンショットを空間的に認識できるOCRテキスト表現に変換できる能力です。この進歩により、GPT-4などのテキストのみのLLMを用いてウェブタスクを実行することが可能になります。本質的に、Tarsierは視覚に頼らずに言語モデルがウェブと対話するためのAIアプリケーションの可能性を広げます。また、Tarsierには、LangchainやLlamaIndexなどのよく知られたLLMライブラリとの使用方法を示すクックブックがあり、オンボーディングプロセスを簡単にすることができます。これらのクックブックにより、人々は有用な例や知見を提供しながら、直接Tarsierの機能を体験することができます。まとめると、TarsierはLLMの能力向上のために必要なツールです。オンライン要素の整理された描写を提供することで、LLMにウェブの複雑さを探求し理解するためのツールを提供します。OCRツールを備えることで、テキストのみのモデルにまで利用範囲を広げ、障壁を取り除き、多様で適応性のあるAI環境を促進します。この記事は、Meet Tarsier: An Open Source Python Library to Enable Web Interaction with Multi-Modal LLMs like…

コロッシャンクリエーターレビュー：最高のAIビデオジェネレーター？

AIビデオジェネレーターをお探しですか？このColossyan Creatorのレビューをチェックして、その特徴や他の選択肢との比較を学びましょう

5分で作成するLow-Code GPT AIアプリを作成する

AIとデータベースの相互作用にAIのツール、AINIROとOpenAIのGPTを組み合わせることで、5分で完全なデータベースをCRUDアプリに組み込むことができます

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