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5分であなたのStreamlitウェブアプリをデプロイしましょう

データサイエンティストが自分の作業をダッシュボードや動作するウェブアプリで紹介することが求められるようになりましたウェブアプリを作成するために利用可能なツールを知っていると非常に便利です利用可能なツールはたくさんあります...

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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

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。…

BERTを使用してカスタムFAQチャットボットを構築する

チャットボットは、さまざまな目的のために多くの組織で使用される、ますます標準的で価値のあるインターフェースとなっています。顧客に個別の製品推奨を提供したり、クエリの解決のための24時間対応のカスタマーサポートを提供したり、顧客の予約をサポートしたりするなど、異なる産業で多くの応用が見つかっています。この記事では、お客様との対話を目的としたFAQチャットボットの作成プロセスについて説明します。FAQチャットボットは、特定のドメイン内の質問に対処し、事前定義された質問と対応する回答のリストを利用します。このタイプのチャットボットは、その基盤として意味的な質問マッチングを利用しています。学習目標 BERTモデルの基礎を理解する Elasticsearchとそのチャットボットへの適用を理解するチャットボットの作成メカニズム Elasticsearchにおけるインデックス作成とクエリ処理この記事は、データサイエンスブログマラソンの一部として公開されました。 BERTとは何ですか？ BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）は、2018年にGoogleによって開発された大規模な言語モデルです。単方向モデルとは異なり、BERTはTransformerアーキテクチャに基づく双方向モデルです。文中の前後の単語を考慮して単語の文脈を理解することで、より包括的な理解を可能にします。 BERTには、NLPタスクにおいて最先端のパフォーマンスを達成できなかったという大きな課題がありました。主な問題は、トークンレベルの埋め込みがテキストの類似性に効果的に使用できなかったため、文の埋め込みを生成する際のパフォーマンスが低下するということです。しかし、この課題に対処するために、Sentence-BERT（SBERT）が開発されました。SBERTは、Siamese Networkに基づいており、2つの文を一度に取り、BERTモデルを使用してトークンレベルの埋め込みを生成します。次に、各セットの埋め込みに対してプーリング層を適用して文の埋め込みを生成します。本記事では、文の埋め込みにSBERTを使用します。 Elastic Searchとは何ですか？ Elastic Searchは、非常に強力で高いスケーラビリティを持ち、リアルタイムで大量のデータを処理するために設計されたオープンソースの検索および分析エンジンです。全文検索機能を提供するApache Luceneライブラリ上に開発されています。Elasticsearchは、複数のノードにわたる高度に分散したネットワークを提供するため、高い可用性と障害耐性を提供する高いスケーラビリティを持っています。また、柔軟で堅牢なRESTful APIも提供しており、HTTPリクエストを使用して検索エンジンとの対話を可能にします。さまざまなプログラミング言語をサポートし、簡単なアプリケーション統合のためのクライアントライブラリも提供しています。 BERTとElastic Searchを使用してチャットボットを作成する方法…

「機械学習を使ってイタリアのファンタジーフットボールで勝利した方法」

「機械工学の専門家としてプログラミングとコンピュータサイエンスに興味を持っていた私は、数年前に機械学習と人工知能の世界に魅了されました彼らの重要性を認識し…」

「機械学習を使ったイタリアンファンタジーフットボールで勝利した方法」

数年前からプログラミングとコンピュータサイエンスに興味を持つ機械工学のエンジニアとして、私は機械学習と人工知能の世界に魅了されました彼らの重要性を認識し、

「ゲームからAIへ：NvidiaのAI革命における重要な役割」

Nvidiaは現在、Facebook、Tesla、Netflixよりも価値が高くなっていますロイターによると、株価は過去8ヶ月で3倍に増加しましたしかし、これはどのようにして起こったのでしょうか？ほぼ破産寸前だった会社がどのようにして…

「ゲーミングからAIへ：NvidiaのAI革命における重要な役割」

Nvidiaは現在、Facebook、Tesla、Netflixよりも価値が高いですロイターによると、株価は過去8ヶ月で3倍になりましたしかし、これはどのようにして起こったのでしょうか？ほとんど終わりかけていた会社がどのようにして…

「OpenAIがGPT-4へのアクセスを提供」

今日、OpenAIの最先端のテキスト生成モデルであるGPT-4が一般に利用可能になりました。会社からの興奮したリリースによると、この画期的な技術に開発者がアクセスできるように、そのAPIを通じてビジネスが提供しています。GPT-4へのアクセスは、今月末までに新しい開発者にも開放されますが、成功した支払いの履歴を持つ既存のOpenAI API開発者は既にそれを利用することができます。OpenAIは、コンピューティングの可用性に基づいて、徐々に可用性の制約を引き上げる予定です。 GPT-4への需要の急増 3月以来、数百万人の開発者がGPT-4 APIの利用に興味を示し、OpenAIへのアクセスに対する膨大な需要が生まれています。GPT-4を利用する革新的な製品の多様性は急速に拡大しており、このモデルが持つ巨大なポテンシャルを明らかにしています。OpenAIによれば、GPT-4によって駆動されるチャットベースのモデルを使用したさまざまなユースケースが将来的にサポートされる可能性があります。詳細はこちら：GPT-4のマスタープラン強化された機能：テキスト、画像、およびコードの生成 GPT-3.5に比べて、GPT-4にはいくつかの改善があります。テキストだけでなく、画像入力も受け付け、コードを含むテキストを生成することができます。この増加した能力により、開発者はより多様で魅力的なアプリケーションを作成することができます。GPT-4の学術および専門的な基準におけるパフォーマンスは「人間レベル」であり、その優れた能力を示しています。詳細はこちら：GPT-4が初の書籍の共同執筆を行いました！画像理解：近日公開予定の機能まだすべてのOpenAIのクライアントが利用できるわけではありませんが、GPT-4の画像理解機能は、OpenAIがパートナーのBe My Eyesと積極的に探求しているものです。OpenAIはいつより多くの顧客に利用可能になるかは明言していませんが、この機能はさまざまなアプリケーションに多くの可能性を秘めています。 GPT-4とGPT-3.5 Turboの微調整 OpenAIは、プログラマが自分のデータを使用してGPT-4とGPT-3.5 Turboを最適化することができるようにする予定です。今年中に、この機能は、OpenAIの他のテキスト生成モデルの一部に現在備わっているように一般公開される予定です。ユニークなデータでモデルを微調整することで、開発者はユニークなニーズに合わせてモデルをカスタマイズし最適化することができ、創造性に新たな可能性を生み出すことができます。生成AIの競争の激化 3月にGPT-4がリリースされたことにより、生成AIの分野での競争が激化しました。リーディングのテキスト生成AIモデルであるAnthropicは、モデルClaudeのコンテキストウィンドウを9,000トークンから驚異的な100,000トークンに拡大しました。トークンは生のテキストの断片であり、コンテキストウィンドウは新しいテキストを作成する前にモデルが考慮するコンテンツです。検索、要約、執筆、コーディング、質問への回答など、Claudeはすべての作業に優れています。コンテキストウィンドウの利点：GPT-4が先導 GPT-4は競争の中で最も大きなコンテキストウィンドウを持ち、最大32,000トークンに達します。モデルのコンテキストウィンドウが大きいほど、より多くの情報を前回の対話から保持することで、より一貫性のある文脈に即した回答が可能となります。小さなコンテキストウィンドウでは、モデルが最近の対話を「忘れる」ことが多く、話題から外れた回答になることがあります。 OpenAIの拡大オファリング：DALL-E 2とWhisper GPT-4に加えて、OpenAIはDALL-E…

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