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「LangChainを使用して、強力な大規模言語モデルを使用してデータフレームをクエリしてください」

「前回の記事では、ChromaDBのようなベクトルデータベースを使って情報を保存し、Hugging FaceのLarge Language Modelsへのクエリにパワフルなプロンプトを作成する方法を説明しました…」

「LLMによる製品の発見：ハイブリッド検索を超えた進歩」

この急速に進化する最先端技術の時代において、世界は私たちの日常生活を革新する新しいアイデアを生み出すLLMの波に没入していますインターネットはさまざまな情報で溢れています...

「LangChainとOpenAI APIを使用した生成型AIアプリケーションの構築」

イントロダクション生成AIは、現在の技術の最先端をリードしています。画像生成、テキスト生成、要約、質疑応答ボットなど、生成AIアプリケーションが急速に拡大しています。OpenAIが最近大規模な言語モデルの波を牽引したことで、多くのスタートアップがLLMを使用した革新的なアプリケーションの開発を可能にするツールやフレームワークを開発しました。そのようなツールの一つがLangChainです。LangChainは、LLMによるアプリケーションの構築を可能にする柔軟性と信頼性を備えたフレームワークです。LangChainは、世界中のAI開発者が生成AIアプリケーションを構築するための定番ツールとなっています。LangChainは、外部データソースと市場で利用可能な多くのLLMとの統合も可能にします。また、LLMを利用したアプリケーションは、後で取得するデータを格納するためのベクトルストレージデータベースが必要です。この記事では、OpenAI APIとChromaDBを使用してアプリケーションパイプラインを構築することで、LangChainとその機能について学びます。学習目標： LangChainの基礎を学んで生成AIパイプラインを構築する方法を学ぶオープンソースモデルやChromadbなどのベクトルストレージデータベースを使用したテキスト埋め込み LangChainを使用してOpenAI APIを統合し、LLMをアプリケーションに組み込む方法を学ぶこの記事は、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。 LangChainの概要 LangChainは、最近大規模言語モデルアプリケーションのための人気のあるフレームワークになりました。LangChainは、LLM、外部データソース、プロンプト、およびユーザーインターフェースとの対話を提供する洗練されたフレームワークを提供しています。 LangChainの価値提案 LangChainの主な価値提案は次のとおりです：コンポーネント：これらは言語モデルで作業するために必要な抽象化です。コンポーネントはモジュール化されており、多くのLLMの使用例に簡単に適用できます。既製のチェーン：特定のタスク（要約、Q&Aなど）を達成するためのさまざまなコンポーネントとモジュールの構造化された組み立てです。プロジェクトの詳細 LangChainはオープンソースプロジェクトであり、ローンチ以来、54K＋のGithubスターを集めています。これは、プロジェクトの人気と受け入れられ方を示しています。プロジェクトのreadmeファイルでは、次のようにフレームワークを説明しています：大規模言語モデル（LLM）は、以前は開発者ができなかったアプリケーションを作成するための変革的な技術として現れつつあります。ただし、これらのLLMを単独で使用するだけでは、本当に強力なアプリを作成するには不十分なことがしばしばあります。真のパワーは、他の計算ソースや知識と組み合わせるときに発揮されます。出典：プロジェクトリポジトリ明らかに、フレームワークの目的を定義し、ユーザーの知識を活用したアプリケーションの開発を支援することを目指しています。 LangChainコンポーネント（出典：ByteByteGo） LangChainには、LLMアプリケーションを構築するための6つの主要なコンポーネントがあります：モデルI/O、データ接続、チェーン、メモリ、エージェント、およびコールバック。このフレームワークは、OpenAI、Huggingface Transformers、Pineconeやchromadbなどのベクトルストアなど、多くのツールとの統合も可能にします。…

LangChain 101 パート1. シンプルなQ&Aアプリの構築

LangChainは、テキストを生成し、質問に答え、言語を翻訳し、その他多くのテキスト関連の作業を行うアプリケーションを作成するための強力なフレームワークです私はLangChainと一緒に働いてから...

「LangChainとGPT-3を使用して、ドキュメント用の透明な質問応答ボットを構築しましょう」

「LangChainとGPT-3を使用して、ドキュメント用の透明な質問応答ボットを開発するためのガイドこのボットは回答の生成に使用された情報源を開示します」

「Azureの「Prompt Flow」を使用して、GPTモードで文書コーパスをクエリする」

そして、「埋め込み」と「ベクトルストア」といった概念を習得し、プログラミングの要件と組み合わせることは、多くの人にとって複雑に思え、実際に力を引き出すことを妨げることは確かです...

「Flowise AI：LLMフローを構築するためのドラッグアンドドロップUI」

プログラミングの経験がない？心配しないでください自分自身のカスタマイズされたLLMフローを作成するのに役立つドラッグアンドドロップツールをチェックしてくださいしかも、テックのプロである必要はありません！

Artificial Intelligence

「検索拡張生成のための情報検索」

「情報検索のパフォーマンスを劇的に向上させるための、3つ（と半分）のシンプルで実戦済みのヒント」

13分でハミルトンを使用したメンテナブルでモジュラーなLLMアプリケーションスタックの構築

この投稿では、オープンソースのフレームワークであるHamiltonが、大規模な言語モデル（LLM）アプリケーションスタックのために、モジュール化されて保守性の高いコードの作成をサポートする方法を共有しますHamiltonは素晴らしいです...

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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