すべての開発者が知るべき6つの生成AIフレームワークとツール
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急速に進化するテクノロジーの世界において、ジェネレーティブAIは革命的な力として立ち位置し、開発者が複雑な問題に取り組み、イノベーションを生み出す方法を変革しています。本記事では、ジェネレーティブAIの世界に深入りし、すべての開発者に必要不可欠なフレームワークやツールについて紹介します。
1. LangChain
ハリソン・チェイスによって開発され、2022年10月にデビューを果たしたLangChainは、ChatGPTなどのチャットボットや様々なカスタムアプリケーションなど、LLM（Large Language Models）によってパワードされた堅牢なアプリケーションを構築するためのオープンソースプラットフォームとして機能します。
LangChainは、チャットボット、自動質問応答、テキスト要約など、さまざまなユースケースでLLMの利用を可能にするための包括的なツールキットをデータエンジニアに提供することを目指しています。
上の画像は、LangChainが情報を処理し、ユーザーのプロンプトに応答する方法を示しています。システムはまず、広範なデータを含む大規模なドキュメントから始めます。このドキュメントは、より扱いやすい小さなチャンクに分割されます。
次に、これらのチャンクはベクトルに埋め込まれます。このプロセスにより、データはシステムによって迅速かつ効率的に取得できる形式に変換されます。これらのベクトルはベクトルストアに格納されます。ベクトルストアは、ベクトル化されたデータを処理するために最適化されたデータベースです。
ユーザーがシステムにプロンプトを入力すると、LangChainはこのベクトルストアをクエリし、ユーザーの要求に近い情報または関連情報を見つけます。システムは大規模なLLMを使用して、ユーザーのプロンプトの文脈と意図を理解し、ベクトルストアから関連する情報を取得するためのガイドとします。
関連する情報が特定されると、LLMはそれを使用して、クエリに正確に対応する回答を生成または完了します。この最終ステップにより、ユーザーはシステムのデータ処理および言語生成能力の出力である、カスタマイズされた応答を受け取ることができます。
2. SingleStoreノートブック
Jupyter NotebookをベースにしたSingleStoreノートブックは、特にSingleStoreの分散SQLデータベースを使用する場合に、データの探索と分析のプロセスを劇的に向上させる革新的なツールです。Jupyter Notebookとの統合により、データサイエンティストや専門家にとって馴染みのある強力なプラットフォームとなっています。以下に、その主な機能と利点についてまとめました。
- ネイティブSingleStore SQLサポート：この機能により、ノートブックから直接SingleStoreの分散SQLデータベースにクエリを投げるプロセスが簡素化されます。複雑な接続文字列の必要性がなくなり、より安全かつ簡単なデータの探索と分析の方法が提供されます。
- SQL/Pythonの相互運用性：これにより、SQLクエリとPythonコードのシームレスな統合が可能になります。ノートブック内でSQLクエリを実行し、その結果を直接Pythonのデータフレームで使用したり、逆にPythonのデータフレームでの結果をSQLクエリに使用したりすることができます。この相互運用性は、効率的なデータ操作と分析に不可欠です。
- 共同作業フロー：ノートブックは共有と協力的な編集をサポートしており、チームメンバーがデータ分析プロジェクトにおいて共同して作業することを可能にします。この機能により、チームの能力を最大限に活用し、効果的に経験を結集することができます。
- インタラクティブなデータ可視化：MatplotlibやPlotlyなどの人気のあるデータ可視化ライブラリのサポートにより、SingleStoreノートブックはノートブック環境内で直接インタラクティブで情報豊かなグラフやチャートを作成することができます。これは、結果を視覚的に伝える必要があるデータサイエンティストにとって重要な機能です。
- 使いやすさと学習リソース：このプラットフォームは使いやすく、テンプレートやドキュメンテーションがあり、新しいユーザーが素早く始めるのに役立ちます。これらのリソースは、ノートブックの基礎を学ぶのに貴重な資源であり、複雑なデータ分析タスクを実行するために不可欠です。
- 将来の機能強化と統合：SingleStoreチームは、ノートブックを継続的に改善することに取り組んでおり、インポート/エクスポート機能、コードの自動補完、さまざまなシナリオ向けのノートブックのギャラリーなどの機能を導入する予定です。また、SingleStoreDBでのSQLやPythonのコーディングを容易にするボットの機能も期待されています。
- Pythonコードの統合の効率化：将来の目標は、ノートブックでPythonコードのプロトタイピングを容易にし、このコードをデータベース内のストアドプロシージャとして統合することで、システム全体の効率性と機能性を向上させることです。
SingleStoreノートブックは、Jupyter Notebookの柔軟性をSingleStoreのSQLデータベースと組み合わせた強力なツールです。使いやすさ、共同作業、インタラクティブなデータ可視化に焦点を当て、将来の機能強化の期待も含めて、データサイエンスと機械学習のコミュニティにおいて貴重なリソースとなっています。
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3. LlamaIndex
LlamaIndexは、GPT-4などのLLMの機能を強化するために設計された高度なオーケストレーションフレームワークです。LLMはもともと強力であり、広範な公共のデータセットで訓練されていますが、プライベートやドメイン固有のデータとの対話の手段が欠けていることがあります。LlamaIndexはこのギャップを埋め、API、データベース、PDFなど、さまざまなデータソースを取り込み、整理、活用するための構造化された手法を提供しています。
LLM向けにこのデータを最適化された形式でインデックス化することにより、LlamaIndexは自然言語クエリを可能にし、モデルの再学習の必要なく、ユーザーがプライベートデータとシームレスに対話できるようにします。このフレームワークは柔軟で、クイックなセットアップのための高レベルAPIを持つ初心者から、より詳細なカスタマイズを求める専門家までを対象としています。要するに、LlamaIndexはLLMのフルポテンシャルを解き放ち、個別のデータニーズに適用しやすくするものです。
LlamaIndexの動作原理
LlamaIndexは、強力なLLMの能力とさまざまなデータソースを結びつけ、カスタムデータと高度な言語モデルの相乗効果を活用した新しいアプリケーションの領域を開拓するためのブリッジとして機能します。データの取り込み、インデックス付け、自然言語クエリインターフェースの提供などのツールを提供することで、LlamaIndexは開発者やビジネスに力を与え、意思決定やユーザーエンゲージメントを大幅に向上させたデータ補完型のアプリケーションを構築することができます。
LlamaIndexは、ドキュメントのセットを起点とした体系的なワークフローで動作します。最初に、これらのドキュメントは読み込みプロセスを経てシステムに取り込まれます。読み込み後、データは解析され、内容が理解しやすいように構造化されます。解析が完了すると、情報は最適な検索と保存のためにインデックス化されます。
このインデックス化されたデータは、「ストア」という中央リポジトリに安全に保存されます。ユーザーまたはシステムがこのデータストアから特定の情報を取得したい場合、クエリを開始することができます。クエリに対して、関連データが抽出され、応答として提供されます。応答は、関連するドキュメントのセットやそれらから抽出された特定の情報などである場合があります。この全プロセスにより、LlamaIndexはデータを効率的に管理・抽出し、ユーザーのクエリに迅速かつ正確に応答することが可能となります。
4. Llama 2
Llama 2は、Metaが開発した最先端の言語モデルです。オリジナルのLLaMAの後継機種であり、スケール、効率、パフォーマンスの面で向上しています。Llama 2モデルは7Bから70Bのパラメーターの範囲で提供され、さまざまなコンピューティング能力とアプリケーションに対応しています。チャットボットの統合に向けてカスタマイズされており、会話形式の使用例で優れたニュアンスのある連続した応答を提供し、対話型AIが実現できる領域の限界を広げます。
Llama 2は、公共のオンラインデータを使用して事前学習されます。これには、本、記事、その他のテキストコンテンツのソースなど、大量のテキストデータにモデルをさらすことが含まれます。この事前学習の目的は、モデルが一般的な言語パターンを学習し、言語構造の広範な理解を獲得するのに役立つことです。また、監督付きの微調整や人間のフィードバックに基づいた強化学習も含まれます。
RLHFの1つのコンポーネントは、拒否サンプリングであり、モデルからの応答を人間のフィードバックに基づいて受け入れるか拒否するかを選択するものです。RLHFのもう一つのコンポーネントは、プロキシマルポリシーオプティマイゼーション（PPO）であり、モデルのポリシーを直接人間のフィードバックに基づいて更新するものです。最後に、反復的な改良により、監督付きの反復と修正を経てモデルが目標のパフォーマンスレベルに到達することが保証されます。
5. Hugging Face
Hugging Faceは、人工知能の領域、特に自然言語処理（NLP）と生成AIの領域で重要な役割を果たす多面的なプラットフォームです。ユーザーがAIアプリケーションを探索、構築、共有するために連携して機能するさまざまな要素を含んでいます。
以下に、その主な要素を詳しく説明します：
1. モデルハブ
- Hugging Faceは、テキスト分類、質問応答、翻訳、テキスト生成など、多様なNLPタスク用に訓練済みモデルの大規模なリポジトリを提供しています。
- これらのモデルは大規模なデータセットで訓練され、特定の要件に合わせて微調整できるため、さまざまな目的で簡単に使用できます。
- これにより、ユーザーはモデルをゼロから訓練する必要がなくなり、時間とリソースを節約できます。
2. データセット
- モデルライブラリと同様に、Hugging FaceはNLPタスク用の膨大なデータセットにもアクセスできます。
- これらのデータセットはさまざまなドメインと言語をカバーし、モデルの訓練と微調整に貴重なリソースを提供します。
- ユーザーは自分自身のデータセットを貢献することもでき、プラットフォームのデータリソースを充実させ、コミュニティの協力を促進します。
3. モデルトレーニングと微調整ツール
- Hugging Faceは、特定のデータセットとタスクに既存のモデルをトレーニングおよび微調整するためのツールと機能を提供しています。
- これにより、ユーザーはモデルを特定のニーズに合わせてカスタマイズし、対象アプリケーションでのパフォーマンスと精度を向上させることができます。
- このプラットフォームでは、個人のマシンでのローカルトレーニングや、より大規模なモデルに対するクラウドベースのソリューションなど、トレーニングの柔軟なオプションが提供されます。
4. アプリケーションの構築
- Hugging FaceはTensorFlowやPyTorchなどの人気のあるプログラミングライブラリとシームレスに統合することで、AIアプリケーションの開発を容易にします。
- これにより、開発者は訓練済みモデルを利用したチャットボット、コンテンツ生成ツール、その他のAIパワードアプリケーションを構築することができます。
- ガイドとなるアプリケーションテンプレートやチュートリアルも豊富に用意されており、ユーザーをサポートし、開発プロセスを加速させます。
5. コミュニティと協力
- Hugging Faceは、開発者、研究者、AI愛好家からなる活気あるコミュニティを誇っています。
- このプラットフォームでは、モデルの共有、コードリポジトリ、ディスカッションフォーラムなどの機能を通じて、協力を促進しています。
- この協力的な環境は、知識の共有を促進し、イノベーションを加速し、NLPや生成AI技術の進歩を推進します。
Hugging Faceは、単なるモデルリポジトリを超えています。モデル、データセット、ツール、そして活気あるコミュニティを包括した総合的なプラットフォームとして、ユーザーがAIの力を探求し、構築し、共有することを可能にしています。これにより、個人や組織は自分たちの取り組みでAIの力を活用するために、貴重な資産になります。
6. Haystack
Haystackは、生成AIに限定されないさまざまなNLP技術を用いたアプリケーションの構築のためのエンドツーエンドのフレームワークとして分類されることができます。このフレームワークは、次のような強力なプラットフォームを提供しています：
1. 検索支援生成（RAG）
Haystackは、検索とコンテンツ作成のための検索ベースと生成ベースのアプローチを組み合わせることに優れています。ベクトル検索や伝統的なキーワード検索などのさまざまな検索技術を統合して、より関連性の高いドキュメントを検索し、さらなる処理のための入力として利用します。これらのドキュメントは、より焦点を絞り、文脈に即した結果を生成モデルに供するために使用されます。
2. 多様なNLPコンポーネント
Haystackは、文書の前処理、テキスト要約、質問応答、固有表現認識など、さまざまなNLPタスクに対する包括的なツールとコンポーネントを提供します。これにより、複数のNLP技術を組み合わせて特定の目標を達成する複雑なパイプラインの構築が可能です。
3. 柔軟性とオープンソース
Haystackは、TransformersやElasticsearchなどの人気のあるNLPライブラリをベースにしたオープンソースのフレームワークです。これにより、カスタマイズや既存のツールやワークフローへの統合が可能であり、さまざまなニーズに適応することができます。
4. スケーラビリティとパフォーマンス
Haystackは、大規模なデータセットとワークロードを効率的に処理するように設計されています。PineconeやMilvusなどの強力なベクトルデータベースとの統合により、数百万のドキュメントでも高速かつ正確な検索と取得が可能です。
5. 生成AIの統合
Haystackは、GPT-3やBARTなどの人気のある生成モデルとシームレスに統合されています。これにより、Haystack上で構築されたアプリケーション内で、テキストの生成、要約、翻訳などのタスクにこれらのモデルのパワーを活用することができます。
Haystackの重点は生成AIだけではありませんが、この技術を活用するアプリケーションのために堅牢な基盤を提供しています。情報の検索、多様なNLPコンポーネント、柔軟性、拡張性の組み合わせにより、Haystackは開発者や研究者が様々なアプリケーションで生成AIのポテンシャルを探求するための貴重なフレームワークとなっています。
結論として、生成AIの領域は急速に進化しており、HuggingFace、LangChain、LlamaIndex、Llama2、Haystack、そしてSingleStore Notebooksなどのフレームワークやツールが先頭を走っています。これらの技術は、自然言語処理、データ分析、複雑なAIアプリケーションの開発者に、AIをプロジェクトに統合するための豊富なオプションを提供しています。
We will continue to update VoAGI; if you have any questions or suggestions, please contact us!
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