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アマゾンセージメーカースタジオを使用して、素早い実験結果のためにLlama 2、LangChain、およびPineconeを使用してRAG型の質問応答ソリューションを構築しましょう

「Retrieval Augmented Generation（RAG）は、ファインチューニングなしで大規模言語モデル（LLM）に外部の知識源（リポジトリ、データベース、APIなど）へのアクセスを提供することができます質問応答に対して生成的AIを使用する際、RAGはLLMが最も関連性の高い最新情報で質問に回答し、必要に応じて引用することができるようにします...」

LangChainとPinecone Vector Databaseを使用したカスタムQ&Aアプリケーションの構築

イントロダクション大規模な言語モデルの登場は、現代における最もエキサイティングな技術の進展の一つです。これにより、人工知能の分野でさまざまな産業において実際の問題に対する解決策を提供する無限の可能性が開かれました。これらのモデルの魅力的な応用の一つは、個人や組織のデータソースから取得した情報をもとに、カスタムの質疑応答やチャットボットを開発することです。しかし、一般的なデータで訓練された大規模言語モデルは、常にエンドユーザーにとって特定の回答または有用な回答を提供するわけではありません。この問題を解決するために、LangChainなどのフレームワークを使用して、データに基づいた特定の回答を提供するカスタムチャットボットを開発することができます。この記事では、Streamlit Cloudでの展開を伴うカスタムQ&Aアプリケーションの構築方法について学びます。学習目標この記事に深く入る前に、主な学習目標を以下に概説しましょう：カスタムの質疑応答のワークフロー全体を学び、各コンポーネントの役割を理解する Q&Aアプリケーションの利点を知り、カスタムの言語モデルの微調整との比較を行う Pineconeベクトルデータベースの基礎を学び、ベクトルの保存と取得を行う OpenAIの言語モデル、LangChain、およびPineconeベクトルデータベースを使用してセマンティックサーチパイプラインを構築し、Streamlitアプリケーションを開発するこの記事はData Science Blogathonの一部として公開されました。 Q&Aアプリケーションの概要出典：ScienceSoft 質疑応答または「データに基づくチャット」は、LLMsとLangChainの広範なユースケースです。LangChainは、ユースケースに対して見つけることができるすべてのデータソースをロードするための一連のコンポーネントを提供しています。LangChainは多くのデータソースとトランスフォーマーをサポートし、ベクトルデータベースに保存するために文字列のシリーズに変換します。データがデータベースに保存されたら、リトリーバーと呼ばれるコンポーネントを使用してデータベースにクエリを送信することができます。さらに、LLMsを使用することで、ドキュメントを大量に参照することなく、チャットボットのような正確な回答を得ることができます。 LangChainは以下のデータソースをサポートしています。画像で確認できるように、様々なデータソースに接続するための120以上の統合が可能です。出典：LangChain Docs Q&Aアプリケーションのワークフロー LangChainがサポートするデータソースについて学びました。これにより、LangChainで利用可能なコンポーネントを使用して、質疑応答パイプラインを開発することができます。以下に、ドキュメントのロード、保存、リトリーバル、LLMによる出力生成に使用されるコンポーネントを示します。ドキュメントローダー：ユーザードキュメントをベクトル化および保存するためにロードするためのコンポーネントテキストスプリッター：これらは、ドキュメントを固定のチャンク長に変換して効率的に保存するドキュメントトランスフォーマーですベクトル保存：入力テキストのベクトル埋め込みを保存するためのベクトルデータベースの統合ドキュメントリトリーバル：データベースからユーザークエリに基づいてテキストを取得するためのコンポーネント。類似性検索技術を使用して取得します…

「AI駆動の洞察：LangChainとPineconeを活用したGPT-4」

「質的データと効果的に取り組むことは、プロダクトマネージャーが持つべき最も重要なスキルの一つですデータを収集し、分析し、効率的な方法で伝えることができるようにすることは、...」

高度なRAGテクニック：イラスト入り概要

この投稿の目標は、利用可能なRAGアルゴリズムとテクニックの概要と説明をすることなので、コードの実装の詳細には立ち入らず、参照のみ行い、それについては放置します

リトリーバル・オーグメンテッド・ジェネレーションを使用して、安定した拡散プロンプトを改善しましょう

テキストから画像を生成することは、メディアやエンターテイメント、ゲーム、ECサイトの商品ビジュアライゼーション、広告やマーケティング、建築設計やビジュアライゼーション、芸術創作、医療画像など、さまざまな分野で応用される急速に成長している人工知能の分野ですStable Diffusionは、数秒で高品質な画像を作成する力を与えるテキストから画像へのモデルです11月には[…]

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

この記事では、トップのジェネラティブAIフレームワークとツールについて探求しますあなたの想像力を解き放ち、ジェネラティブAIの可能性を探究するために必要なリソースを発見してください

「Pythonクライアントを使用してMyScaleを始める」

「マイスケールの基本から、テーブルの作成やインデックスの定義などを学び、上級のSQLベクトル検索までを探求してくださいなぜマイスケールを選ぶべきかも知ることができます」

『クラウド上で大規模な言語モデルを使用する際の性能とコストの最適化戦略』

クラウドプラットフォームでは、あなたのLLMが十分に動作せず、高額な費用がかかる場合が多くあります簡単な戦略を利用することで、それを回避することができます

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「ベクターデータベースは、生成型AIソリューションの未来をどのように形作るのか？」

紹介生成AIの急速に進化する風景において、ベクトルデータベースの重要な役割がますます明らかになってきました。本記事ではベクトルデータベースと生成AIソリューションとのダイナミックな相乗効果について探求し、これらの技術的基盤が人工知能の創造性の将来を形作っているかを紐解きます。革新的なAIソリューションの最先端にもたらすベクトルデータベースの変革的な影響を解き放つため、この強力な連携の複雑さを旅してください。学習目標この記事では以下のベクトルデータベースの側面を理解するのに役立ちます。ベクトルデータベースの重要性とその主要な構成要素従来のデータベースとのベクトルデータベースの詳細比較応用の観点からのベクトル埋め込みの探求 Pineconeを使用したベクトルデータベースの構築 langchain LLMモデルを使用したPineconeベクトルデータベースの実装この記事はData Science Blogathonの一部として公開されました。ベクトルデータベースとは何ですか？ベクトルデータベースとは、空間に格納されたデータの集合の形式です。しかし、ここでは数学的な表現で格納されているため、AIモデルが入力を覚えるのに便利であり、オープンAIアプリケーションが認知検索、推奨、テキスト生成を使用してさまざまなユースケースで活用できるようになっています。データの格納と検索は「ベクトル埋め込み」と呼ばれます。また、これは数値配列形式で表されます。トラディショナルなデータベースと比べて、非常に大規模でインデックス化された機能を持つAIの観点での検索ははるかに容易です。ベクトルデータベースの特徴これらのベクトル埋め込みのパワーを活用し、巨大なデータセット全体でのインデックス作成と検索を実現します。あらゆるデータ形式（画像、テキスト、データ）と互換性があります。埋め込み技術と高度なインデックス化された機能を採用しているため、与えられた問題のデータと入力の完全なソリューションを提供できます。ベクトルデータベースは、数百の次元を含む高次元ベクトルを通じてデータを整理します。これらは非常に迅速に構成できます。各次元は、それが表しているデータオブジェクトの特定の特徴または属性に対応しています。従来のデータベースとベクトルデータベースの比較図は従来のデータベースとベクトルデータベースのハイレベルなワークフローを示しています。フォーマルなデータベースのやり取りはSQLステートメントを通じて行われ、データは行ベースおよび表形式で格納されます。…

「自律AIエージェントを使用してタスクを自動化するための10の方法」

はじめにテクノロジーのダイナミックな風景の中で、自律型AIエージェントは変革的な存在として登場し、データと人工知能とのやり取りの方法を変えつつあります。この魅力的な領域に深入りするにつれて、これらのエージェントが単なるプログラム以上のものであり、私たちの日常生活におけるAIの統合においてパラダイムシフトを表していることが明らかになります。本記事では、現在利用可能な最も優れた自律型AIエージェントの中から10つを紹介します。これらのAIエージェントがあなたに何ができるのか、さらに詳しく知るために読み続けてください。自律型AIエージェントとは何ですか？自律型AIエージェントは、持続的な人間の介在なしにタスクを実行するために独立して動作する高度な人工知能システムです。これらのエージェントは、機械学習と自動化を活用して、異なる領域でタスクの分析、学習、および実行を行います。単純なタスク自動化ツールから、自然言語の理解、意思決定、および新しい情報への適応能力を持つ洗練されたシステムまで、さまざまな範囲のエージェントが存在します。自律型AIエージェントは、技術がさまざまな日常タスクとの相互作用を革新する上で重要な役割を果たしています。自律型AIエージェントはどのように動作するのですか？自律型AIエージェントが具体的に何をするか、またどのようにしてタスクを自己で実行できるのかを疑問に思っていましたか？これらの高度なAIモデルは、複雑な指示や目標をより小さな、シンプルなタスクに分解し、構造化されたプロセスでそれらを実行するように設計されています。また、特定のタスクの自動化やループでの操作も可能です。以下は、ほとんどの自律型AIエージェントの基本的なワークフローです。タスクの定義：まず、AIエージェントが明確な指示、締切、および優先順位を持つタスクを作成します。タスクの優先順位付け：次に、緊急性と重要性に基づいてタスクの優先順位を付けるためにAIアルゴリズムを使用します。タスクを自動化：重複するタスクを効率的に実行するために、それらをAIモデルに委任します。進捗の監視：プロセスの設定とタスクの実行後、これらのタスクの進捗状況を追跡し、リアルタイムで更新を受け取ります。相互作用：これらのエージェントは、自然言語のコマンドを使用して簡単にタスクを作成、変更、管理することもできます。トップ自律型AIエージェント以下に、10の最も優れた自律型AIエージェントとそれぞれの説明、利点、および具体例をご紹介します。 1. AgentGPT AgentGPTは、多機能でカスタマイズ可能なオープンソースの自律エージェントです。旅行の計画、メールの作成、クリエイティブなテキスト形式の生成など、幅広いタスクを実行することができ、さらに追加の機能や機能を追加することでカスタマイズすることができます。AgentGPTは、名前と目標を追加し、展開ボタンをクリックするだけで使用することができ、コーディングは不要です。複雑なタスクをより小さなサブタスクに分解し、最小限の人間の関与で主目標を達成するために反復的なプロンプトを使用します。利点時間と労力を節約：AgentGPTは、あなたがたくさんの時間と労力を要するタスクを自動化することができます。生産性の向上：タスクの自動化により、重要なことに集中するために時間を確保することができます。楽しむ時間を増やす：退屈でつまらないタスクを自動化することにより、楽しい時間を過ごすことができます。より創造的になる：新しいアイデアや可能性を生成することによって、より創造的になることができます。具体例ハワイ旅行の計画：AgentGPTは、フライト、宿泊施設、アクティビティなど、詳細なハワイ旅行を計画するのに役立ちます。メールの作成：件名、本文、署名を含めたメールの作成をサポートします。…

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