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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。…

‘製品およびエンジニアリングリーダーのための実践的なGenAI’

「もし普段から運転することがあるなら、自動車のフードには気にすることなく綿が詰まっているかもしれませんしかし、もしもあなたがより良い車を作る責任を持つ設計や製造の一環であるならば…」

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...」

『RAG データとの会話の仕方』

「以前の記事では、ChatGPTを使用してトピックモデリングを行う方法についてご紹介しました私たちのタスクは、さまざまなホテルチェーンの顧客からのコメントを分析し、それぞれに言及された主要なトピックを特定することでした...」

テキスト生成の新時代：RAG、LangChain、およびベクトルデータベース

はじめに革新的な技術によって、自然言語処理の急速に変化するランドスケープの中で、機械が人間の言語を理解し生成する方法が常に再構築されています。そのような画期的なアプローチの1つが、Retrieval Augmented Generation（RAG）です。これは、GPT（Generative Pretrained Transformer）などの生成モデルのパワーとベクトルデータベースとLangchainの効率を組み合わせています。 RAGは機械が言語を処理する方法のパラダイムシフトを象徴し、従来に比べて類前の文脈理解と反応性を実現するために生成モデルと検索モデルの隔たりを埋める役割を果たしています。このブログ記事では、RAGのコアコンセプト、GPTモデルとの統合、ベクトルデータベースの役割、および現実世界での応用について説明します。学習目標 Retrieval Augmented Generation（RAG）の基礎を理解する。ベクトルデータベースとそのベクトルを使用した革新的なデータ保存および検索手法に洞察する。 RAG、LangChain、およびベクトルデータベースがユーザーのクエリを解釈し、関連情報を取得し、一貫した応答を生成するためにどのように連携するかを理解する。特定の応用に統合されたテクノロジーの実践スキルを開発する。この記事はData Science Blogathonの一部として公開されました。 RAGとは何ですか？ Retrieval Augmented Generation（RAG）は生成モデルと検索モデルを融合させたものです。これにより、生成モデルの創造的な能力と検索システムの正確さをシームレスに組み合わせることで、多様で文脈に即したコンテンツの生成が可能となります。テキストの補完や質問応答など、一部の従来の言語生成タスクでは、GPT（Generative Pretrained Transformer）などの生成モデルが豊富なトレーニングデータセットに基づいて文脈に即したテキストを生成する能力が優れていることが示されています。しかし、入力コンテキストが曖昧であるかデータが不足している場合、誤った応答や一貫性のない応答を生成する可能性があります。…

「You.comがYouRetrieverをリリース：You.comの検索APIへの最もシンプルなインターフェース」

You.comは、You.com Search APIへの最もシンプルなインターフェースであるYouRetrieverをリリースしました。 You.com Search APIは、RAG（Retrieval Augmented Generation）アプリケーションを考慮してLLMs向けに開発されました。彼らは、APIをさまざまなデータセットでテストして、LLMのRAG-QA環境での効率を確立するための基準を確立しました。また、You.com Search APIとGoogle Search APIの違いと類似点を詳細に分析しました。彼らは、RAG-QA環境でLLMを評価するためのフレームワークを提供しました。彼らは、レトリーバーがHotpot QAでどれだけうまく機能するかを評価するために、RetrievalQA Chainを使用しました。Hotpotデータセットには、クエリ、回答、およびその文脈が含まれています。LLMが意図的に誤った言語に騙されないようにするための「distractor」モードを使用する場合、文脈は質問/回答に応じて変更されることがあります。テストの1つでは、データセットの元の文脈を検索APIが返すテキストの断片で置き換えるというものでした。情報を検索するため、APIはデータセットで提供されるスニペットのリストだけに頼るのではなく、インターネット全体を検索します。したがって、この場合、インターネットは分散させるテキストとしての役割を果たします。LLMと検索APIの効果をテストする際、彼らはシステムを「ウェブディストラクター」シナリオと呼んでいます。可能な限り、より充実した情報の断片を返します。また、近々、返されるテキストの量を単一のサンプルから完全なページまで選択できるようになります。デフォルトのパラメータを使用すると、” great Keith”の27の結果があり、一部の文書には一部の内容が含まれています。RAG-QA環境で作業するLLMにとって、当社の検索APIは特に便利です。彼らはHotPotQAデータセット上でテストを行いました。この情報をHuggingfaceデータセットから取得するために、彼らはdatasetsライブラリを使用しています。ここでは、分散者の代わりにフルウィキを使用していますが、先に述べたように、彼らは検索APIを利用して自分たちの文脈を生成します。設定するための詳細な手順については、https://documentation.you.com/openai-language-model-integrationをご覧ください。 You.comは近々、より広範な検索調査を公開する予定ですので、情報をお楽しみに。アーリーアクセスパートナーになりたい方は、[email protected]に自己紹介、ユースケース、および予想される毎日のコール数に関する情報を書いてください。

「LangchainとOllamaを使用したPDFチャットボットのステップバイステップガイド」

イントロダクション情報との相互作用方法が技術の進化によって変化し続ける時代において、PDFチャットボットの概念は利便性と効率性を新たなレベルにもたらします。この記事では、オープンソースモデルを最小限の設定で利用できるようにするLangchainとOllamaを使用してPDFチャットボットを作成する魅力的な領域について説明します。フレームワークの選択やモデルパラメータの調整の複雑さにさようならを言い、PDFチャットボットの潜在能力を解き放つ旅に出かけましょう。Ollamaのシームレスなインストール方法、モデルのダウンロード方法、およびクエリに対して知識のある応答を提供するPDFチャットボットの作成方法を発見しましょう。技術と文書処理のエキサイティングな融合を探求し、情報の検索を今まで以上に簡単にしましょう。学習目標 Ollamaをコンピュータにインストールする方法を理解する。 Ollamaを使用してオープンソースモデルをダウンロードおよび実行する方法を学ぶ。 LangchainとOllamaを使用してPDFチャットボットを作成するプロセスを発見する。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。前提条件この記事を正しく理解するためには、以下が必要です: Pythonの良い知識と、 Langchainの基本的な知識、つまりチェーン、ベクトルストアなど。 Langchainは、LLMアプリの作成にさまざまな機能を提供します。それは独立した記事そのものに値するものです。Langchainが何であるかわからない場合は、Langchainに関する記事やチュートリアルをいくつか読んでください。このビデオもご覧いただけます。this Ollamaとは何ですか？ Ollamaは、オープンソースモデルをダウンロードしてローカルで使用する機能を提供します。最も適したソースからモデルを自動的にダウンロードします。コンピュータに専用のGPUがある場合、モデルをGPUアクセラレーションで実行します。手動で設定する必要はありません。プロンプトを変更することでモデルをカスタマイズすることもできます（そのためLangchainは必要ありません）。OllamaはDockerイメージとしても利用可能であり、独自のモデルをDockerコンテナとして展開できます。エキサイティングですね？さあ、Ollamaをコンピュータにインストールする方法を見てみましょう。 Ollamaのインストール方法残念ながら、OllamaはMacOSとLinuxのみ利用可能です。しかし、WindowsユーザーでもOllamaを使用できる方法があります – WSL2。コンピュータにWSL2がない場合、thisの記事を読んでください。ここでは、WSL2についてすべてを説明し、VS Codeでの使用方法も説明しています。すでにインストール済みの場合は、Ubuntuを開き、ターミナルで以下のコマンドを実行します。 curl https://ollama.ai/install.sh | sh これにより、OllamaがWSL2にインストールされます。使用しているMacOSの場合は、こちらを参照してください。これでOllamaを使用してモデルをダウンロードする準備が整いました。ターミナルを開いたままにして、まだ完了していません。…

「Langchainのチャットボットソリューションで複数のウェブサイトを強化しましょう」

イントロダクション AIの革新的な時代において、会話エージェントまたはチャットボットは、さまざまなデジタルプラットフォーム上でユーザーの関与、支援、およびユーザーエクスペリエンスの向上に不可欠なツールとして登場しました。高度なAI技術によって動作するチャットボットは、人間の対話に似た自動化されたインタラクティブな対話を可能にします。ChatGPTの登場により、ユーザーの質問に対する能力は飛躍的に向上しました。ChatGPTのようなカスタムデータ上でのチャットボットの構築は、ビジネスにとってより良いユーザーフィードバックとエクスペリエンスを提供することができます。この記事では、LangchainのChatbotソリューションを構築し、ChatGPTのようなカスタムウェブサイトとRetrieval Augmented Generation（RAG）テクニックを使用します。プロジェクトを始める前に、このようなアプリケーションを構築するためのいくつかの重要なコンポーネントを理解します。学習目標このプロジェクトから以下のことを学びます：大規模な言語チャットモデルカスタムデータ上でChatGPTのようなチャットボットを構築する方法 RAG（Retrieval Augmented Generation）の必要性ローダー、チャンキング、埋め込みなどのコアコンポーネントを使用してChatGPTのようなチャットボットを構築する方法 Langchainを使用したインメモリベクトルデータベースの重要性 ChatOpenAIチャットLLMを使用したRetrievalQAチェーンの実装方法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とは何か、なぜ使うのか ChatGPTのようなチャットボットを構築するために、Langchainのようなフレームワークがこのステップで必要です。応答を作成するために使用される大規模言語モデルを定義します。複数のデータソースを取り扱う際には、gpt-3.5-turbo-16kをモデルとして使用してください。これにより、トークンの数が増えます。このモデル名を使用して、便利なInvalidRequestErrorを避けてください。Langchainは、大規模言語モデル（LLM）によって駆動されるアプリケーションの開発を支援するオープンソースのフレームワークです。LangChainのコアとして、属性とコンテキストの理解を具備したアプリケーションの作成を容易にします。これらのアプリケーションは、プロンプトの指示、フューショットの例、およびコンテキストのコンテンツを含むカスタムデータソースにLLMを接続します。この重要な統合により、言語モデルは提供されたコンテキストに基づいて応答を行い、ユーザーとより微妙で情報のあるインタラクションを行うことができます。 LangChainは高レベルのAPIを提供し、言語モデルを他のデータソースに接続し、複雑なアプリケーションを構築することを容易にします。これにより、検索エンジン、高度な推薦システム、eBook PDFの要約、質問応答エージェント、コードアシスタントのチャットボットなどのアプリケーションを構築することができます。 RAG（Retrieval Augmented Generation）の理解大規模な言語モデルは、従来のAIとして応答を生成する際に非常に優れています。コード生成、メールの作成、ブログ記事の生成など、さまざまなタスクを実行できます。しかし、ドメイン固有の知識に関しては、LLMsは通常、幻覚に陥りがちです。幻覚を減少させ、事前学習されたLLMsをドメイン特有のデータセットでトレーニングするという課題を克服するために、ファインチューニングという手法が使用されます。ファインチューニングは幻覚を減少させる上で効果的な方法であり、モデルにドメイン知識を学習させる最良の方法です。ただし、これには高いリスクが伴います。ファインチューニングにはトレーニング時間と計算リソースが多く必要とされ、コストがかかります。 RAGはその救世主となります。Retrieval Augmented…

「Amazon Textract、Amazon Bedrock、およびLangChainによるインテリジェントドキュメント処理」

今日の情報時代において、無数の書類に収められた膨大なデータ量は、企業にとって挑戦と機会を同時にもたらします従来の書類処理方法は、効率性や正確さの面でしばしば不十分であり、革新や費用効率化、最適化の余地がありますIntelligent Document Processing（IDP）の登場により、書類処理は大きな進歩を遂げました[…]

「カスタマイズされたLLMパワードAIアシスタントで研究を強化する」

イントロダクション情報が溢れる世界で、効率的に関連データにアクセスし抽出することは非常に貴重です。ResearchBotは、OpenAIのLLM（Large Language Models）とLangchainを組み合わせた情報検索のための先進的なLLMパワードアプリケーションプロジェクトです。この記事は、自分自身でResearchBotを作成し、現実の生活でどのように役立つかのステップバイステップガイドのようなものです。まるでデータの海から必要な情報を見つける知的なアシスタントを持っているようなものです。コーディングが好きであるかAIに興味があるかにかかわらず、このガイドは、カスタマイズされたLLMパワードAIアシスタントを使用して研究を強化するのに役立つものです。これは、LLMの潜在能力を引き出し、情報へのアクセス方法を革新するための旅です。学習目標 LLM（Large Language Models）、Langchain、ベクトルデータベース、埋め込みなど、より深い概念を理解する。 LLMとResearchBotのリアルワールドの応用例を研究、カスタマーサポート、コンテンツ生成などの分野で探求する。既存のプロジェクトやワークフローにResearchBotを統合するためのベストプラクティスを見つけ、生産性と意思決定を改善する。データの抽出とクエリの回答のプロセスを簡素化するためにResearchBotを構築する。 LLMテクノロジーの動向を把握し、情報へのアクセスと使用方法を革新する潜在能力について最新の情報を得る。この記事はデータサイエンスブロガソンの一部として公開されました。 ResearchBotとは何ですか？ ResearchBotは、LLM（Large Language Models）によって動力を得る研究アシスタントです。さまざまな業界のプロフェッショナルにとって素晴らしいパートナーとなり、コンテンツを迅速にアクセスし要約することができる革新的なツールです。複数の記事、文書、ウェブページを読み理解し、関連性のある短い要約を提供できる個人的なアシスタントを想像してみてください。私たちのResearchBotは、研究目的に必要な時間と労力を削減することを目指しています。実世界の使用例金融分析: 最新の市場ニュースを把握し、金融に関するクエリに素早く回答します。ジャーナリズム: 記事のための背景情報、ソース、参考資料を効率的に収集します。医療:…

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