イノベーションを推進するための重要なツール：データレイクハウスにおけるジェネラティブAIの向上
イノベーションを促進するための重要ツール：データレイクハウスにおけるジェネラティブAIの向上への取り組み
ジェネラティブAIの波は、私たちの生涯、またはおそらくあらゆる生涯においてこれまでにないほど革命的なものになるでしょう。 – SalesforceのCEOであるマーク・ベニオフ
現代のデータ駆動型の風景では、組織は常に自社の広範かつ拡大し続けるデータセットから価値を派生する革新的な方法を模索しています。データレイクは、多様なデータ型を保存し管理するスケーラブルかつ柔軟な基盤を提供する現代のデータアーキテクチャの要として浮上しています。同時に、ジェネラティブ人工知能（AI）は波を起こしており、機械に人間の創造性を模倣し、自律的にコンテンツを生成する能力を提供しています。
データレイクハウスとジェネラティブAIの融合は、ビジネスや開発者にとってエキサイティングな可能性をもたらします。これにより、AIを活用したアプリケーションを作成し、コンテンツ、洞察、およびソリューションを動的に生成することが可能となります。ただし、このダイナミックな風景を進むためには、適切なツールと戦略が必要です。
このブログでは、これら2つの変革的な技術のシナジーを活用するための必須ツールと技術について探っていきます。
以下はデータレイクの上に必要な基本的な機能とツールです:
ベクトルデータベース
ベクトル検索を使用してジェネラティブAIで大規模言語モデル（LLM）を基盤とすることは、AIによるコンテンツ生成で最も重要な課題の1つである「幻覚」を軽減する革新的な手法です。 GPTなどのLLMは、人間のようなテキストを生成する能力において注目に値するものですが、時折、事実に基づかない情報や誤った情報を生成することがあります。これは、LLMが広範なテキストコーパスから学習したパターンと関連性に基づいてコンテンツを生成するためです。
ベクトル検索は、機械学習と情報検索に根ざした強力な技術であり、生成されたコンテンツを信頼できるソースや現実の知識、事実の正確さと整合するようLLMを裏打ちする重要な役割を果たします。
Auto ML
AutoMLは、データセットに自動的に機械学習を適用するのに役立ちます。データセットを提供し、予測対象を識別すると、AutoMLがモデルのトレーニングに必要なデータセットの準備をします。そして、AutoMLは複数のモデルを作成、調整、評価するための一連の試行を実行し、記録します。
さらに、Google AutoMLやAzure AutoMLなどのAutoMLプラットフォームを統合することで、AIモデルのトレーニングとチューニングのプロセスを自動化することができ、繁雑な手動設定の必要性を減らすことができます。
モデルサービング
モデルサービングは、トレーニング済みモデルをユーザーが使用できるようにするプロセスです。データレイクハウス上のジェネラティブAIアプリにおいては、モデルサービングはクリエイティブなテキスト形式の生成、言語の翻訳、情報提供を可能にするために重要な役割を果たします。
以下は、データレイクハウス上のジェネラティブAIアプリでモデルサービングを使用するメリットのいくつかです:
- スケーラビリティ: モデルサービングシステムは、任意のトラフィック量に対応するためにスケーリングすることができます。これは、ジェネラティブAIアプリにおいて非常に人気があり、多くのトラフィックを生成する可能性があるため重要です。
- 信頼性: モデルサービングシステムは、高い信頼性を持って設計されています。これは、ユーザーが24時間365日利用できる必要があるジェネラティブAIアプリにとって重要です。
- セキュリティ: モデルサービングシステムは、非常に安全に設定できます。これは、ジェネラティブAIアプリが機密データを処理する可能性があるため、重要です。
一方で、社内でのモデルサービングのコストは、小規模な企業にとっては高すぎる場合があります。そのため、多くの小規模企業はモデルサービングのニーズをサードパーティのプロバイダに外部委託することを選択しています。
LLMゲートウェイ
LLMゲートウェイは、さまざまなプロバイダの大規模言語モデル（LLM）を利用する人々にとって使用しやすくするシステムです。これは、さまざまなLLMとのインタラクションのための単一のインターフェースを提供し、その使用に関するベストプラクティスをカプセル化することで実現しています。また、データのトラッキングや、送信前のPIIスクラブヒューリスティックの実行など、LLMに送信されるデータの管理も行います。
言い換えると、LLM GatewayはLLMを使用するためのワンストップショップです。LLMを始めるのは簡単になり、安全かつ効率的に使用することができます。
LLMのゲートウェイは以下の目的で使用されます：
- これらの強力な言語モデルをさまざまなアプリケーションに統合するプロセスを簡素化する。
- 使いやすいAPIとSDKを提供し、LLMを活用するための参入障壁を低減する。
- 繰り返しのプロンプトを追跡するための予測キャッシングを可能にする。
- コストを管理するためのレート制限。
プロンプトツール
プロンプトツールは、生成型AIツールに対してより良いプロンプトを作成するのに役立ち、さまざまな方法で改善された応答につながることがあります：
- 曖昧さの低減： プロンプトツールは、要求をより明確かつ正確に伝えるのに役立ち、AIの応答の曖昧さを低減することができます。
- 一貫したトーンとスタイル： プロンプトツールは、希望する出力のトーンとスタイルを指定するのに役立ち、生成されるコンテンツが一貫してブランドに合致するようにします。
- バイアスの緩和： プロンプトツールを使用することで、AIに特定の敏感なトピックを避けるように指示することができます。また、AIに組織の倫理指針に従うように促すためにもプロンプトツールを使用できます。
- 関連性の向上： プロンプトツールを使用することで、AIのための文脈と目標を設定することができ、生成されるコンテンツがトピックに沿って関連性のあるものになるようにします。
以下に、問題を解決するためにプロンプトツールがどのように使用されるかの具体的な例をいくつか示します：
- 曖昧なまたは意図しない応答を回避する： 単純に「人工知能についてのブログ記事を書いてください」と言う代わりに、より具体的なプロンプトを生成するためにプロンプトツールを使用することができます。たとえば、「さまざまなタイプの人工知能とそれらの潜在的な応用についての1000語のブログ記事を書いてください」といった具体的なプロンプトを生成することができます。
- 一貫したトーンとスタイルを確保する： クライアントに宛てたメールを書いている場合、プロンプトツールを使用して形式的で情報提供のトーンを指定することができます。創造的な作品を書いている場合は、プロンプトツールを使用してより遊び心のあるまたは実験的なトーンを指定することができます。
- バイアスのない正確なコンテンツを生成する： 人種や宗教などの敏感なトピックについて書いている場合、プロンプトツールを使用してAIに特定の主題や視点を避けるように指示することができます。また、組織の倫理指針に従うようにAIに思い出させるためにもプロンプトツールを使用することができます。
- トピックに沿って関連性のある情報を生成し続ける： 特定のトピックに関するレポートをAIに生成するように依頼している場合、プロンプトツールを使用してAIに必要な文脈と目標を提供することができます。これにより、AIがトピックに沿って関連性のある情報を生成し続けることができます。
全体的に、プロンプトツールは生成型AIツールを使用する人々にとって貴重なツールです。プロンプトツールを使用することで、より良いプロンプトを作成し、生成型AIツールを最大限に活用することができます。
モニタリング
生成型AIモデルは、テキスト、画像などの人間らしいコンテンツを生成することにより、さまざまな産業を変革してきました。これらのモデルをLake Housesと統合すると、データの膨大な量を活用して創造的なコンテンツを生成するためにさらに強力になります。しかし、このようなモデルをモニタリングすることは、パフォーマンス、信頼性、倫理的な使用を確保するために重要です。以下は、Lake Housesの上でGenerative AI向けにカスタマイズされたモニタリングツールとプラクティスです：
- モデルのパフォーマンスメトリック
- データの品質と分布
- コストのモニタリング
- 異常検知
まとめ
データレイクハウスとGenerative AIの融合は、データ駆動型イノベーションの画期的な時代を築いています。これらの変革的なテクノロジーは、適切なツールと機能を備えることで、組織がデータリソースのフルポテンシャルを引き出すのを支援します。ベクトルデータベースとベクトル検索によるLLMの着地は、幻覚の課題に対処し、コンテンツの正確性を保証します。AutoMLは機械学習モデルの展開を効率化し、LLMゲートウェイは統合を簡素化します。プロンプトツールはAIモデルとの明確なコミュニケーションを可能にし、曖昧さやバイアスを軽減します。堅牢なモニタリングはモデルのパフォーマンスと倫理的な使用を保証します。
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