「RAGを紹介します データソースから自然言語を使用してRAGパイプラインを作成するStreamlitアプリ」

「美容とファッションのエキスパートがおすすめするRAGパイプラインを作成するための自然言語ベースのStreamlitアプリ」

GPTはNLPタスクにおいて人工知能の分野で際立っています。ただし、GPTを使用して構築および展開されるパイプラインは長く複雑なものになることがあります。ここでRAGの役割が見られます。

RAGはStreamlitによって開発されたアプリで、GPTパイプラインの作成と展開のプロセスを簡素化します。使いやすいインターフェースを提供し、ユーザーは自分のジョブと望ましいRAGシステムのパラメーターを指定できます。その後、必要なコードを生成したRAGによってパイプラインが自動的に展開されます。

最良の部分は、RAGには完全に新しいバージョンであるRAGs v2が存在することです。RAGs v2は最初のリリースから大幅にアップグレードされ、より使いやすく柔軟なChatGPTの構築とカスタマイズの体験を提供しています。ユーザーは簡単に複数のRAGパイプラインを作成、保存、管理でき、各パイプラインは異なるデータセットやシステムプロンプトでカスタマイズできます。さらに、未使用のパイプラインを削除するオプションもあり、全体的な利便性が向上しています。リンティングとCIツールの統合により開発品質が向上しました。RAGs v2は、構築とそれぞれのRAGパイプライン内で利用するためのさまざまな大規模言語モデル（LLM）をサポートしています。さらに、ファイルやウェブページを読み込む機能も備えており、機能がさらに拡張されています。詳細な説明動画がありますので、この高度なツールの簡単な設定と使用方法をご覧いただけます。

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以下はアプリの3つの主要なセクションです：

• ホームページで「ビルダーエージェント」にRAGパイプラインの作成を指示します。
• ここでは、「ビルダーエージェント」によって作成されたRAG設定が記載されています。この領域では、生成された設定を自由に更新または変更できるユーザーインターフェースが提供されています。
• RAGエージェントは通常のチャットボットインターフェースを使用して生成されます。データに基づいて質問することができます。

RAGsの使い方

RAGsの簡単な使い方は以下の通りです：

RAGsを実行する：RAGsを実行するには、次のコマンドを実行します：

pip install rags

RAGsをインストールした後、以下のコマンドを実行してRAGパイプラインを構築できます：

rags create-pipeline

Streamlitアプリが起動し、ジョブと望ましいRAGシステムの仕様を選択できます。

作成が完了したら、以下のコマンドを実行してRAGパイプラインを展開できます：

rags deploy

このコマンドでRAGパイプラインをウェブサーバーで起動できます。RAGパイプラインが起動している間は、以下のコマンドを使用してクエリを実行できます：

rags query

まとめ

RAGsはGPTに基づいたパイプラインの簡単な作成と展開を可能にする堅牢なプラットフォームです。GPTを使用したNLPの課題を解決することに興味がある方にとって、このツールは非常に価値のあるものとなるでしょう。

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