「Jupyter AIに会おう:マジックコマンドとチャットインターフェースでジェネラティブ人工知能をJupyterノートブックにもたらす新しいオープンソースプロジェクト」

Jupyter AI New Open Source Project Bringing Generative Artificial Intelligence to Jupyter Notebooks with Magic Commands and Chat Interface

Jupyter AIは、Project Jupyterの公式サブプロジェクトであり、Jupyterノートブックに生成型人工知能をもたらします。ユーザーはコードを説明し、生成し、エラーを修正し、コンテンツを要約し、自然言語のプロンプトから完全なノートブックを生成することができます。このツールは、AI21、Anthropic、AWS、Cohere、およびOpenAIを含むさまざまなプロバイダーの大規模言語モデル(LLM)をJupyterと接続し、LangChainによってサポートされています。

Jupyter AIは、責任あるAIとデータプライバシーを考慮して設計されており、ユーザーは特定のニーズに合わせて好みのLLM、埋め込みモデル、およびベクトルデータベースを選択することができます。ソフトウェアの基礎となるプロンプト、チェーン、およびコンポーネントはオープンソースであり、データの透明性が確保されています。さらに、モデルが生成したコンテンツに関するメタデータを保存するため、ワークフロー内でAIが生成したコードの追跡が容易になります。重要なことに、Jupyter AIはユーザーデータのプライバシーを尊重し、明示的な同意なしにデータを読み取ることや送信することはありません。

Jupyter AIを使用するには、ユーザーは自分のJupyterLab(バージョン3または4)に適したバージョンをpipを使用してインストールすることができます。ソフトウェアは、LLMと対話するための2つのインターフェースを提供しています。JupyterLab内のチャットUIと、サポートされているノートブック環境用のマジックコマンドインターフェースです。チャットインターフェース内のAIアシスタントであるJupyter Nautは、テキストを介してコミュニケーションを行い、さまざまな機能を提供します。一般的な質問に答えることや、コードを平易な英語や他の言語で説明すること、コードを修正すること、エラーを特定することができます。さらに、テキストプロンプトから完全なノートブックを生成するための「/generate」コマンドを使用することもできます。

チャットインターフェースでは、「/learn」コマンドを使用して、Jupyternautにローカルファイルについて教えることができます。Jupyternautは埋め込みモデルを使用してデータを変換し、ローカルのベクトルデータベースに保存するため、ユーザーは「/ask」コマンドを使用してこれらのファイルに関する質問をすることができます。AIは保存された情報に基づいて応答します。

ノートブック環境では、「%%ai」といったマジックコマンドを使用してLLMと対話することができます。ソフトウェアは複数のプロバイダーをサポートしており、ユーザーは「–format」パラメーターを使用して出力形式をカスタマイズすることができます。さらに、変数の補間により、AIモデルとの動的な対話が可能です。

Jupyter AIは、倫理的な考慮、プライバシー、データの透明性に焦点を当てたJupyterノートブックでのAIによるコード生成とアシストの貴重なツールです。ユーザーは実行する前にAIによって生成されたコードを確認することが推奨されており、人間が書いたコードと同じ慣行に従うことが求められます。結論として、Jupyter AIは、データプライバシーと責任あるAIの慣行を守りながら、AIによるコード生成、アシスト、説明を提供する、強力で倫理的なProject Jupyterの一環となっています。

We will continue to update VoAGI; if you have any questions or suggestions, please contact us!

Share:

Was this article helpful?

93 out of 132 found this helpful

Discover more

機械学習

1時間以内に初めてのディープラーニングアプリを作成しましょう

私はもう10年近くデータ分析をしています時折、データから洞察を得るために機械学習の技術を使用しており、クラシックな機械...

機械学習

「DAE Talking 高忠実度音声駆動の話し相手生成における拡散オートエンコーダー」

今日は、新しい論文と、私が出会った中で最高品質の音声駆動ディープフェイクモデルについて話し合いますマイクロソフトリサ...

機械学習

量子AI:量子コンピューティングの潜在能力を機械学習で解き明かす

この記事では、量子機械学習について、現在の課題、機会、評価、成熟度、およびタイムリーさについて、読者がより詳しく学ぶ...

機械学習

Google AIがSpectronを導入:スペクトログラムを入力および出力として直接処理する、最初のスポークンランゲージAIモデルとしてエンドツーエンドでトレーニングされたものです

音声継続および質疑応答型のLLMsは、さまざまなタスクや産業に適用できる多才なツールであり、生産性の向上、ユーザーエクス...

AIニュース

「AI自動化と性別格差:AIが女性労働者に与える影響」

人工知能(AI)の進歩により、労働の未来が再構築されつつあります。AIによる自動化による仕事の喪失への恐怖は広まっていま...

人工知能

宇宙におけるAIの10の使用例

イントロダクション 何百年もの間、人々は夜空を見つめ、好奇心を抱いてきました。現在でもその興味は輝き続けています。宇宙...