新しいAIチューターに会ってください！

『新しいAIチューターとの出会い！』

オープンソースのRAGベースのChatGPT Webアプリを構築する方法

最初にlouisbouchard.aiで公開され、2日前に私のブログで読むことができます。

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みなさん、こんにちは！今日は、Towards AIの私たちが緻密に作り上げたプロジェクトを紹介できることを大変嬉しく思います。学習体験を一段と向上させ、AIとコーディングの複雑な道筋を進む方法を革命的に変える、私たちのAIチューターをご紹介します。数分間一緒にお付き合いいただきますと、現在のChatGPTやGoogleに代わって、将来のAIに関する質問に対してご使用いただけますよ！

Towards AIでは、2つの無料のAIコースを作成し、現在もさらに便利なコースを作成中です。その最新情報を知るためには、購読する必要があります。または、私のニュースレターに購読していただくこともできますので、すべてのプロジェクトの発表をお楽しみにしてください。学習の過程でボトルネックが発生する瞬間を認識しています。コードの中に潜り込んだり、レッスンに没頭しているときに、疑問が湧いてくることがあります。私たちは、膨大なドキュメントをひも解いたり、コミュニティフォーラムでの応答を待つという従来のアプローチがもはや通用しないことを知っていました。特定の質問に対してはGoogleで検索することも難しく、ChatGPTに尋ねても通常の知識のカットオフ回答を受けたり、古いドキュメントを使わなければならなかったりします。

• 注文事項：AIが逆順に苦戦する理由
• 「Pythonで完全に理解するElasticNet回帰」
• 「SDXLのためのシンプルな最適化の探究」

ここで、AIチューターの登場です。AIチューターは、AIの専門家や教授に匹敵する精度でリアルタイムにクエリに答えるために設計されています。しかし、この飛躍をどのように実現したのでしょうか？それに関しては、Retrieval Augmented Generation、またはRAGの驚異が絡んできます。

さて、AIチューターに戻りましょう。先程、Retrieval Augmented GenerationまたはRAGを紹介しました。RAGは普段のAIモデルやChatGPTのコピーではありません。情報の検索とそれを連続した正確な回答に生成することが無理なく統合する、一歩進んだアラインメントとパワーです。

新鮮なたとえ話で説明します。知識の貯蔵庫である書籍の広大な海を想像してみてください。そして、…

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