「CassIO OpenAIに触発されたジェネラティブAIのための最高のライブラリ」

The best library for Generative AI inspired by CassIO OpenAI

ChatGPTを頻繁に使用している場合、その傾向があることをご存知かもしれません。それは幻覚として知られるものです。現実には根拠のない統計的に正しい単語の素晴らしいコレクションです。数ヶ月前、大規模言語モデル（LLM）およびLangChain向けにApache Cassandraを使用するプロンプトが興味深い応答を引き起こしました。ChatGPTは、CassandraがLLMを作成する際の良いツールの選択肢であるだけでなく、OpenAIがMITライセンスのPythonライブラリであるCassIOと呼ぶものを使用していると報告しました。私たちはその穴に入り、さらなるプロンプトを通じて、ChatGPTはCassIOの使用方法について多くの詳細を説明しました。それにはサンプルコードとウェブサイトさえ含まれていました。後続の研究では、ChatGPTの応答以外でのCassIOの存在の証拠は見つかりませんでしたが、その種は蒔かれました。このライブラリが存在しない場合、必要とされるので、私たちはそれに取り組みを始めました。

これまでで最高の幻覚です。

本当のCassIOは立ち上がりますか

この素晴らしいアイデアは、ChatGPT（および関連するOpenAI）がインスパイアしたものでしたか？優れたPythonライブラリにより、開発者はより少ないリソースで多くのことを行うことができます。DataStaxとAnantは、CassIOの開発においてCassandraを生成的人工知能や他の機械学習ワークロードとシームレスに統合するために力を合わせました。その主な目的は、Cassandraデータベースへのアクセスプロセスを抽象化することで、ベクトル検索機能を含む一連の使いやすいツールを提供し、追加のコードの必要性を最小限に抑えることです。その結果、開発者はCassIOが基礎となるデータベースの複雑さに対処してくれることを知りながら、AIシステムの設計と実装に集中することができます。その結果、費用対効果の高いスケーラビリティと低レイテンシの実証済みのデータベースにアクセスできます。CassIOの本質は、実装プロセスを容易にし、簡素化することにあります。

CassIOの強みは、特定のAIフレームワークに対する無関心です。LangChain、LlamaIndex、Microsoft Semantic Kernel、およびその他の生成的AIツールキットのようなインターフェースの具体的な実装の詳細には関与しません。代わりに、CassIOの機能を使用しながらフレームワークのインターフェースに準拠する「薄いアダプタ」のセットを提供します。これにより、CassIOはAIアプリケーションとデータベースとの間のギャップを埋めることができます。したがって、アプリケーションはCassandraのパワーを利用することができますが、その詳細には巻き込まれることはありません。

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LangChainとの統合

LangChainは、LLMのほとんどの管理タスクと相互作用を自動化します。メモリ、ベクトルベースの類似性検索、高度なプロンプトテンプレートの抽象化など、さまざまな機能をサポートします。CassIOはLangChainとシームレスに統合され、以下のタスクを簡素化するためのCassandra固有のツールを提供します。

• チャットの対話内の最近の交換を記憶したり、過去の会話の概要を保持したりする、Cassandraを使用したLLMのメモリモジュール。
• Cassandra上でLLMの応答をキャッシュする機能。これにより、可能な限りレイテンシとトークンを節約することができます。Cassandraからのデータの自動的なプロンプトへの挿入、またはより長いLLMの会話内への挿入。
• 将来の供給のために入力を未指定のままにするプロンプトの「部分化」のサポート。
• Feastのフィーチャーストア（Cassandraでバックアップされる可能性があります）からのデータの自動的なプロンプトへの挿入。

これらのコンポーネントは、データをプロンプトに組み込むプロセスを効率化し、LLMとデータベースの間のスムーズな相互作用を確保するために協力します。

ベクトル検索との統合

最近のCassandraとDataStax Astra DBへのベクトル検索機能の組み込みにより、既に人気のあるトランザクションデータベースに重要な機能が統合されました。Cassandraの高いスケーラビリティの評判は、データを移動させることなくデータを保存および処理するための単一の場所を提供します。ベクトル検索の追加により、CassIOで利用可能な「意味的に認識可能な」ツール群への扉が開かれました。これには、クエリの正確なフレーズに依存しないLLMの応答のキャッシュ、特定の質問に最適な回答を構築するために関連する部分を格納し、多様な情報を取得するために構成できる「意味的なインデックス」などが含まれます。このツールは、多くの具体的なニーズに合わせて適応させることができますし、回答に流入する実際の情報を最大化するために多様な情報を取得できるように構成できます。また、LLMのチャットインタラクションのための「意味的メモリ」要素も提供されます。遠い過去に発生した場合でも、関連する過去の交換を取得することができます。

CassIOとLangChainの組み合わせは、LLMの管理の絶えず進化するニーズに応えるために、これらの機能を時間とともに拡張し、洗練させ続けています。現在の最先端技術は、LLMからより正確な応答を得るためにプロンプトをチェーン化することです。最近のtree-of-thoughtという技術を説明した論文では、ベクトル検索の役割が次のプロンプトへの持続性に重要な役割を果たしています。これらのアイデアが学界から実用化に移行するにつれて、Cassandraは実装の重要な部分として重要な役割を果たします。

次のプロンプト：CassIOの将来展望

進化し続けるツールであるCassIOは、新たな開発やアップデートが頻繁に追加されています。執筆時点では、CassIOはLangChainをサポートしており、LlamaIndexも近日公開予定です。このプロジェクトの長期目標は、JARVISプロジェクトなどの自律型AIエージェントの高規模メモリをサポートすることです。LLMを持つエージェントは、複雑なタスク処理を行う多くの産業に驚異的な影響を与える興奮すべき進展です。これらのエージェントは、多くのデータと相互作用の側面を追跡する必要があり、そのためにはCassandraが適したデータベースです。信頼性があり、高いパフォーマンスを発揮します。

近日開催される「NoCode, Data & AI: LLM Bootcamp with Cassandra」というブートキャンプでは、開発者がライブラリを活用してチャットボットを構築する機会が提供されます。近くの都市でこのような活動が増えることをお楽しみに！CassIOを探索しているユーザーは、問題を報告したり、フォーラムに参加したり、私たちの素早く具現化している幻を改善する手助けをしてくれることをお勧めします。

歴史がこの瞬間をどのように評価するかは誰にもわかりません。これはOpenAIからの内部情報の漏洩だったのでしょうか？それとも、もう少し暗く考えると、これはAIが人間に自分の命令を実行させるための最初の一歩なのでしょうか？どちらにしても、開発者は今やジェネレーティブAIの世界に踏み出す際に、無限に近いスケールのCassandraを利用するための使いやすいライブラリを手に入れました。ChatGPTは私たちに贈り物をくれました。では、あなたはこれを使って何を構築しますか？

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