GPT-4.0 Omniモデルを用いたSaaS対応RAGチャットボットの構築

2024年7月5日 00:12

本記事については生成AIを活用して生成された記事となります。
解説内容の正確性については読者ご自身でご確認いただきますようお願いいたします。

RAG（Retrieval-Augmented Generation）チャットボットをSaaS製品として構築するための技術的な詳細について説明します。Databuttonのエージェンティックフレームワークを使用して、ユーザー認証機能を備えたアプリを作成します。

開発環境の設定

Python 3.7以降をインストールし、仮想環境を作成して依存関係を管理します。

LLAVAとWhisperのライブラリをpipでインストールします。

Whisperが処理できる形式に音声データを変換します。

LLAVA用にテキストデータを適切にトークン化します。

LLAVAを使ってユーザーのクエリを処理し、適切な応答を生成します。

Whisperを使って音声をテキストに変換します。

Gradioを使用して、音声アシスタントのインターフェースを作成します。

Firebase Authenticationを設定し、アプリに認証機能を追加します。

RAGフレームワークのために、PDFのアップロード、テキストの埋め込み、類似性検索、応答生成の4つのエンドポイントを作成します。

UIコンポーネントとAPIエンドポイントを統合し、完全なアプリケーションを構築します。

アプリケーションをデプロイし、独自のURLでアクセスできるようにします。

GPT-4.0 OmniモデルとRAGフレームワークを使用してSaaS対応のチャットボットを構築することは、最新のAI技術を活用したエキサイティングなプロジェクトです。この記事のステップに従うことで、高精度でユーザーのクエリに応答する堅牢なチャットボットを作成できます。