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記事一覧
複数のエージェントを協調させてタスクを実行: openai/swarmを試す
OpenAIが発表した、複数のエージェントが協調してタスクを遂行するための実験的なフレームワークSwarmを試してみました。
個別のエージェントに特定の小さな「指示」と「機能（ツール）」を持たせて、必要に応じて他のエージェントにタスクを引き渡すことで、協調的にタスク処理を行うコンセプトのようです。
なお、Swarm エージェントは、便宜上、同様の名前が付けられていますが、アシスタント API
OpenAIの新しいマルチエージェント用フレームワークSwarmを試す
Google ColabでSwarmを試したのでまとめました。
1. SwarmOpenAIが新しくマルチエージェント構築のためのフレームワークを作り始めました。まだ実験的なフレームワークで、本番環境での使用を想定していないようで、今の所かなりシンプルな仕組みに見えます。
エージェントの調整と実行を軽量で、制御性が高く、テストしやすいものにすることに重点を置いているようです。
2. Googl
LlamaIndex の DocumentSummaryIndex を試す
「LlamaIndex」の「DocumentSummaryIndex」を試したので、まとめました。
1. DocumentSummaryIndex「DocumentSummaryIndex」は、要約の埋め込みで検索し、合成用のチャンクにリンクするためのインデックスです。チャンクを直接取得する場合と比較して、チャンクを取得する前に、関連する文書を高レベルで取得するのに役立ちます。
2. セットア
LlamaIndexの性能向上のためのテクニックガイド
以下の記事が面白かったので、かるくまとめました。
1. はじめに「LlamaIndex」によるRAG (検索拡張生成) のプロトタイプを作成するのは簡単ですが、それを本番用に性能と堅牢性を備えた大規模な知識コーパスに拡張するのは困難です。
この記事では、「LlamaIndex」によるRAGの性能を向上させるためのさまざまなヒントを紹介します。最終的な目標は、検索 (retrieval) と生成
AIエージェント沼にハマるためにこの辺を見ておけば良いと思われるリソースまとめ
はじめにみなさまはAIエージェントという言葉をご存知でしょうか。
ご存知ない方はとりあえずDoryさんの以下の記事を読んで頂けると良いと思う訳ですが、
ざっくりAIエージェントを定義すると、「人がいちいち指示しなくても、自分でやることを考えて、様々なツールを活用して目標に向かってタスクをこなしていくAI」をAIエージェントと呼んでいます。
AIエージェントと比較すると、ChatGPTのよう
LangChain AI ハンドブック
PineconeからLangChain AIハンドブックが（もちろん無料で！）公開されています。
最大戦速で加筆・修正が行われている、LangChain公式ドキュメントよりも見通しがよく、技術的な背景もふくめて懇切丁寧に説明してくれていて、LangChainを使う予定がなくても、手っ取り早くLLM利用の全体像を掴むのに役に立つと思います。
英語ですが各章ごとに丁寧に作りこまれたYoutubeビデ
自分の過去ツイートでrinna/japanese-gpt-neox-3.6bをfinetuningして「俺tter」を生成する
TL;DR以下のWindows環境でPEFTを動かすというQiita記事を参考にしただけではあります。
Windows環境でLLMをPEFTでファインチューニングしようとしたとき、ほぼ必ずbitsandbytesというライブラリのエラーに悩まされると思うのですが、こちらの記事ではその対処法が書いてあります。助かりました。
そして、npakaさんの上記の記事を参考に、Google Colabでは
[LLM] microsoft/guidanceを使ってAgentを実装しToolを実行させてみる
こんにちは。@_mkazutakaです。
今回は、先日Microsoftから発表された microsoft/guidance を使ってAgentを実装しToolを実行させてみたのでその紹介と、ついでにLangChainのAgentと比較してみました。ぜひご参照ください。
microsoft/guidanceとはとのことです。以下の記事が日本語でまとまっていて大変勉強になりました。
Agentを
Weights & Biases (wandb) を用いたLLMファインチューニング
こんにちは。Weights & Biases Japanの山本です。今回はWeights & Biases (wandb) を用いたOpen LLMのファインチューニングについてご紹介したいと思います。
はじめに自然言語処理 (NLP) の世界は驚くほどの速度で進化しています。特に、OpenAI社によってリリースされたChatGPTの登場以来、それまで着実な進歩を重ねてきた大規模言語モデル（La
OpenAIのAPIを使って、PDFファイルの内容を瞬時に把握する方法
この記事では、ChatGPTでお馴染みのOpenAIのAPIを使って、PDFファイルに書かれている内容を把握する方法をご紹介します。
この方法を使えば、大量の文章が書かれているPDFファイルの中から、自分が知りたいことだけを瞬時に把握することができます。
OpenAIのAPIキーは取得したけど、どう活用したらいいか分からないという方も、ぜひご一度くださいね。
1. 必要なもの
OpenAIの
ChatGPTを使った社内ドキュメントを読み込んで回答できるアシスタントBotを作りました！
※2023.04.25 予想以上に見られているので追記
ChatGPTはAPIでの利用なので学習はされません。また入れてる情報は社内のだれでも見れてよい情報に留めており、顧客情報を始めとした個人情報などは一切含めていません。STORES サービスに関わる情報も含んでおりません。
入れているのは社内業務における経費精算などの各種申請の手順、オフィスの利用ルール、福利厚生の解説などに限定されています。