自然言語処理入門

Ragas で LangChainのRAG評価を試す

「Ragas」でLangChainのRAG評価を試したので、まとめました。 1. Ragas「Ragas」は、「RAG」…

npaka

1日前

24

LangChain で RAGのハイブリッド検索を試す

「LangChain」でRAGのハイブリッド検索を試したので、まとめました。 1. RAGのハイブリッド検…

npaka

2日前

45

『Google Gemini 1.5／LlamaIndex／LangChain 人工知能プログラミング実践入門』がま…

『Google Gemini 1.5／LlamaIndex／LangChain 人工知能プログラミング実践入門』がまもなく発…

npaka

2日前

24

Gemini API の Context caching

以下の記事が面白かったので、簡単にまとめました。 1. Context caching「Context caching」…

npaka

2日前

13

LangChain のユースケース

「LangChain」のユースケースをまとめました。 1. RAGのQA「RAGのQA」は、RAG技術を使用して…

npaka

1か月前

110

LangChain v0.1 から v0.2 への移行手順

LangChain v0.1 から v0.2 への移行手順をまとめました。 1. はじめに「LangChain v0.2」は 2…

npaka

1か月前

18

LangChain v0.2 の概要

以下の記事が面白かったので、簡単にまとめました。 1. LangChain v0.2「LangChain v0.2」は v0.1 上に構築されており、コミュニティからのフィードバックが組み込まれています。完全な v0.2 は数週間以内に公開されます。 2. langchain と langchain-community の完全な分離「LangChain v0.2」での最も注目すべき変更点の1つは、「langchain」パッケージが「langchain-communit

Google Colab で属性予測モデル　KARAKURI LM 7B APM v0.1 を試す

「Google Colab」で属性予測モデル「KARAKURI LM 7B APM v0.1」を試したので、まとめました。 …

npaka

1か月前

28

Dify で RAG を試す

「Dify」で「RAG」を試したので、まとめました。前回1. RAG「RAG」(Retrieval Augmented Gen…

npaka

1か月前

259

Google Colab で mergekit-evolve による進化的モデルマージを試す

「Google Colab」で「mergekit-evolve」による「進化的モデルマージ」を試したので、まとめま…

npaka

1か月前

28

Weave と Elyza-tasks-100 でローカルLLMを評価する

「Weave」と「Elyza-tasks-100」でローカルLLMの評価を試したので、まとめました。 1. Weave…

npaka

1か月前

20

Google Colab で Phi-3 を試す

「Google Colab」で「Phi-3」を試したので、まとめました。 1. Phi-3「Phi-3」は、Microsoft…

npaka

1か月前

71

オリジナルデータセットで Idefics2 のファインチューニングを試す

オリジナルデータセットで高性能なオープンVLM「Idefics2」のファインチューニングを試したの…

npaka

2か月前

16

MLX で Llama 3 を試す

「MLX」で「Llama 3」を試したので、まとめました。 1. Llama 3「Llama 3」は、Metaが開発したオープンモデルです。 2. 推論の実行「MLX」は、Appleが開発した新しい機械学習フレームワークで、「Apple Silicon」(M1/M2/M3など) を最大限に活用するように設計されています。推論の実行手順は、次のとおりです。 (1) Pythonの仮想環境の準備。今回は、「Python 3.10」の仮想環境を準備しました。 (2)