#AIChat
Llama-3-ELYZA-JP-8Bを雑に触る
Llama-3-ELYZA-JP-8Bについては下記参照。
0. 環境
1. RAGに使用するDBの準備
下記で作成したDBを流用します。
DBの内容は、Google Patentsで「(semiconductor) country:US after:priority:20230101 language:ENGLISH」でヒットした857件の特許のうち、下記記事でFinFETに分類されたもの
![[UI]Chainlitで専門家AI_Local-LLM+Langchain+ChromaDB](https://assets.st-note.com/production/uploads/images/125446245/rectangle_large_type_2_b77f8f7b5a346ba31706d146ae516ec1.png?width=800)
[UI]Chainlitで専門家AI_Local-LLM+Langchain+ChromaDB
LLMのUIにはtext-generation-webuiをはじめ様々なものがありますが、今回はChainlit(GitHub)に下記の記事で作成したDB(Langchain+ChromaDB)を使ってLocal-LLM(Starling-LM-7B-alpha)に回答してもらうChat-UIを作成します。
ほかのユーザーに使用してもらう際に、UIはユーザーの認知容易性の面でメリットがあります。
![[活用例]Local-LLM+Topic model+Langchain+ChromaDB](https://assets.st-note.com/production/uploads/images/125226437/rectangle_large_type_2_ffdcc0de4669aecf99c1fb4f9af87c37.png?width=800)
[活用例]Local-LLM+Topic model+Langchain+ChromaDB
今回は集めた特許データをTopic modelで分類し、分類したtopicごとにChromaDBでデータベースを作成、Langchainを使ってRAGを設定し、Local-LLMに回答してもらうフローを整理しました。
フローは上のイメージ図の通り、下記の手順で進めます。
1. 特許からコンセプトを抽出
2. 抽出したコンセプトを分類
3. トピック毎にデータベースを作成
4. RAGの設定
![[UI]Chainlitで専門家AIと会話する_Local-LLM+Document Summary Index](https://assets.st-note.com/production/uploads/images/124129570/rectangle_large_type_2_a21db0a60e2b5715afe4c05687b9b779.png?width=800)
[UI]Chainlitで専門家AIと会話する_Local-LLM+Document Summary Index
LLMのUIにはtext-generation-webuiをはじめ様々なものがありますが、今回はChainlit(GitHub)に下記の記事と同じ方法で作成したindexを使ってLocal-LLMに回答してもらうChat-UIを作成します。
クラウドや高性能PCで作成したindexをそれほど高性能でない別のPC内で活用することができます。ほかのユーザーに使用してもらう際にUIはユーザーの認知容易