エントリーの編集
エントリーの編集は全ユーザーに共通の機能です。
必ずガイドラインを一読の上ご利用ください。
[時事] LangChainとPineconeを活用したLlama-2のパフォーマンス向上|重盛 雅人
記事へのコメント0件
- 注目コメント
- 新着コメント
このエントリーにコメントしてみましょう。
注目コメント算出アルゴリズムの一部にLINEヤフー株式会社の「建設的コメント順位付けモデルAPI」を使用しています
- バナー広告なし
- ミュート機能あり
- ダークモード搭載
関連記事
[時事] LangChainとPineconeを活用したLlama-2のパフォーマンス向上|重盛 雅人
LangChainとPineconeの役割と機能LangChainは、人工知能(AI)の領域で、特にリトリーバル拡張生成(RAG)... LangChainとPineconeの役割と機能LangChainは、人工知能(AI)の領域で、特にリトリーバル拡張生成(RAG)アプリケーションとパイプラインの構築を簡素化するためのアプリケーション開発フレームワークです。このフレームワークは、開発者がAIモデルを効率的に設計、開発、テスト、デプロイするためのツールを提供します。 LangChainの主な機能は、さまざまな埋め込みモデル、ベクトルストア、および大規模言語モデル(LLM)との統合を提供することです。これにより、開発者は自分たちのニーズに最も適したツールを選択し、これらを組み合わせて強力なAIアプリケーションを構築することができます。 特に注目すべきは、LangChainがLlama-2というオープンソースの大規模言語モデルと統合できる点です。これにより、開発者はLlama-2の強力な自然言語処理能力を活用し、その性能をさらに