LLM を組み込んだチャットアプリケーションを写経しながら実装できる「ChatGPT/LangChain によるチャットシステム構築［実践］入門」を読んだ - kakakakakku blog
2023年10月18日に出版される新著「ChatGPT/LangChain によるチャットシステム構築［実践］入門」を読んだ & 写経した📕 読者層的には「ChatGPT って最近よく聞くしたまーに使うこともあるけど LangChain って何なのー？」という人や「LLM (Large Language Model) をアプリケーションに組み込むなんて考えたこともなかったけどできるのー？」と感じるような人に特におすすめできるかなーと💡本書を読みながら写経すると，難しいことは考えずに ChatGPT のように LLM を組み込んだアプリケーションをあっという間に構築できてしまって，とにかくワクワクして楽しめる一冊だった❗️ ChatGPT/LangChainによるチャットシステム構築［実践］入門 作者:吉田 真吾,大嶋 勇樹技術評論社Amazon 著者の一人 id:yoshidashin
こんにちは、メルカリの生成AIチームで ML Engineer をしている ML_Bear です。 以前の記事[1]では商品レコメンド改善のお話をさせていただきましたが、今回は、大規模言語モデル (LLM) やその周辺技術を活用して30億を超える商品のカテゴリ分類を行なった事例を紹介します。 ChatGPTの登場によりLLMブームに火がついたということもあり、LLMは会話を通じて利用するものだと認識されている方が多いと思いますが、LLMが有する高い思考能力はさまざまなタスクを解決するためのツールとしても非常に有用です。他方、その処理速度の遅さや費用は大規模なプロジェクトでの活用にあたっての障壁となり得ます。 本記事では、こうしたLLMの課題を克服するためにさまざまな工夫を施し、LLM及びその周辺技術のポテンシャルを最大限に引き出して大規模商品データのカテゴリ分類問題を解決した取り組みについ
以下の記事が面白かったので、かるくまとめました。 ・Applying OpenAI's RAG Strategies 1. はじめに「Open AI」はデモデーで一連のRAG実験を報告しました。評価指標はアプリケーションによって異なりますが、何が機能し、何が機能しなかったかを確認するのは興味深いことです。以下では、各手法を説明し、それぞれを自分で実装する方法を示します。アプリケーションでのこれらの方法を理解する能力は非常に重要です。問題が異なれば異なる検索手法が必要となるため、「万能の」解決策は存在しません。 2. RAG スタックにどのように適合するかまず、各手法をいくつかの「RAGカテゴリ」に分類します。以下は、カテゴリ内の各RAG実験を示し、RAGスタックに配置する図です。 3. ベースライン距離ベースのベクトルデータベース検索は、クエリを高次元空間に埋め込み（表現）し、「距離」に基
『OpenAI GPT-4/ChatGPT/LangChain 人工知能プログラミング実践入門』 が発売になります。｜npaka
この本は、「GPT-4」「ChatGPT」「LangChain」を活用して「チャットAI」を開発するための入門書です。 対象読者は、 ・チャットAIのしくみを知りたい人 ・チャットAIに知識や計算の能力を与えて仕事を自動化したい人 ・会話ロボットやAITuberなどの会話エンジンとして使いたい人 ・自分のアプリケーションにチャットUIを組み込みたい人 になります。 「ChatGPT」は、OpenAIが開発した最新のチャットAIです。ログインして会話を入力するだけで使える手軽さはもちろん、人間のような自然な会話ができることから世界中で人気となり、2022年11月にリリースされてからわずか2ヶ月で1億人のアクティブユーザー数を達成しました。同年にリリースされた画像生成AI「Stable Diffusion」とともに、研究者や専門家ではない一般の人が人工知能を活用しはじめる、ターニングポイントと
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LLMを活用した大規模商品カテゴリ分類への取り組み | メルカリエンジニアリング
LangChain への OpenAIのRAG戦略の適用｜npaka