Bedrock の Converse API を少しだけ掘り下げる - Qiita
Converse API の登場でモデル毎のインターフェースがある程度統一されたので、（langchainのように）以下のように全モデル同じように呼び出す事が出来るようになりました。 とはいえ細かな差もあるので、Converse API の動作をもう少し確認します。 サポートされていないパラメーターを設定するとどうなるのか？ Converse API はモデルが変わっても同じ呼び方が出来ると言いつつ、モデル毎にパラメーターのサポート有無が異なります。 システムプロンプトに対応していないAmazon Titanに対してシステムプロンプトを指定してみます。 import boto3 bedrock = boto3.client("bedrock-runtime") modelId="amazon.titan-text-premier-v1:0" messages = [ {"role": "u
PDFをLLMで解析する前処理のパーサーは何が良いのか？（pdfminer, PyMuPDF, pypdf, Unstructured） - Qiita
PDFをLLMで解析する前処理のパーサーは何が良いのか？（pdfminer, PyMuPDF, pypdf, Unstructured）PythonpdfminerPyMuPDFpyPDFUnstructured 現状の LLM は PDF ファイルを直接処理出来ない為、予めなんらかのプレーンテキスト形式に変換する必要があります。 （PDFを読める各チャットアプリも内部的には何らかの手段でプレーンテキスト形式に変換しているはずです） 変換を行ってくれるライブラリは複数存在する為、動作の違いを確認します。 抽出プログラム 抽出する対象のPDFファイルはBedrockユーザーガイドの日本語版を使います。
StepFunctionsとCommandR+でコードもプロンプトも書かずにRAGを作る - Qiita
"result": "Anthropic Claude 3にはいくつかのモデルIDがあります。その一部を次に示します。\n\n - anthropic.claude-3-haiku-20240307-v1:0\n - anthropic.claude-3-opus-20240229-v1:0\n\n Cohere Command RのモデルIDは次のとおりです。\n\n - cohere.command-r-v1:0" 1ステップ目 1ステップ目ではユーザー入力を元にRetrieverの検索クエリを生成します。 Bedrock の InvokeModelを配置し、設定タブを以下の様にします。 基盤モデルとして Command R+ を指定し、モデルパラメーターを以下の様にします。
Cohere Command R+ のクエリの書き換え機能を確認する - Qiita
Cohere の Command R+ は RAG に最適化しているとかなんとかで幾つかの機能があります。 このうち、クエリの書き換え機能について動作を確認していきます。 Command R+とは？ 以下の記事をご参照。 RAGのクエリの書き換えとは？ RAGを実装する際に、ユーザーからのクエリ内容をそのままRetrieveに使うと検索効率上あまりうれしくないのは良く知られた事です（多分）。 Amazon Bedrock + Anthropic Claude 3 開発体験ワークショップ RAG編 次のステップ これを回避する為には抽象化して書くと以下のような処理が必要で、Command R+は以下の「①」「③」に適した生成モードを具備しています。 ① ユーザーの問い合わせを Retrieve に適した形に書き直す（正しく書くと、Retrieveに適したクエリを生成する） ② Retriev
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