Local UNLIMITED Memory Ai Agent | Ollama RAG Crash Course

Ai Austin

11 Jul 202427:15

Summary

TLDRこのビデオでは、ビッグテックが提供する無料のAI機能を利用しながら、データプライバシーを確保する方法を紹介します。ローカルのOlamaラゴエージェントを構築し、会話をベクターデータベースに保存しながら、オープンソースの言語モデルを活用します。このエージェントは、複数のトピックから関連性の高い情報を取得し、ユーザーのプロンプトに応じて適切に応答します。Pythonを使用して、ローカルPC上で効率的に実行され、ストリーミング応答機能も備えています。

Takeaways

🧠 大型科技公司免费提供给我们的AI功能，实际上是因为我们成为了产品，而非消费者。
💻 本视频将指导我们构建一个本地的Olama RAG（Retrieval-Augmented Generation）代理，它可以在个人电脑上的向量数据库中存储每一次对话。
🔒 通过Olama的开源接口，该代理提供了100%的数据隐私和安全性，因为它在本地运行，不依赖于云服务器。
🔍 该代理使用一种称为“第一原理检索增强生成技术”，通过检索多个话题的上下文来满足对提示的恰当响应。
📚 代理从对话数据库中检索最相关的嵌入（embeddings），然后通过语言模型（LLM）对每个检索到的嵌入进行分类，以确定其是否对响应有用。
🛠️ 通过AMA（Assistant Model API），可以在本地高效运行各种开源语言模型，无论PC的性能如何。
📝 视频提供了详细的代码教程，对于没有耐心观看视频教程的人，可以在Discord的Pro频道获取源代码。
📦 需要Python 3.11或3.12，以及从Olama官网安装的Olama，然后使用特定的Python库来构建RAG代理。
🗂️ 通过创建向量嵌入来表示文本，可以使用数学方法计算出与当前提示最相似的先前消息。
🔗 通过Postgress SQL数据库实现长期存储对话，而不是仅从Python列表创建向量数据库。
🛑 添加了多个功能来改善用户体验，包括加载条、命令行指令（如/recall、/forget和/memorize）以及彩色打印语句。

Q & A

ビデオで紹介されたローカルAIエージェントの主な特徴は何ですか？
-ローカルAIエージェントは、データプライバシーとセキュリティを100%確保し、ローカルのPC上で動作します。会話履歴をベクターデータベースに保存し、オープンソースの言語モデルを介して推論を行います。
ビデオの制作にどれくらいの時間がかかりますか？
-ビデオの編集と作成には膨大な時間がかかります。特に、魅力的なプログラミングチュートリアルを作成するためには、多くの時間を投資する必要があります。
Pythonのどのバージョンを使用する必要がありますか？
-Python 3.11または3.12のバージョンを使用する必要があります。
oamaをインストールするにはどうすればよいですか？
-oamaの公式ウェブサイトからインストールする必要があります。
言語モデルの選択肢としてビデオで推奨されているものは何ですか？
-ビデオでは、Llama 3、mixlモデル、および3 billion parameterモデルの53が推奨されています。
ビデオで説明されているRAGエージェントとは何ですか？
-RAGエージェントは、複数のトピックから関連性の高い埋め込みを検索し、プロンプトに応じて適切に応答するように設計されたAIです。
ベクター埋め込みとは何を意味していますか？
-ベクター埋め込みは、テキストや視覚データなどの意味を数値で表現するために使用される高度な機械学習アルゴリズムです。
Postgressを使用する目的は何ですか？
-PostgressはオープンソースのSQLデータベースで、ビデオのAIエージェントが会話データを効率的に保存、取得するために使用されます。
ビデオで紹介されたAIエージェントのユーザーエクスペリエンスを改善するための機能には何がありますか？
-ローディングバー、スラッシュコマンドを使用したメモリのリコールと忘却、プロンプトの色分けなどがあります。
ビデオの説明に基づいて、このAIエージェントをさらに強力にする方法は何ですか？
-コードに多くの機能を追加して、ユーザーエクスペリエンスを改善し、エージェントの能力を強化することができます。