A Comprehensive Cookbook for Claude 3

LlamaIndex

7 Mar 202422:52

Summary

TLDRスクリプトのエッセンスを包む魅力的な要約で、ユーザーを引き付ける短くyet正確な概観を提供する。

Takeaways

🚀 Claud 3が最新リリースされ、AnthropicからCLA, CLA3 Haiku, CLA3 Opusの3つのモデルが提供された。
🏆 CLA3 Opusが最も優れたモデルであり、jt4を含んだ他のモデルをすべてアウトパフォームしている。
📈 CLA3 Opusは、様々なベンチマークで優れた結果を示しており、ユーザーのテスト結果も印象的だ。
🤖 200,000のコンタクトウィンドォが存在し、Anthropicはそれを1兆に拡大する予定である。
🔌 Cloud 3はAPIを通じてアクセス可能で、Cloud ProにサブスクライブしてOpusにアクセスすることができる。
📚 Llama index Pythonライブラリを利用して、Anthropicの統合を簡単に行える。
📄 シンプルな記事を用いて、データインデックスの方法を紹介している。
🔍 Vector Store IndexとSummary Indexを使って、ドキュメントの知識をインデックス化し、検索を行う。
🛠️ RAG（Retrieval-Augmented Generation）パイプラインを使って、特定の質問に対する回答を生成する。
🔄 Router Query Engineを使えば、複数のツールを用いて質問をルーティングすることができる。
🔢 SQL Query Engineを使って、構造化されたデータベース上でのテキストSQLを実行することができる。
🌐 React Agentを使って、直接的なプロンプトをLG（Language Model）に投げて、問題解決のためのアクションを決定する。

Q & A

Claud 3は何日リリースされたのですか？
-Claud 3は2024年3月4日にリリースされました。
Anthropicがリリースした3つの新しいモデルは何ですか？
-Anthropicがリリースした3つの新しいモデルはCLA 3, Haiku CLA 3, そしてCLA 3 Opusです。
CLA 3 Opusがどのように他のモデルを優位であると評価されていますか？
-CLA 3 Opusは、さまざまなベンチマークにおいて他のモデルを優位であると評価されています。特に、jt4を含んでおり、数値的な結果だけでなく、TwitterでClaudeを試して遊んでいる人々の意見からも、その優位性が示されています。
CLA 3 Opusのcontact wendoは何ですか？
-CLA 3 Opusのcontact wendoは200,000で、Anthropicはこれを1 millionに拡大する予定です。
CLA 3 Opusにアクセスする方法は何ですか？
-CLA 3 OpusにアクセスするにはAPIを通じて行うことができます。また、CLA Proにサブスクライブすることで、Opusにデフォルトでアクセスすることができます。
Llama index pythonライブラリとAnthropicの統合方法について教えてください。
-Llama index pythonライブラリを利用することで、Anthropicを統合することができます。Anthropicは標準で埋め込モデルを提供していないため、この場合、Hugging FaceのBGE埋め込モデルを使用します。また、Anthropicパッケージをインストールして、統合を直接使用できるラッパーをpip installでインストールすることができます。
トイなデータセットを使用して、CLA 3 Opusをどのようにデモンストレーションするか教えてください。
-トイなデータセットを使用して、CLA 3 Opusをデモンストレーションするために、単純な記事をWebから読み込んで、Beautiful Soupを使用してHTMLをクリーニングし、テキストを整形します。そして、AnthropicのAPIキーを入力し、必要なインポートと設定を行います。最後に、ベクトルストアインデックスとサマリーインデックスを作成し、問い合わせエンジンを実行して、CLA 3 Opusの機能を示します。
CLA 3 Opusを使ったSQLクエリエンジンの設定方法について教えてください。
-CLA 3 Opusを使ったSQLクエリエンジンを設定するためには、まずChinook SQLライトデータベースをダウンロードし、SQLAlchemyを使用してデータベースに接続します。その後、SQLデータベースとクエリを実行したいテーブルをNL SQLテーブル問い合わせエンジンに渡します。このエンジンは自然言語をSQLに翻訳し、データベースに対して実行し、結果を返します。
CLA 3 Opusを使った構造化データ抽出の方法について教えてください。
-CLA 3 Opusを使った構造化データ抽出では、L indexの構造化データ抽出プログラムを使用します。これは、プロンプトLLMと必要な出力形式のPonicスキーマを組み合わせたものです。LLMテキスト完成プログラムや、OpeenAIの関数呼び出しと統合するPonicプログラムを使用して、LLMに適切なJSON出力を生成させることができます。
CLA 3 Opusを使ったリアクションエージェントの作り方について教えてください。
-CLA 3 Opusを使ったリアクションエージェントを作るためには、直接的なプロンプティングを使用してLMを操作します。リアクションエージェントは一般的なエージェントで、任意のLMを取り扱います。エージェントは入力とツールのセットを受け取り、LMにプロンプトを生成してアクションを出力します。また、Chain of Thought reasoningとツール使用を組み合わせたフレームワークを使用して、問題を解決するためのアクションを決定します。
上記のスクリプトで説明されたCLA 3 Opusの使用例之中で最も興味深いものは何ですか？
-最も興味深い使用例は、サブクエストションクエリエンジンです。これは質問をサブクエストションに分解し、それぞれのサブクエストションに対応するツールを決定するものです。これにより、複雑な質問をより細かく分解し、異なるツールを使って回答することができるため、より深い理解と洞察を得ることができます。