仕事で使えそう?DifyでRAGを行う時の設定について解説してみた

にゃんたのAI実践チャンネル
26 May 202426:57

Summary

TLDRこのビデオでは、プログラミングができない人でもアプリ開発が可能な「DF」プラットフォームと、言語モデルを活用するための「ラグ」と呼ばれる手法について解説しています。DFは多機能だが初心者にとっては難しいと思われる部分もあるとのこと。しかし、使いこなせるようになると、言語モデル単体では難しかったことも実現できるようになり、自分のアイデアをアプリに落とし込んで検証できる強力なスキルになると期待されています。また、ラグを使用することで、言語モデルが学習していない情報にも答えられるようになり、企業の独自の情報や一般公開されていない情報を活用した開発が可能になるというメリットもあります。DF上でラグを使ったアプリ開発の方法も紹介され、プログラミング未経験者でもアプリ開発に挑戦できるようになるでしょう。

Takeaways

  • 😀 スクリプトは、DF(DreamFace)というプラットフォームとその使い方に関する解説をしています。
  • 🤖 DFはプログラミングができない人でも言語モデルを使ってアプリ開発ができる機能を提供しています。
  • 📚 言語モデルはインターネット上で一般公開されているデータを学習しており、情報が多ければ多いほど回答の質が上がります。
  • 🔍 ラグ(Retrieval)とファインチューニングは、言語モデルが学習していない情報を扱うための2つの主な手法です。
  • 📈 ラグは外部情報(例えばPDF)を言語モデルに提供し、モデルはそれを利用して特定の質問に答えます。
  • 🎯 ファインチューニングは言語モデル自体を学習させて、提供された情報に基づいて回答を生成する手法です。
  • 🏆 Microsoftの論文によると、ラグを使った方がファインチューニングよりも精度が高く出ています。
  • 👨‍💻 プログラマーにとって、言語モデルはコード生成や問題解決において非常に役立つと感じています。
  • 🔧 DFを使用してラグを実装すると、アプリ開発が容易になり、設定項目を正しく設定して精度を確保する必要があります。
  • 📝 スクリプトでは、DF上でラグを使用する際の設定方法やチャンクの分割、インデックスモード、検索設定について解説しています。
  • 📚 ナレッジの説明文は、言語モデルがどのナレッジを使うか判断する際に重要な役割を果たします。

Q & A

  • DFくラグとはどのような仕組みですか?

    -DFくラグは、言語モデルが学習していない情報にも答えられるようにするための手法です。外部情報や独自の情報などを言語モデルに提供し、それらを活用して答えを生成します。

  • DFアプリとは何ですか?どのように使いますか?

    -DFアプリはプログラミングができない人でも言語モデルを使ってアプリを開発できるプラットフォームです。様々な機能があり、言語モデルを使った開発が容易に行えます。

  • 言語モデルとは何で、どのような特徴がありますか?

    -言語モデルは自然言語を処理するための機械学習モデルで、テキストデータから学習して言葉や文章を生成・理解します。一般公開されているデータから学習しており、情報の多ければ多いほど回答の質が上がる傾向があります。

  • プログラマーにとって言語モデルはどのように役立ちますか?

    -言語モデルはプログラミングに関連するコードを書くのを助け、プログラミングに関する知識を提供することができます。また、開発時に遭遇した問題に対する解決策を見つけるのにも役立ちます。

  • ラグを使用する際のチャンクの設定とは何ですか?

    -チャンクの設定は文章を分割する単位を決める設定です。チャンクのサイズやオーバーラップの許容範囲を調整することで、精度を上げることができます。

  • ハイブリッド検索とはどのような検索手法ですか?

    -ハイブリッド検索はベクトル検索と全文検索を組み合わせた手法です。意味的に近いものだけでなく、キーワード単位でも検索できるため、より正確な結果を得ることができます。

  • サイランクモデルとは何で、どのような特徴がありますか?

    -サイランクモデルは2つの文章を一緒に入力してスコアを予測するモデルで、意味的に近いものをより正確に検索することができます。しかし、計算コストが高いため、候補絞り込みの最後段階で使用されることが多いです。

  • ナレッジベースを複数使用する場合、どういった設定が必要ですか?

    -ナレッジベースを複数使用する場合、ナレッジ名と説明を設定する必要があります。これにより、言語モデルはどのナレッジを使うか判断することができます。

  • ファインチューニングとラグの違いは何ですか?

    -ファインチューニングは言語モデル自体を学習させ、新しい知識を獲得させる手法です。一方、ラグは言語モデルに外部情報を提供し、それを活用して答えを生成する手法です。

  • DFアプリで開発されたアプリのテストはどのように行われますか?

    -DFアプリで開発されたアプリは、アプリ作成画面でテストすることができます。ユーザーが入力した質問に対して、正しく文章が抽出され、回答が生成されるかを確認します。

Outlines

plate

Этот раздел доступен только подписчикам платных тарифов. Пожалуйста, перейдите на платный тариф для доступа.

Перейти на платный тариф

Mindmap

plate

Этот раздел доступен только подписчикам платных тарифов. Пожалуйста, перейдите на платный тариф для доступа.

Перейти на платный тариф

Keywords

plate

Этот раздел доступен только подписчикам платных тарифов. Пожалуйста, перейдите на платный тариф для доступа.

Перейти на платный тариф

Highlights

plate

Этот раздел доступен только подписчикам платных тарифов. Пожалуйста, перейдите на платный тариф для доступа.

Перейти на платный тариф

Transcripts

plate

Этот раздел доступен только подписчикам платных тарифов. Пожалуйста, перейдите на платный тариф для доступа.

Перейти на платный тариф
Rate This

5.0 / 5 (0 votes)

Связанные теги
言語モデルラグ手法アプリ開発DFプラットフォーム初心者向け生成AIプログラミングファインチューニングPDF活用ベクトル検索
Вам нужно краткое изложение на английском?