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最新の生成 AI モデルと B2B のドメイン知識を活用した、社内コ
ンバージョンAIを実装するための包括的なソリューションを提供
しています。
当社の Conversional AI プラットフォームは、質問応答機能をサ
ポートし、トレーニング/テストデータを社内に安全に保管しなが
ら、クエリ情報からリアルタイムで日本語の関連コンテンツを生
成できます。
総括
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5. このパイプラインには 4 つのコンポーネントが含まれています。
1. ユーザーインターフェイス: ユーザーがプロンプトを入力し、応答
を受け取ることによってシステムと対話する場所。
2. 標準化されたデータベース: 利用可能なデータと知識ベースのスト
レージ。データ形式は事前に統一しておく必要があります。
3. 内部検索エンジン: ユーザーからのプロンプトに関連するデータを
標準化されたデータベースから取得する。
4. コンバージョン AI モジュール: 内部検索エンジンから取得したデー
タを使用してユーザーのプロンプトに応答する。
OpenAssistant について
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7. ColossalAI と Deepspeed アプローチに関しては、OpenAi (ChatGPT) と比較してハードウェア能力が不
足しているため、ハードウェアアクセラレータ/オプティマイザーを使用して、独自のDGXシステム
とOpenAiによって提供されるトレーニング ステップ、および ユーザーが提供するデータセットの能
力を最適に組み合わせることができます。
1. ハードウェア サポートの場合、候補ツールは (ColossalAi および DeepSpeed) です。
2. システム アーキテクチャでは、次の 2 つの主要コンポーネントでシステムを構築します。
+ 情報検索システム:
これにより、質問をデータベース内の最も近い情報ストアに照合する機能が可能になり、
チャットボットを再トレーニングすることなくデータベース (知識空間) を定期的に更新できる
ようになります。
+ チャットボット システム:
これにより、回答がより自然で人間らしく見えるようになります。
Haystack.deepset & Coati について
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8. 情報検索システム
(1) ユーザーがシステムに質問を送信。
(2) ユーザーの質問をベクトルとして埋め込んだ
Python スクリプトとシステム内のすべてのド
キュメントを比較して、最適解を発見 (コサイ
ン スコアで評価)。
(3) システムは、ユーザーの質問に答えることが
できる最適なドキュメントと最適な段落を返
却。
(4) Python スクリプトは、すべての情報 (ユーザー
の質問、回答) をチャットボットに供給できる
形式に変換。
(5) チャットボットは上記のすべての情報を自然
な応答に変換してユーザーに応答。
概要
Haystack.deepset & Coati について
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9. 情報検索システムは、ユーザーのクエリに基づいて関連ドキュメントを検索するのに役立つツール
です。このシステムでは、クライアントからのドキュメントを保存するために Vector Database が
使用されます。
各文書は、「文変換」と呼ばれるツールを使用して、ベクトルと呼ばれる一連の数値に変換されま
す。このツールは、「paraphrase-multilingual-mpnet-base-v2」と呼ばれる事前トレーニング済みモ
デルを使用して、テキストをベクトルに変換します。
このアプローチにより、このシステムを使用するチャットボットは GPT (一度に保存して使用でき
る情報の量が最大になる) のような知識不足の問題が発生しないことが保証されます。さらに、シ
ステムはチャットボット* を再トレーニングすることなく、新しいドキュメントをデータベースに
簡単に追加できます。
*より詳しい情報はこちらをご参照ください: https://huggingface.co/sentence-transformers/paraphrase-multilingual-
mpnet-base-v2
Haystack.deepset & Coati について
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11. Citynow Asia 株式会社
Website: https://citynow.jp/
Hotline: +81 3 4405 3731
Email: corp@citynow.jp
Facebook: https://www.facebook.com/citynow.asia
Linkedin: https://www.linkedin.com/company/citynow-asia/
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