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生成AIにおけるベクトルインデックス

生成AIにおけるベクトルインデックス：詳細解説

ベクトルインデックスとは？

ベクトルインデックスは、生成AIにおいて、テキスト、画像、音声などの非構造化データを、数値のベクトルに変換し、そのベクトル間の類似度に基づいて検索や推薦を行うための技術です。

なぜベクトルに変換するのか？

• 意味の理解: 単語の並びだけでなく、単語間の関係性や文脈を数値として表現することで、コンピュータがより深くテキストの意味を理解できるようになります。
• 高速な検索: 高次元空間上のベクトル間の距離を計算することで、従来のキーワード検索よりも高速かつ正確に類似したデータを検索できます。
• 多様なデータの統合: テキストだけでなく、画像や音声などもベクトルに変換することで、異なる種類のデータを統一的に扱うことができます。

ベクトルインデックスの仕組み

1. ベクトル化: テキストや画像などを、ニューラルネットワークなどのモデルを用いて数値のベクトルに変換します。
2. インデックス作成: 変換されたベクトルを、効率的に検索できるようにインデックスを作成します。
3. ベクトル検索: ユーザーのクエリをベクトル化し、作成されたインデックスから最も類似したベクトルを検索します。

ベクトルインデックスの活用事例

• 検索エンジン: キーワードだけでなく、文章の意味に基づいたより精度の高い検索を実現します。
• 推薦システム: ユーザーの興味関心に基づいた商品やコンテンツを推薦します。
• チャットボット: ユーザーの質問に対して、より自然な回答を生成します。
• 画像検索: 画像の内容に基づいた検索や、類似画像の検索を行います。

ベクトルインデックスのメリット

• 高精度な検索: キーワードマッチングだけでなく、意味に基づいた検索が可能になります。
• 柔軟なデータ処理: テキストだけでなく、画像や音声など、様々な種類のデータを扱えます。
• スケーラビリティ: 大量のデータを効率的に処理できます。

ベクトルインデックスの課題

• 次元数の呪い: 高次元空間での計算コストが大きくなることがあります。
• モデルの選択: どのモデルを用いてベクトルに変換するかが、性能に大きく影響します。
• 解釈の難しさ: ベクトル表現が抽象的であり、人間が直感的に理解することが難しい場合があります。

今後の展望

ベクトルインデックスは、生成AIのさらなる発展に不可欠な技術です。より大規模なデータセットへの対応、より高精度なベクトル化モデルの開発、そして、ベクトル表現の解釈に関する研究が進められていくことが期待されます。

具体的な活用事例

• eコマース: ユーザーの過去の購入履歴や検索履歴に基づいた商品推薦
• カスタマーサポート: チャットボットによるFAQ検索や、ユーザーの問い合わせに対する自動応答
• 医療: 医療論文の検索や、診断支援
• 金融: リスク評価や不正検知

まとめ

ベクトルインデックスは、生成AIの性能を飛躍的に向上させるための重要な技術です。様々な分野での応用が期待されており、今後もその重要性はますます高まっていくでしょう。

さらに詳しく知りたい場合は、以下のキーワードで検索してみてください。

• ベクトルデータベース
• ベクトル検索
• 自然言語処理
• 機械学習
• ニューラルネットワーク

何か他に聞きたいことがあれば、お気軽にご質問ください。

より具体的な質問の例:

• 特定のベクトルデータベースについて詳しく知りたい
• ベクトルインデックスを構築する際の注意点
• ベクトルインデックスを生成AIの開発にどのように活用できるか

これらの質問に対して、より詳細な情報を提供できます。

Google Cloud Gemini向けの生成AIのプロンプトエンジニアリング

cloud.google.com

生成AIのプロンプトエンジニアリングは様々な手法がありますが、

Gemini for Google Cloudなんて出ているのですね。

Google Cloud のプロダクトとサービスに関しては、Geminiは学習済のようで、詳しいようです。

読んで勉強したいと思います。

Mini-Omni OSSでSpeech-to-Speechができるようになる？

arxiv.org

GPT-4oの進化系で、リアルタイム音声会話のできる生成AIがOSSで出たようです。

github.com

その名もMini-Omni。

小型モデルでどうリアルタイム音声会話を実現したのか興味深いですね。

生成AIでリアルタイム音声会話は難しく、Speech-to-Text-to-Speechという変換手順を踏む必要があり、時間がかかっていたところ、 リアルタイム、つまりSpeech-to-Speechで早く処理できるようになった、ということですね。

ぜひ論文を読んでみたいと思います。

以下、AbstractをGeminiで訳してみました。（OpenAIちゃうんかいw）

言語モデルの進歩とMini-Omni 言語モデルの最近の進歩は、大きな成果を上げています。GPT-4oは新たなマイルストーンとして、人間とのリアルタイム会話が可能となり、人間に近い自然な流暢さを示しています。このような人間とコンピュータのインタラクションを実現するには、音声モダリティで直接推論を行い、ストリーミングで出力生成できるモデルが必要となります。しかし、これは現在の学術的なモデルではまだ実現できていません。これらのモデルは通常、音声合成のために追加のTTSシステムに依存しており、望ましくない遅延が生じます。

本論文では、リアルタイム音声インタラクションが可能なオーディオベースのエンドツーエンド会話モデルであるMini-Omniを紹介します。この機能を実現するために、テキスト指示による音声生成方法と、推論時のバッチ並列戦略を提案しています。この手法は、元のモデルの言語能力を最小限の劣化で保持するのに役立ち、他の研究がリアルタイムインタラクション機能を確立できるようにします。このトレーニング方法を「Any Model Can Talk」と呼んでいます。また、音声出力を最適化したモデルをファインチューニングするためのVoiceAssistant-400Kデータセットも紹介します。私たちの知る限り、Mini-Omniはリアルタイム音声インタラクションのための最初の完全なエンドツーエンド、オープンソースモデルであり、今後の研究に貴重な可能性を提供します。

Google Cloudの生成AIサンプルアプリEnterprise Knowledge Solution (EKS)

github.com

Google Cloudの生成AIサンプルアプリ「Enterprise Knowledge Solution」 (EKS)がGitHubで公開されています。

EKSはAmazon Elastic Kubernetes Serviceと紛らわしい（苦笑）

「Enterprise Knowledge Solution」 はIAPとCloud RunベースでUI付きの生成AIアプリケーションをさっとデプロイできるようです。

私はまだ試せていないですが、是非とも触ってみたいですね。

terraformでデプロイできる模様。これは面白そう。

コードも参考になりそうですね。

LangChain Meetup Tokyo #2に登壇し、LangChainでWebサイトの内容取得やGitHubソースコード取得、というタイトルで発表しました

langchain.connpass.com

LangChain Meetup Tokyo #2に登壇してきました。

私は「LangChainでWebサイトの内容取得やGitHubソースコード取得」というタイトルで発表しました！

次は @shu_kob によるLangChainでWebサイトの内容取得やGitHubソースコード取得👏
#LangChainJP pic.twitter.com/ryvFxqv6M1

— こぎそ | Algomatic (@kgsi) 2024年9月2日

写真撮っていただけてました。ありがとうございます。

ChatGPT/LangChainによるチャットシステム構築［実践］入門

「ChatGPT/LangChainによるチャットシステム構築［実践］入門」の著者、吉田 真吾さん、大嶋 勇樹さんにもお会いできました。

お二人の会社、株式会社ジェネラティブエージェンツのCEO西見公宏さんにもお会いでき、

コロッケそばさん、技術者としてステキ‼️ #langchainjp pic.twitter.com/N1GE4ArjJ0

— 𝙎𝙝𝙞𝙣𝙜𝙤 吉田真吾 (@yoshidashingo) 2024年9月2日

65歳で登壇されたコロッケそばさんかっこよかったです！

speakerdeck.com

↑私の資料はこちらにアップロードしています。

様々な学びがあり、もっと生成AIを頑張ろう、と思えた刺激的なMeetupでした！

LangChainでgithubリポジトリのソースコードを読む方法

shu-kob.hateblo.jp

昨日の記事に関連して、今回はLangChainでgithubリポジトリのソースコードを読む方法です。

github.com

↑サンプルソースコードを載せています。

js.langchain.com

↑使い方はこちら

実行例

npx ts-node githubLoader.ts https://github.com/shu-kob/langchain-sample-code

Document {
  pageContent: "import { CheerioWebBaseLoader } from '@langchain/community/document_loaders/web/cheerio'\n" +
    "import { RecursiveCharacterTextSplitter } from '@langchain/textsplitters'\n" +
    "import { HtmlToTextTransformer } from '@langchain/community/document_transformers/html_to_text'\n" +
    '\n' +
    'const url = process.argv[2]\n' +
    '\n' +
    'async function webLoad (url: string) {\n' +
    '  const loader = new CheerioWebBaseLoader(url)\n' +
    '  const docs = await loader.load()\n' +
    "  const splitter = RecursiveCharacterTextSplitter.fromLanguage('html')\n" +
    '  const transformer = new HtmlToTextTransformer()\n' +
    '  const sequence = splitter.pipe(transformer)\n' +
    '  const newDocuments = await sequence.invoke(docs)\n' +
    "  console.log('newDocuments:')\n" +
    '  console.log(newDocuments)\n' +
    '}\n' +
    '\n' +
    'webLoad(url)\n',
  metadata: {
    source: 'cheerioWebBaseLoader.ts',
    repository: 'https://github.com/shu-kob/langchain-sample-code',
    branch: 'main'
  },
  id: undefined
}
Document {
  pageContent: "import { GithubRepoLoader } from '@langchain/community/document_loaders/web/github'\n" +
    '\n' +
    'const url = process.argv[2]\n' +
    '\n' +
    'async function readSorceCodesFromGithub(url: string) {\n' +
    '\n' +
    '  const loader = new GithubRepoLoader(\n' +
    '    url,\n' +
    '    {\n' +
    '      branch: "main", // Defaultブランチが "master" でないか注意。他のブランチも選択可能\n' +
    '      recursive: true,\n' +
    '      processSubmodules: true,\n' +
    '      unknown: "warn",\n' +
    '      maxConcurrency: 5, // Defaults to 2\n' +
    '      ignorePaths: ["*.json", "*.yaml", "*.yml", "*config*", "*.md", "Dockerfile", "*ignore", ".eslintrc.js", "*.svg"] // 除外するファイルパス\n' +
    '    }\n' +
    '  );\n' +
    '\n' +
    '  for await (const doc of loader.loadAsStream()) {\n' +
    '    console.log(doc)\n' +
    '  }\n' +
    '};\n' +
    '\n' +
    'readSorceCodesFromGithub(url)\n',
  metadata: {
    source: 'githubLoader.ts',
    repository: 'https://github.com/shu-kob/langchain-sample-code',
    branch: 'main'
  },
  id: undefined
}
Document {
  pageContent: "import * as cheerio from 'cheerio'\n" +
    '\n' +
    'const url = process.argv[2]\n' +
    '\n' +
    'async function webLoad (url: string) {\n' +
    '  // HTMLの取得\n' +
    '  const response = await fetch(url)\n' +
    '  const htmlText = await response.text()\n' +
    '  const cheerioText = cheerio.load(htmlText)\n' +
    '\n' +
    '  // styleとscriptを除去\n' +
    "  cheerioText('style').remove()\n" +
    "  cheerioText('script').remove()\n" +
    '\n' +
    "  const bodyContent: string = cheerioText('body').text().replace(/\\s+/g, '')\n" +
    '\n' +
    "  console.log('bodyContent:')\n" +
    '  console.log(bodyContent)\n' +
    '  return bodyContent\n' +
    '}\n' +
    '\n' +
    'webLoad(url)\n',
  metadata: {
    source: 'webLoad.ts',
    repository: 'https://github.com/shu-kob/langchain-sample-code',
    branch: 'main'
  },
  id: undefined
}

これらのソースコードをプロンプトに含めて、生成AIに投げます。

例えば、GitHubリポジトリの仕様を聞くなどです。

多くの場合、ソースコードの文量は多くなり、それなりのトークン数になるので、

200万トークン対応のGemini-1.5などを使うのが良いでしょう。