群知能エンジンを基盤とした予測システムのアーキテクチャとデプロイメント戦略
群知能エンジンを基盤とした予測システムのアーキテクチャとデプロイメント戦略
【無料ダウンロードリンク】MiroFish A Simple and Universal Swarm Intelligence Engine, Predicting Anything. 簡潔で汎用的な群知能エンジン、万物を予測 プロジェクトアドレス: https://gitcode.com/GitHub_Trending/mi/MiroFish
MiroFishは、多エージェント技術を用いて仮想デジタル世界 ...
8月21日 21:30 投稿
意味的類似性マッチング：Embeddingの基礎と実践
意味的類似性マッチングの基礎
Embedding表現の深化
自然言語処理や大規模言語モデル（LLM）のアプリケーションにおいて、関連する「コンテキスト」を取得することは極めて重要です。このコンテキスト取得を実現する中核技術がEmbeddingであり、関連する情報をベクトル空間にマッピングし、その類似度を基に最適な情報を引き出すプロセスを「意味的類似性マッチング」と ...
8月3日 09:11 投稿
VannaAIにおけるカスタムLLMの統合と高度な構成
概要
VannaはデフォルトでOpenAIのGPTモデルを利用しますが、アーキテクチャ上はOpenAI互換のAPIエンドポイントを持つ任意の大規模言語モデル（LLM）と統合可能です。本記事では、Vannaの拡張性を活かし、セルフホスト型やプロキシサーバー経由のカスタムLLMを接続してText-to-SQL環境を構築する手順について解説します。
カスタムLLMクライアントの実装
標準的な構成では ...
6月25日 00:09 投稿
スクラッチで学ぶAIエージェント：ReActパターンとツール利用の実装
LLMの限界とエージェントの役割
大規模言語モデル（LLM）はテキスト生成において卓越した能力を発揮しますが、ファイルシステムへのアクセスや外部APIの実行といった実世界への干渉はできません。例えば、「test.txtの中身を教えて」という指示に対し、純粋なLLMは「ファイルへのアクセス権限がありません」と応答するか、架空の内容を生成してしまう可能性があります。
こ ...
6月17日 20:16 投稿
AutoGPTのローカルデプロイメントにDockerを使用する
Auto-GPTは、GPT-4言語モデルの能力を示す実験的なオープンソースアプリケーションです。このプログラムはGPT-4によって駆動され、LLM（大規模言語モデル）の「思考」をつなげて、設定した目標を自動的に達成します。
ここでは、公式のDockerイメージを使用してAutoGPTをローカルにデプロイする方法を説明します。
一、環境準備
1. docker-composeのインストール ...
5月27日 01:30 投稿