すべての開発者が知っておくべき 6 つの生成 AI フレームワークとツール

翻訳者 | ジン・ヤン

レビュー | Chonglou

生成 AI は、急速に進化するテクノロジー分野における革命的な力であり、開発者が複雑な問題にアプローチして革新を起こす方法を変えます。この記事では、生成 AI の世界を深く掘り下げ、すべての開発者にとって不可欠なフレームワークとツールを紹介します。

1. ランチェーン

ハリソン・チェイス氏によって開発され、2022年10月にデビューするLangChainは、 ChatGPTのようなチャットボットやさまざまなカスタムアプリケーションなど、大規模言語モデル（LLM）を搭載した強力なアプリケーションを構築するために設計されたオープンソースプラットフォームです。

LangChain は、チャットボット、自動質問回答、テキスト要約など、さまざまなユースケースでLLM を使用するための包括的なツールキットをデータ エンジニアに提供することを目指しています。

上の図は、 LangChain がユーザープロンプトに応じて情報を処理する手順を示しています。最初、システムは大量のデータを含む大きなドキュメントから開始されます。次に、そのドキュメントをより小さく、管理しやすい部分に分割します。

これらのデータ チャンクは、システムが迅速かつ効率的に取得できる形式にデータを変換するプロセスであるベクトルに埋め込まれます。これらのベクトルは、基本的にベクトル化されたデータの処理に最適化されたデータベースであるベクトル リポジトリに保存されます。

ユーザーがシステムにプロンプ​​トを入力すると、LangChain はこのベクトル ストアにクエリを実行し、ユーザーの要求にほぼ一致するか関連する情報を検索します。システムは大規模なLLMを使用してユーザープロンプトのコンテキストと意図を理解し、それによってベクトルストレージから関連情報を取得できるようにします。

関連情報が特定されると、LLM はそれを使用して、それを正確に処理するクエリに対する回答を生成または完了します。最後のステップは、システムのデータ処理および言語生成機能の出力であるカスタマイズされた応答をユーザーが受け取ることです。

ポータル: https://www.langchain.com/

2.シングルストアノートブック

SingleStore Notebook は、Jupyter Notebook をベースにした革新的なツールです。 SingleStore の分散 SQL データベースを使用する場合、データの探索と分析のプロセスが大幅に強化されます。 Jupyter Notebook との統合により、データ サイエンティストや専門家が使い慣れた強力なプラットフォームになります。主な機能と利点の概要は次のとおりです。

• ネイティブ SingleStore SQL サポート:この機能により、ノートブックから SingleStore 分散 SQL データベースを直接クエリするプロセスが簡素化されます。複雑な接続文字列が不要になり、データの探索と分析に対するより安全で直接的なアプローチが提供されます。
• SQL/Python 相互運用性:これにより、SQL クエリと Python コードをシームレスに統合できます。ユーザーはノートブックで SQL クエリを実行し、その結果を Python データ フレームで直接使用することができ、その逆も可能です。この相互運用性は、効果的なデータ操作と分析に不可欠です。
• 共同ワークフロー:ノートブックは共有と共同編集をサポートしており、チームメンバーがデータ分析プロジェクトで共同作業できるようにします。この機能により、チームが専門知識を効果的に調整および組み合わせる能力が向上します。
• インタラクティブなデータ視覚化: Matplotlib や Plotly などの一般的なデータ視覚化ライブラリをサポートすることで、 SingleStore Notebook はユーザーがノートブック環境で直接インタラクティブで有益なチャートやグラフを作成できるようにします。この機能は、調査結果を視覚的に伝える必要があるデータ サイエンティストにとって非常に重要です。
• 使いやすさと学習リソース:このプラットフォームはユーザーフレンドリーで、新しいユーザーがすぐに使い始めるのに役立つテンプレートとドキュメントが用意されています。これらのリソースは、ノートブックの基本を学習し、複雑なデータ分析タスクを実行するために非常に役立ちます。
• 将来の機能強化と統合: SingleStore チームは、ノートブックの継続的な改善に取り組んでおり、インポート/エクスポート、コードの自動補完、さまざまなシナリオ向けのノートブック ライブラリなどの機能を導入する予定です。また、ボット機能により、SingleStoreDB での SQL または Python コードの記述が容易になることも期待されています。
• Python コードの統合を簡素化:将来の目標は、ノートブックで Python コードのプロトタイプを作成し、そのコードをストアド プロシージャとしてデータベースに統合しやすくして、システム全体の効率と機能性を向上させることです。

SingleStore Notebook は、Jupyter Notebook の汎用性と SingleStore SQL データベース向けの特定の機能強化を組み合わせた、データ プロフェッショナル向けの強力なツールです。使いやすさ、コラボレーション、インタラクティブなデータ視覚化に重点を置き、将来の機能強化も約束されているため、データ サイエンスと機械学習のコミュニティにとって貴重なリソースとなります。

SingleStoreの使用 ノートブック機能を使用すると、画像認識、画像マッチング、LLM アプリケーションの構築など、さまざまなチュートリアルを無料で試すことができます。

ポータル: https://www.singlestore.com/spaces/

3. ラマインデックス

LlamaIndex は、GPT-4 などのLLMの機能を強化するために設計された高レベルのオーケストレーション フレームワークです。 LLM は大規模な公開データセットでトレーニングされるため、それ自体が強力ですが、プライベートデータやドメイン固有のデータとやり取りする手段が不足していることがよくあります。 LlamaIndex は、 API 、データベース、 PDFなどのさまざまなデータ ソースを構造化された方法で取り込み、整理し、活用することで、このギャップを埋めます。

LlamaIndex は、このデータをLLMに最適化された形式でインデックス化することで、自然言語クエリを容易にし、ユーザーがモデルを再トレーニングすることなくプライベート データとシームレスに対話できるようにします。このフレームワークは汎用性が高く、高レベル API を使用して素早くセットアップする初心者にも、低レベル API を通じて詳細なカスタマイズを求める専門家にも適しています。本質的に、LlamaIndex はLLMの潜在能力を最大限に引き出し、パーソナライズされたデータのニーズに対してよりアクセスしやすく適用できるようにします。

LlamaIndexの仕組み

LlamaIndex は、 LLMのパワーをさまざまなデータ ソースに接続するブリッジとして機能し、カスタム データと高度な言語モデル間の相乗効果を活用できる新しいアプリケーション ドメインを開きます。 LlamaIndex は、データの取り込み、インデックス作成、自然言語クエリ インターフェースのためのツールを提供することで、開発者や企業が意思決定とユーザー エンゲージメントを大幅に強化する強力なデータ強化アプリケーションを構築できるようにします。

LlamaIndex は、一連のドキュメントから始まる体系的なワークフローを通じて動作します。最初に、これらのドキュメントは読み込みプロセスを経てシステムにインポートされます。読み込まれると、データは解析され、コンテンツがわかりやすい方法で分析および構造化されます。解析されると、情報は最適な検索と保存のためにインデックス化されます。

このインデックス化されたデータは、 「 store 」というラベルの付いた中央リポジトリに安全に保存されます。ユーザーまたはシステムがこのデータ ストアから特定の情報を取得したい場合は、クエリを開始できます。クエリに応じて、関連データが抽出され、応答として配信されます。応答は、関連するドキュメントのセット、またはそこから抽出された特定の情報である場合があります。このプロセス全体は、LlamaIndex がデータを効率的に管理および取得して、ユーザーのクエリに迅速かつ正確に応答する方法を示しています。

ポータル: https://www.llamaindex.ai/

4. ラマ2

Llama 2 は、Meta によって開発された最先端の言語モデルです。これはオリジナルの LLaMA の後継ですが、規模、効率、パフォーマンスの面で強化されています。 Llama 2モデルは、広範囲( 7B から 70B のパラメータ)をカバーし、さまざまなコンピューティング能力とアプリケーションに適応できます。チャットボット統合向けにカスタマイズされた Llama 2 は、会話型ユースケースに優れており、会話型 AI の可能性の限界を押し広げる、ニュアンスに富んだ一貫した応答を提供します。

Llama 2 は、公開されているオンライン データを使用して事前トレーニングされています。これには、書籍、記事、その他の書面によるコンテンツ ソースなどの大規模なテキスト データのコーパスにモデルを公開することが含まれます。この事前トレーニングの目的は、モデルが一般的な言語パターンを学習し、言語構造を幅広く理解できるようにすることです。また、教師ありの微調整と人間からのフィードバックによる強化学習( RLHF )も含まれます。

RLHF のコンポーネントの 1 つは拒否サンプリングです。これは、モデルから応答を選択し、人間のフィードバックに基づいてそれを受け入れるか拒否するかを決定します。 RLHF のもう 1 つのコンポーネントは、近似ポリシー最適化( PPO )です。これは、人間のフィードバックに基づいてモデルのポリシーを直接更新するものです。最後に、反復的な改良により、監視された反復と修正を通じてモデルが目的のパフォーマンス レベルに到達することが保証されます。

ポータル: https://about.fb.com/news/2023/07/llama-2/

5. 顔を抱きしめる

Hugging Face は、人工知能、特に自然言語処理( NLP )と生成 AIの分野で重要な役割を果たす多面的なプラットフォームです。これは、ユーザーが AI アプリケーションを探索、構築、共有できるように連携して動作するさまざまな要素で構成されています。主な側面の内訳は次のとおりです。

モデルセンター

• Hugging Face には、テキスト分類、質問回答、翻訳、テキスト生成など、さまざまな NLP タスク用の事前トレーニング済みモデルの大規模なライブラリがあります。
• これらのモデルは大規模なデータセットでトレーニングされており、特定のニーズに合わせて微調整できるため、さまざまな目的で簡単に使用できます。
• これにより、ユーザーがモデルを最初からトレーニングする必要がなくなり、時間とリソースを節約できます。

データセット

• Hugging Face は、モデル ライブラリに加えて、NLP タスク用の多数のデータセットへのアクセスも提供します。
• これらのデータセットはさまざまなドメインと言語をカバーしており、モデルのトレーニングと微調整のための貴重なリソースを提供します。
• ユーザーは独自のデータセットを提供して、プラットフォームのデータリソースを充実させ、コミュニティのコラボレーションを促進することもできます。

モデルのトレーニングと微調整ツール

• Hugging Face は、特定のデータセットやタスクのトレーニング、および既存のモデルの微調整のためのツールと機能を提供します。
• これにより、ユーザーはモデルを特定のニーズに合わせてカスタマイズし、対象アプリケーションでのパフォーマンスと精度を向上させることができます。
• このプラットフォームは、個人用マシンでのローカル トレーニングや、より大規模なモデル向けのクラウド ベースのソリューションなど、柔軟なトレーニング オプションを提供します。

アプリケーション構築

• Hugging Face は、TensorFlow や PyTorchなどの一般的なプログラミング ライブラリとシームレスに統合することで、 AI アプリケーションの開発を容易にします。
• これにより、開発者は事前トレーニング済みのモデルを使用して、チャットボット、コンテンツ生成ツール、その他の AI 駆動型アプリケーションを構築できるようになります。
• ユーザーをガイドし、開発プロセスをスピードアップするためのアプリケーション テンプレートとチュートリアルが多数用意されています。

コミュニティとコラボレーション

• Hugging Face には、開発者、研究者、AI 愛好家からなる活気あるコミュニティがあります。
• このプラットフォームは、モデルの共有、コード リポジトリ、フォーラムなどの機能を通じてコラボレーションを促進します。
• この共同作業環境は知識の共有を促進し、イノベーションを加速し、NLP および生成 AI テクノロジーの進歩を促進します。

Hugging Face は単なるモデル リポジトリではありません。モデル、データセット、ツール、コミュニティを網羅した包括的なプラットフォームであり、ユーザーが AI アプリケーションを簡単に探索、構築、共有できるようにします。

ポータル: https://huggingface.co/

6. 干し草の山

Haystack は、生成 AI を含むさまざまな NLP 技術を活用したアプリケーションを構築するためのエンドツーエンドのフレームワークとして分類できます。生成モデルをゼロから構築することに直接焦点を当てているわけではありませんが、以下の強力なプラットフォームを提供します。

検索強化生成 (RAG)

Haystack は、検索とコンテンツ作成に対する取得ベースのアプローチと生成的アプローチを組み合わせることに優れています。これにより、ベクトル検索や従来のキーワード検索などのさまざまな検索手法を統合して、関連するドキュメントを取得し、さらに処理することができます。これらのドキュメントは、生成モデルへの入力として使用され、より焦点が絞られ、文脈的に関連のある出力が生成されます。

さまざまなNLPコンポーネント

Haystack は、ドキュメントの前処理、テキストの要約、質問への回答、名前付きエンティティの認識など、さまざまな NLP タスクに対応する包括的なツールとコンポーネントのセットを提供します。これにより、複数の NLP 技術を組み合わせて特定の目標を達成する複雑なパイプラインを構築できます。

柔軟性とオープンソース

Haystack は、Transformers や Elasticsearch などの一般的な NLP ライブラリ上に構築されたオープンソース フレームワークです。これにより、既存のツールやワークフローをカスタマイズおよび統合して、さまざまなニーズに適応させることができます。

スケーラビリティとパフォーマンス

Haystack は、大規模なデータ セットとワークロードを効率的に処理するように設計されています。 Pinecone や Milvus などの強力なベクター データベースを統合し、何百万ものドキュメントの中でも高速かつ正確な検索と取得を可能にします。

生成AI統合

Haystack は、 GPT-3 や BARTなどの一般的な生成モデルとシームレスに統合され、ユーザーは Haystack ベースのアプリケーションでこれらのモデルのパワーを活用して、テキスト生成、要約、翻訳などのタスクを実行できます。

Haystack は生成 AI だけに焦点を当てているわけではありませんが、このテクノロジーを活用したアプリケーションを構築するための強固な基盤を提供します。検索、柔軟性、拡張性における強みを組み合わせることで、開発者や研究者がさまざまなアプリケーションで生成 AIの可能性を探求するための貴重なフレームワークとなります。

ポータル: https://haystack.deepset.ai/

結論

要約すると、生成 AI の状況は急速に発展しており、HuggingFace、LangChain、LlamaIndex、Llama2、Haystack、SingleStore Notebooks などのフレームワークとツールが先頭に立っています。これらのテクノロジーは、自然言語処理、データ分析、複雑な AI アプリケーション開発など、どのような作業を行っている開発者にも、プロジェクトに AI を統合するための豊富なオプションを提供します。

原題:すべての開発者が知っておくべき 6 つの生成 AI フレームワークとツール、著者: Pavan Belagatti