LLM・RAG– category –
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【Llama 3.1 Swallow】東工大の日本語に強いLLM!
Llama 3.1 Swallowは、MetaのLlama 3.1をベースに、東工大・産総研が日本語能力を強化したLLMです。 オープンな日本語LLMの中で、日本語の言語理解・生成タスクにおいてトップクラスの性能があります。 この記事では、Llama 3.1 Swallowの性能、商用利用、... -
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LlamaIndexでRAGを構築!『HUNTER×HUNTER』について聞く
LlamaIndexでは、外部から情報を抽出して質問に回答するRAGを構築できます。 この記事では、『HUNTER×HUNTER』のWikipediaを読み込んで質問に回答するRAGを作る方法を紹介します。 ざっくり言うと LlamaIndexでは外部から情報を抽出して質問に回答するRAG... -
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LangGraphでRAGエージェントを構築!『ジブリ』について聞く
LangGraphでは、人間の指示をもとに自律的に判断や行動をするRAGエージェントを構築できます。 この記事では、LangGraphを使ってAdaptive-RAG、CRAG、Self-RAGの手法を組み合わせたエージェントの作り方を解説します。 ざっくり言うと LangGraphでは、自律... -
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Sakana AIの進化的モデルマージVLM「Llama-3-EvoVLM-JP-v2」
Llama-3-EvoVLM-JP-v2は、Sakana AIが開発した日本語VLM(視覚言語モデル)です。 進化的モデルマージを用いて、複数画像のVLM、説明力の高いVLM、日本語のLLMの長所を組み合わせたモデルです。 この記事では、Llama-3-EvoVLM-JP-v2の使い方を分かりやすく... -
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LangGraphでSelf-RAGエージェントを構築!『推しの子』について聞く
Self-RAGは、LLMが自己評価を行ってRAGの信頼性を向上させる手法です。 この記事では、生成された回答が事実に基づいているか、質問の解決に有用であるかを自己評価するSelf-RAGを構築します。 ざっくり言うと Self-RAGは、LLMが自己評価を行いRAGの信頼性... -
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【LangChain】Tavily Search APIの使い方!『キングオブコント』を聞く
Tavily Searchは、AIエージェント用に設計された検索エンジンAPIで、リアルタイムかつ正確な情報を提供します。 外部情報の検索や抽出が可能でRAG向けに最適化されており、LangChainやLlamaIndexへの統合が簡単にできます。 この記事では、Tavily Search A... -
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東大松尾研LLM「Tanuki-8x8B」の使い方・性能・商用利用を解説!
Tanuki-8x8Bは、東京大学松尾・岩澤研究室が開発した日本語特化のLLMです。 日本語での共感的かつ自然な対話や文章生成に優れ、GPT-3.5 Turboと同等の性能を誇ります。 この記事では、Tanuki-8x8Bの性能から使い方まで紹介します。 Tanuki-8x8Bとは Tanuki... -
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LangGraphでCRAGエージェントを構築!『ヒロアカ』について聞く
CRAG(Corrective-RAG)とは、RAGで取得したドキュメントが、質問に対して正しいかを評価する手法です。 この記事では、LangGraphを使ってCRAGエージェントを構築する方法を紹介します。 ざっくり言うと CRAGはRAGの検索品質を向上するための手法 RAGエージ... -
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LangChainでRAGチャットボットの構築!『弱ペダ』について聞く
LangChainでは、RAGを使って回答を生成するチャットボットを構築できます。 この記事では、会話履歴を考慮したRAGチャットボットの実装について紹介します。 ざっくり言うと LangChainを使って会話履歴を考慮したRAGチャットボットを構築する 日本語のロー... -
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【LangSmith】アカウント作成からAPIキーの発行方法を解説!
LangSmithは、LLMアプリケーションの開発やデバッグを効率化するプラットフォームです。 LangSmithはLLMアプリケーションのログ記録やモデル評価、パフォーマンスの監視ができます。 この記事では、LangSmithのアカウント作成から、APIキーの発行方法、簡...