大規模モデル時代の到来により、AI アプリケーション開発が容易になり、時間が節約され、特に CVP スタックのパラダイムの下では、開発者は週末で完全なアプリケーションを作成することもできます。
この記事では、理論を実践に適用し、Milvus、Xinference、Llama 2-70B オープン ソース モデル、および LangChain を使用してフル機能の質問応答システムを構築する方法を示します。Xinference を使用すると、Llama 2 モデルをローカルにデプロイすることが簡単かつ効率的になり、Milvus は効率的なベクトルの保存と取得の機能を提供します。
OpenAI への依存を取り除き、オープンソース エコシステムの助けを借りてフルプロセス AI アプリケーションを構築し、今すぐ始めましょう。
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プロジェクト紹介
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カイト
Milvus (https://milvus.io/docs/overview.md) は、ディープ ニューラル ネットワークやその他の機械学習モデルによって生成された大規模な埋め込みベクトルを保存、インデックス付け、管理することを主な機能とするベクトル データベースです。従来のリレーショナル データベースとは異なり、Milvus は入力ベクトルのクエリに特化しており、兆規模のベクトルにインデックスを付けることができます。
Milvus は、非構造化データからの埋め込みベクトルの処理を特別に考慮してゼロから設計されています。インターネットの発展に伴い、電子メール、書類、センサーデータ、写真などの非構造化データがますます一般的になりました。コンピュータがこれらを理解して処理するためには、