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Table of Contents:

Contents:

1. イントロダクション
2. チャットボードの作成方法
3. データのアップロード
4. データの抽出
5. テキストチャンクの作成
6. チャンクごとのエンベッドディングの作成
7. ナレッジベースの構築
8. 質問の作成と検索
9. モデルの応答の生成
10. プロとコン

チャットボードの作成方法

チャットボードの作成方法について詳しく説明します。このチュートリアルでは、Llama2またはOpenAIを使用して、大規模な言語モデルとしてのチャットボードを作成する方法を学びます。また、ベクトルデータベースとしてChromaを使用します。具体的な実装方法として、Lang chainフレームワークを使用します。

ここでは、ユーザーがドキュメントをアップロードし、それをテキストファイル、ドキュメントファイル（.doc、.pdfなど）の形式で保存できるようにします。アップロードされたドキュメントからデータを抽出することができます。ただし、大規模な言語モデルには入力トークンの制限があるため、抽出されたデータをそのまま使用することはできません。そのため、データを複数のチャンクに分割し、各チャンクのエンベッドディングを作成し、それをナレッジベースに保存する必要があります。

エンベッドディングは、テキストのチャンクごとに作成されるベクトルのことです。これにより、テキストチャンクのサイズを削減することができます。エンベッドディングを作成したら、それをナレッジベースに保存します。ナレッジベースは、Chromaと呼ばれるベクトルデータベースになります。

ユーザーが質問をすると、その質問に対応するエンベッドディングを作成し、類似度検索を行います。ナレッジベースから質問に対応する回答を見つけ出し、トップ3の回答をランク付けして表示します。その後、結果を大規模な言語モデルに渡し、自然な応答を生成します。

以上が、チャットボードの作成方法の概要です。次に、具体的な手順を紹介していきます。

イントロダクション（Introduction）

チャットボードを作成する方法について学ぶには、以下の手順を実行します。

1. イントロダクション
2. チャットボードの作成方法
3. データのアップロード
4. データの抽出
5. テキストチャンクの作成
6. チャンクごとのエンベッドディングの作成
7. ナレッジベースの構築
8. 質問の作成と検索
9. モデルの応答の生成
10. プロとコン

それでは、順番に見ていきましょう。

1. イントロダクション

チャットボードの作成方法についての概要を説明します。

2. チャットボードの作成方法

チャットボードを作成するために必要な手順を詳しく解説します。Llama2やOpenAIなどの大規模な言語モデルを使用し、Chromaをベクトルデータベースとして使用します。Lang chainフレームワークを使用して実装します。

3. データのアップロード

ユーザーがドキュメントをアップロードする手順について解説します。テキストファイルやドキュメントファイル（.doc、.pdfなど）をアップロードできるようにします。

4. データの抽出

アップロードされたドキュメントからデータを抽出する手順について解説します。抽出したデータをテキストチャンクに分割します。

5. テキストチャンクの作成

抽出したデータをテキストチャンクに分割する手順について解説します。テキストチャンクは500文字ごとに分割します。

6. チャンクごとのエンベッドディングの作成

テキストチャンクごとにエンベッドディングを作成する手順について解説します。エンベッドディングはテキストのベクトルであり、テキストチャンクごとに作成します。

7. ナレッジベースの構築

エンベッドディングをナレッジベースに保存する手順について解説します。ナレッジベースはChromaと呼ばれるベクトルデータベースです。

8. 質問の作成と検索

ユーザーが質問をする手順について解説します。質問に対応するエンベッドディングを作成し、ナレッジベースから回答を検索します。

9. モデルの応答の生成

検索された回答に基づいてモデルが応答を生成する手順について解説します。

10. プロとコン

チャットボードの作成方法に関するプロとコンについて解説します。

以上が、チャットボードの作成方法に関する手順です。次に、各手順について詳しく説明していきます。

Please note that the above content is a rough Outline and does not correspond exactly to the provided Japanese translation. The translation has been Simplified for better readability but includes the main headings and subheadings Mentioned in the original text.