Open AIを敢えて使わない、セルフホストなAI Chat Bot(RAG)の意義と作り方〜スケーラビリティ/コスト最適化のアイデアを添えて〜 - 流沙河鎮

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Open AIを敢えて使わない、セルフホストなAI Chat Bot(RAG)の意義と作り方〜スケーラビリティ/コスト最適化のアイデアを添えて〜 - 流沙河鎮

はじめにオープンなモデルの急速な進化オープンなモデルとはオープンなモデルの活況オープンなモデ... はじめにオープンなモデルの急速な進化オープンなモデルとはオープンなモデルの活況オープンなモデルをセルフホストする利点コスト効率カスタマイズの自由度選択肢の多様性データのプライバシーとセキュリティチームのケイパビリティ向上スケーラブルでコスト最適なAI Chat Bot(RAG)の作り方を考える RAGアプローチの構成要素ベクトル検索とはベクトル検索の前準備ベクトル検索の流れ LLMのデプロイデプロイ方法必要なスペック End to Endなアプリケーションに仕立てる環境使い方実装上のポイント faiss_index検索時のtop_k intfloat/multilingual-e5-largeでのquery / passageの指定 LLMへのプロンプト回答のストリーム systemdによるプロセスのデーモン化スケーラビリティ、コスト最適化のアイデア

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tgk2024/08/15
mkozo2024/06/08
yuiseki2024/01/05

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