* 問題の背景: この問題には、次の 2 つの主な要素に基づいてチーム メンバーを新しいプロジェクトにマッチングさせることが含まれます。
* 可用性: プロジェクト期間中にチーム メンバーが利用可能であることを確認します。
* プロファイルとプロジェクトの一致: 従業員のプロファイル (非構造化テキスト) を使用して、プロジェクトの範囲 (これも非構造化テキスト) に最適な一致を見つけます。
2 つの主な入力は従業員プロファイルとプロジェクト範囲ですが、どちらも構造化されていません。つまり、従来のルールベースのシステム (単純なキーワード マッチングなど) は、特に大規模なデータセットを扱う場合には非効率的です。
* オプションの説明: 提供されたオプションを分解して、なぜ D が最適な答えであるのかを理解しましょう。
* オプション A は、プロジェクト スコープをベクター ストアに埋め込み、チーム メンバー プロファイルを使用して取得を実行することを提案します。プロジェクト スコープをベクター ストアに埋め込むことは有効な手法ですが、重要な詳細が省略されています。プロファイルを新しいプロジェクトに一致させているのであって、その逆ではないため、主に従業員プロファイルを埋め込むことに重点を置く必要があります。
* オプション Bin では、大規模言語モデル (LLM) を使用してプロジェクト範囲からキーワードを抽出し、従業員プロファイルでキーワード マッチングを実行します。LLM はキーワード抽出に役立ちますが、このアプローチは単純すぎるため、非構造化データのニュアンスに富んだ豊富なセマンティクスを処理できるベクトル埋め込みなどの高度な検索手法が活用されません。このアプローチでは、微妙ではあるが重要な類似点を見逃す可能性があります。
* オプション C は、各チーム メンバーのプロファイルとプロジェクト スコープ間の類似性スコアを計算することを提案します。これは良いアイデアですが、データの非構造化の性質を効率的に処理する方法が指定されていません。各メンバーのプロファイルを個別に反復処理すると、大規模なチームでは計算コストが高くなる可能性があります。また、ベクター ストアや効率的な取得メカニズムの使用についても言及されていません。
* オプション D は正しいアプローチではありません。理由は次のとおりです。
* チーム プロファイルをベクター ストアに埋め込む: ベクター ストアを使用すると、非構造化データに対する類似性検索を効率的に実行できます。チーム メンバー プロファイルをベクターに埋め込むと、キーワード ベースのマッチングよりもはるかに柔軟な方法でセマンティクスをキャプチャできます。
* プロジェクト範囲を使用した検索: このアプローチでは、キーワードを一致させる代わりに、ベクトル埋め込みと類似性検索アルゴリズム (コサイン類似度など) を使用して、プロファイルがプロジェクト範囲に最も近いチーム メンバーを見つけることを提案します。
* 空き状況に基づくフィルタリング: プロファイルの類似性に基づいて最適な候補者が取得されたら、空き状況に基づいてフィルタリングすることで、システムが実際に役立つ結果を提供することが保証されます。
この方法は、ベクトル埋め込みと類似性検索技術を活用して大規模なデータセットを効率的に処理します。これらはどちらも、非構造化テキストを処理するための生成 AI エンジニアリングの基本的なツールです。
* 技術リファレンス:
* ベクトル埋め込み: このアプローチでは、構造化されていないテキスト (従業員プロファイルやプロジェクト範囲) が、事前トレーニング済みモデル (BERT、Sentence-BERT、カスタム埋め込みなど) を使用して高次元ベクトルに変換されます。これらの埋め込みにより、テキストの意味がキャプチャされ、類似性に基づく検索の実行が容易になります。
* ベクター ストア: FAISS や Milvus などのソリューションを使用すると、大量のベクター埋め込みをすばやく保存および取得できます。これは、個々のプロファイルを順番にクエリすることが非効率的になる大規模なチームで作業する場合に重要です。
* LLM 統合: 大規模言語モデルは、従業員プロファイルとプロジェクト範囲の両方の埋め込みを生成するのに役立ちます。また、類似性測定の微調整にも役立ち、検索システムがテキスト データのニュアンスを確実に捉えられるようにします。
* フィルタリング: プロジェクトの範囲に基づいて最も類似したプロファイルを取得した後、空き状況に基づいてフィルタリングすることで、プロジェクトに空きがあるチーム メンバーのみが考慮されます。
このシステムはスケーラブルかつ効率的で、ベクトル埋め込みやセマンティック検索などの生成 AI の最新技術を活用しています。

シンプルなプロンプト テンプレートを使用するために提供された LangChain コードのエラーを修正するには、オプション C が正しいアプローチです。オプション C が正しい選択である理由と、それが問題にどのように対処するかについて、以下に詳しく説明します。
* 適切な初期化: オプション C では、LLMChain は、OpenAI() として指定された LLM インスタンスで正しく初期化されます。これは、OpenAI の言語モデル (GPT など) を表す可能性があります。これは、応答の生成に使用するモデルを指定するため、非常に重要です。
* クラスとメソッドの正しい使用:
* PromptTemplate は正しい形式で定義され、形容詞がテンプレート内の変数であることを指定します。これにより、テキストを生成するときにテンプレートに値を動的に挿入できます。
* プロンプト変数は PromptTemplate と適切にリンクされ、最終的なテンプレート文字列が正しく渡されます。
* LLMChain はプロンプトと初期化された OpenAI() インスタンスを正しく参照し、テンプレートとモデルが出力を生成するために適切にリンクされていることを保証します。
他のオプションが間違っている理由:
* オプション A: 辞書を誤って構成することにより、generate メソッドで渡すパラメータを誤用します。
* オプション B: LLMChain および PromptTemplate 構成のコンテキストに存在しない prompt.format メソッドを誤って使用するため、エラーが発生する可能性があります。
* オプション D: LLMChain の初期化パラメータの順序と設定が正しくないため、プロンプトと LLM の使用に関する正しい構成を認識できない可能性があります。
したがって、オプション C は正解です。LangChain のアーキテクチャに必要な適切な構文と論理フローに従って、LangChain コンポーネントが正しく設定および統合されていることが保証されるからです。この設定により、他のオプションで明らかな型エラーやメソッドの誤用などの一般的な落とし穴を回避できます。

問題の背景: 生成 AI エンジニアは、レイテンシとスループットが大きな問題にならない、高品質の回答を提供する検索拡張生成 (RAG) アプリケーション用のモデルを必要としています。重要な要素は、データの機密性と機密性、およびすべての処理を外部データ転送なしで内部リソースに限定する必要があることです。
オプションの説明:
* オプション A: Dolly 1.5B: このモデルは、画像生成タスクに重点を置いているため、通常は RAG アプリケーションをサポートしません。
* オプション B: OpenAI GPT-4: GPT-4 は応答を生成するのに強力ですが、標準的な展開ではクラウドベースの処理が伴うため、外部データ転送による機密性要件に違反する可能性があります。
* オプション C: BGE-large: BGE (Big Green Engine) 大規模モデルは、オンプレミスまたは規制要件を満たす安全な内部環境内で動作するように構成されている場合に適した選択肢です。
この設定を前提とすると、BGE-large はデータが第三者に送信されないようにしながら高品質の回答を提供できるため、プロジェクトの機密性と機密性のニーズに適合します。
* オプション D: Llama2-70B: GPT-4 と同様に、オンプレミスでの使用向けに特別に設定されていない限り、通常はクラウドベースのサービスに依存するため、機密データが漏洩するリスクがあります。
機密性と機密性に関する懸念を考慮すると、BGE-large は安全な内部使用向けに構成可能であると想定され、このシナリオに最適な選択肢となります。

* 問題のコンテキスト: コンテキストの長さが短いモデルに切り替えた後、プロンプト トークンの数が制限を超えたことを示すエラー メッセージは、モデルへの入力が大きすぎることを示しています。
* オプションの説明:
* オプション A: 生成に小さい埋め込みモデルを使用する - これによって、プロンプト サイズがモデルのトークン制限を超える問題が必ずしも解決されるわけではありません。
* オプション B: 新しいモデルの最大出力トークンを減らす - このオプションは、入力のサイズが大きすぎることではなく、出力の長さに影響します。
* オプション C: 埋め込まれたドキュメントのチャンク サイズを小さくする - これにより、モデルに入力される各ドキュメント チャンクのサイズが小さくなり、入力がモデルのコンテキストの長さの制限内に収まるようになります。
* オプション D: ベクター データベースから取得するレコードの数を減らす - 取得するレコードの数を減らすことで、モデルへの入力サイズの合計をより効率的に管理し、許容されるトークン制限内に収めることができます。
* オプション E: ALiBi を使用して応答生成モデルを再トレーニングします。モデルの再トレーニングは、応答生成モデルを変更しないという規定に反します。
OptionsCandD は、個々のドキュメント サイズと取得されるドキュメントの合計の両方に関して入力サイズを調整することにより、モデル自体を変更せずにモデルの短いコンテキスト長を管理するための最も効果的なソリューションです。

* 問題の背景: エンジニアは、構造化されていないドキュメントのチャンクを効率的に保存して、簡単に取得および検索できるようにする必要があります。現在のデータフレームは、ドキュメントのファイル名と関連するテキスト チャンクで構成されています。
* オプションの説明:
* オプション A: トレーニング セットとテスト セットへの分割は、モデル トレーニング シナリオに関連しますが、Vector Search インデックスで取得するためのストレージには直接適用できません。
* オプション B: データフレームをフラット化して、各行に一意の識別子を持つ単一のチャンクが含まれるようにすると、保存と取得のパフォーマンスが最も高くなります。この構造は、ベクター検索アプリケーションでデータがインデックス付けおよびクエリされる方法とよく一致しており、特定のチャンクを効率的に取得しやすくなります。
* オプション C: 各ドキュメントに一意の識別子を作成するだけでは、個々のチャンクに効率的にアクセスする必要があるというニーズには対応できません。これは、ベクトル検索アプリケーションでは非常に重要です。
* オプション D: 各チャンクを独立した JSON ファイルとして保存すると、大量のファイルの管理とクエリに不要なオーバーヘッドと複雑さが生じます。
OptionB は最も効率的で実用的なアプローチであり、Delta テーブル環境でのインデックス作成と取得のプロセスを合理化し、Vector Search インデックスの要件に適合させます。