AI知識

基本概念 情報技術の分野では、検索とは、ユーザーの問い合わせや必要性に応じて、大規模なデータセット（通常は文書、ウェブページ、画像、音声、動画、その他の形式の情報）から関連する情報を効率的に探し出し、抽出するプロセスを指す。 その中心的な目的は、使用目的に関連する情報を見つけることである。

Agent AI: Surveying the Horizons of Multimodal Interaction Original published at https://ar5iv.labs.arxiv.org/html/2401.03568 Abstract マルチモーダルAIシステムは、我々の日常生活においてユビキタスになる可能性が高い。このようなシステムをよりインタラクティブなものにする一つの方法として ...

GraphReader：大規模な言語モデルのための長文テキスト処理を強化するグラフベースのインテリジェンス Graphic Expert：マインドマップを作るのが得意な家庭教師のように、長文テキストを明確な知識ネットワークに変換することで、AIが地図に沿って探索するように、答えに必要な各キーポイントを簡単に見つけることができ、効果的に...

CAG（キャッシュ・オーグメンテッド・ジェネレーション）は、RAG（リトリーバル・オーグメンテッド・ジェネレーション）よりも40倍高速です。CAGは、知識獲得に革命をもたらします：リアルタイムで外部データを取得する代わりに、すべての知識がモデル・コンテキストにあらかじめロードされます。CAGは知識獲得に革命をもたらします：外部データをリアルタイムで取得する代わりに、すべての知識がモデル・コンテキストに事前にロードされます。これは、巨大なライブラリを、必要なときにすぐに使えるツールキットに凝縮したようなものです...

ジュリア・ヴィージンガー、パトリック・マーロウ、ウラジミール・ヴスコヴィッチ 著 原文 https://www.kaggle.com/whitepaper-agents 目次 はじめに インテリジェント・ボディとは何か？ モデル ツール オーケストレーションレイヤー インテリジェントボディとモデル 認知アーキテクチャ：インテリジェントボディの仕組み ツール ...

検索拡張生成（RAG）は、大規模言語モデル（LLM）とベクターデータベースのための最も人気のあるアプリケーションの1つになりつつある。RAGは、ベクターデータベース（Weaviateなど）から取得したコンテキストでLLMへの入力を拡張するプロセスである。

o3が個人的な洞察をお伝えします。テストタイム・スケーリング法の進展は、私たちが考えていたよりもずっと早かった。しかし、その道筋は実は少し入り組んでいることを提案したい。AGIを追求するOpenAIの国難を救う方法だ。 強化学習と近道思考 ...

ベクトル埋め込みは、現在の検索拡張世代（RAG）アプリケーションの中核をなしている。ベクトル埋め込みは、データオブジェクト（テキスト、画像など）の意味情報をキャプチャし、それらを数値の配列として表現する。現在の生成AIアプリケーションでは、これらのベクトルEmbeddingは通常Embeddingモデルによって生成されます。RAGへの応募方法 ...

まえがき 過去2年間で、検索拡張生成（RAG、Retrieval-Augmented Generation）技術は徐々に拡張知能の中心的な構成要素となってきた。検索と生成の2つの機能を組み合わせることで、RAGは外部の知識を取り込むことができ、複雑なシナリオにおける大規模なモデルの応用を広げることができる。

エージェント これまで私が目にした最も一般的な訳語は「知的身体」だが、直訳すると「エージェント」だ。 Agenticは何と訳すべきだろうか？私は "agentic "の方が適切だと感じている。 そこで、読者を混乱させないために、本稿では英語をそのまま使うことにする。 LLMの発達に伴い、AIの能力...