はじめに GMO NIKKOのY-Kです。 GCPのVertex AIのベクトル検索を利用してRAGを作ったので軽くまとめてみようと思います。 RAGの応答精度向上のための手法は枚挙に暇がないので、今回は精度を度外視して一番シンプルなRAGモデルの骨格を作成していきます。 GCPのVertex AIのベクトル検索のクイックスタートを参考にしていきます。 https://cloud.google.com/vertex-ai/docs/vector-search/quickstart?hl=ja データ準備 まずはRAGが参照するデータを準備します。 GMOの企業理念や経営ノウハウなどを集約した、GMO スピリットベンチャー宣言を元データにしようと思います。 https://www.gmo.jp/brand/sv/ 以下のような構造のGCSバケットを作成して、上記URL先の内容をtxtにしたも
はじめに 2023年3月15日未明、OpenAIから GPT-4がリリースされ、Google CloudからはVertexAIの新機能として Generative AIが追加され、Generative AI App Builderのリリースが発表されました!! 奇しくも同日発表となったそれぞれのサービスに関してリリースドキュメントが公開されているので、要点を絞って両方紹介できればと思います 同時にGenerativeAIに関するサービスが発表されるあたり、この業界（この業界に閉じない可能性の方が高いけど）の歴史の分岐点にいる感じしますね サマリ (GPT-4) GPT-4は多くの学術的ベンチマークで 人間レベル（しかも成績優秀者）の性能を発揮し、既存の機械学習ベンチマークにおいても 他の先端モデルの精度を上回っている GPT-4はマルチモーダルなモデルであり、インプットとして画像とテキスト
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