WEBVTT 00:01.040 --> 00:06.950 だから、 毎週末には、 私があなたたちに課題を与えるのが慣例となっている。 00:06.950 --> 00:13.940 今週も興味深い仕事がいくつかあった。 00:13.940 --> 00:19.970 この課題は、 これまでで断トツに面白い。 本当に、 本当に、 この課題に真剣に取り組んで、 00:19.970 --> 00:24.320 しっかり挑戦してほしい。 00:24.320 --> 00:28.220 そして、 私はできるだけ早くこれをやりたいので、 それに挑戦する。 00:28.220 --> 00:30.080 素晴らしいブログ記事になると思うよ。 00:30.080 --> 00:33.410 本当にクールで楽しいものになると思う。 00:33.410 --> 00:35.480 そこで挑戦だ。 00:35.510 --> 00:47.390 私たちが構築したものをそのまま使って、 あなた自身の生産性を高める方法として、 あなた自身の情報をもとにあなた自身のナレッジ・ワーカーを構築してください。 00:47.390 --> 00:56.750 例えば、 あなたが持っているすべてのファイルを1つの場所に集めることができる。 00:57.650 --> 01:03.670 そして、 それは事実上、 フォルダ構造を持つ自分だけの知識ベースとなる。 01:04.360 --> 01:11.890 そして、 すべてをクロマでベクトル化し、 あなただけのベクトル・データ・ストアにし、 その上に会話型AIを構築して、 01:11.890 --> 01:18.430 あなたの情報について質問することができる。 01:18.460 --> 01:23.320 それに、 自分が手掛けたプロジェクトや、 自分がやったことについて、 自分が持っている情報量を考えても、 01:23.320 --> 01:26.260 それが頭の中に入っているわけがない。 01:26.290 --> 01:33.580 そして、 自分の個人的なバックグラウンドに最適化されたチャットボットがあれば、 01:33.610 --> 01:44.470 仕事とプライベートの両方を結びつけることができるかもしれない。 01:44.500 --> 01:53.080 私のすべての人脈、 現在の仕事、 以前の仕事などから、 特定の問題で私を助けてくれそうな人について考える。 01:53.230 --> 01:55.990 驚くほどパワフルなアイデアだ。 01:55.990 --> 01:58.420 だから、 私自身、 これをやるのがとても楽しみなんだ。 01:58.450 --> 02:03.380 本当に狂気じみたことをしたいのなら、 それをさらに進めるためにできることがいくつかある。 02:03.380 --> 02:04.820 そしてまた、 そうするつもりだ。 02:04.820 --> 02:25.280 グーグルのAPIを使って認証し、 自分の受信トレイにアクセスしてメールを読めるようにするのは簡単だ。 02:25.310 --> 02:26.390 私は簡単だと言っている。 02:26.390 --> 02:27.830 中々簡単だよ。 02:27.860 --> 02:37.940 認証に必要なコードもそうだが、 多くの人がやっていることなので、 ググれば簡単にステップ・バイ・ステップでやり方を見ることができる。 02:37.940 --> 02:46.400 そのため、 メールボックスに接続してメールを取り込み、 クロームでベクトル化することもできる。 02:46.400 --> 02:49.850 だから、 メールの履歴もそこにあるはずだ。 02:49.940 --> 03:00.680 明らかに、 フロンティアモデルへの巨大なコンテクストウィンドウで、 このコンテクストをすべて提供するのは完全に非現実的だ。 03:00.680 --> 03:09.100 うまくいけば、 ジェミニ1号でさえ100万トークンよりも大きな素材になることを想像できるだろう。 03:09.100 --> 03:09.100 5フラッシュが使える。 03:09.670 --> 03:18.220 しかし、 Ragを使えば、 ベクター・データベースから特定の質問に最も近い25の文書を抜き出して、 03:18.220 --> 03:21.310 それを提供することができる。 03:22.390 --> 03:25.510 だから、 Eメールの受信トレイにも同じことができる。 03:25.510 --> 03:29.500 また、 マイクロソフト・オフィスのファイルがある場合にも、 この方法が使える。 03:29.500 --> 03:35.860 Pythonには、 オフィス・ファイルを読み込んでテキスト・バージョンを表示するシンプルなライブラリがある。 03:35.860 --> 03:41.200 また、 グーグル・ドライブを使用している場合、 グーグルはグーグル・ドライブ内のドキュメントを読むことができるAPIを持っている。 03:41.230 --> 03:43.390 繰り返すが、 超簡単ではない。 03:43.390 --> 03:52.060 認証には少し面倒なこともあるが、 完全に可能だし、 その報酬があればやる価値はあると思う。 03:52.090 --> 04:11.330 というのも、 私たちの個人的なデータがどこにも保存されないという確信があるのだろうか? 04:11.510 --> 04:21.200 それで、 この挑戦の最後の部分として、 もしそれがあなたにとって心配なことであれば、 実際にBertのようなオープンソースのモデルを使って自分で実行することができます。 04:21.200 --> 04:23.630 ベクトル化は自分でできる。 04:23.630 --> 04:25.520 そしてまた、 それにはいくつかの方法がある。 04:25.520 --> 04:31.400 GoogleのColabを立ち上げて、 Google DriveをそのColabにマッピングしておけば、 04:31.430 --> 04:39.410 ColabでそのColabを使ってすべてのドキュメントをベクター化することができます。 04:39.410 --> 04:40.520 それも一つの方法だね。 04:40.520 --> 04:41.780 それは非常に効果的だ。 04:41.810 --> 04:47.270 これはローカルで実行できるライブラリで、 最適化されたC++コードがあり、 04:47.270 --> 05:02.300 自分のコンピュータを離れることなく、 ローカルで推論モードでこれらのモデルのいくつかを実行することができる。 05:02.420 --> 05:13.690 クラウドに行かなくても、 すべてのドキュメントをベクター化したいのであれば、 これが最終的なアプローチになる。 05:13.840 --> 05:23.770 うーん、 でも結局のところ、 あなたにとっての挑戦は、 これができることを証明するために、 個人的なプライベート・ナレッジワーカーを作ることなんだ。 05:23.770 --> 05:29.050 また、 それがあなたにとってあまりにも大変な努力であるならば、 少なくとも、 あなたが持っているいくつかのテキスト文書を同じフォルダーにドロップして、 05:29.050 --> 05:33.160 そのミニ・バージョンをやってみよう。 05:33.160 --> 05:34.090 せめてそれくらいはしてほしい。 05:34.090 --> 05:35.410 これが最低ラインだ。 05:35.410 --> 05:36.760 少なくとも私はそれを求めている。 05:36.760 --> 05:42.280 このフォルダー構造の中に、 いくつかのテキスト文書が含まれている。 05:42.280 --> 05:46.270 でも、 誰かがこのプロジェクト全体を本気でやってくれることを期待しているし、 私はあなたにレースをする。 05:46.270 --> 05:50.080 私もそれをやるつもりだし、 それについてブログ記事を書くつもりだ。 05:50.110 --> 05:53.230 これで今週のラグは終了だ。 05:53.230 --> 05:59.470 そしてその時点で62歳になる。 この旅の道程の5%。 05:59.470 --> 06:02.710 そして、 スキルアップの感覚を感じてほしい。 06:02.710 --> 06:07.490 このエクササイズをやっている限り、 そしてこの時点で実践して学んでいる限り、 06:07.490 --> 06:15.890 あなたはラグがどのように機能し、 なぜ機能し、 なぜ効果的なのかについて、 素晴らしい直感を得ている。 06:15.920 --> 06:22.070 ベクトル埋め込みとベクトルデータストアについて理解していただきましたが、 これに加えて、 フロンティアモデル、 06:22.070 --> 06:27.860 AIアシスタント、 ツールの使用、 オープンソースモデルやパイプライン・トークナイザーモデル用のハギング・フェイスの使用、 06:27.890 --> 06:34.130 ハギング・フェイスのオープンLLMリーダーボードのような様々なリーダーボードを使用した適切なLLMの選択など、 06:34.160 --> 06:39.050 私たちが過去に取り組んできたすべてのことがあります。 06:39.470 --> 06:42.230 だから大事な瞬間なんだ。 06:42.230 --> 06:43.910 とてもエキサイティングだよ。 06:44.000 --> 06:48.050 ええと、 でも来週はまったく新しいことを始めるんだ。 06:48.080 --> 06:51.380 新しいコマーシャル・プロジェクトを紹介しよう。 06:51.380 --> 06:58.640 ハギング・フェイスからデータセットをダウンロードし、 データをキュレーションして、 何か新しくエキサイティングなことに挑戦するつもりだ。 06:58.640 --> 07:04.880 これは推論の世界からトレーニングの世界へと移行することを意味し、 実に大きな一歩である。 07:04.910 --> 07:07.160 待ちきれないよ。