だから､ これをご覧になるころには､ ベクターで遊んだことがあるだろう｡
自分のチャンクを作り､ データストアに保存し､ 2Dと3Dで見て､
どちらが好きか決めた？
さて､ クロマの紹介だ｡
とても使いやすい｡
他のデータストアを使うこともできる｡
バイスは､ 同じようなコードを使ってとても簡単に使えるものだ｡
これはフェイスブックのAI類似検索であり､ インメモリー・ベクター・データストアで､ 同じ難易度でも簡単ではない｡
すでに書いたものの1､ 2行を変えるだけだ｡
だから､ これも君のための練習になるかもしれない｡
OpenAIのエンベッディングを使用している場合は､ もちろん一貫した結果を得ることができる｡
ええと､ つまり､ 今経験したことは､ 文字通りたった2行のコードで多くのことを成し遂げることができたという点で､ ロングチェーンの最たるものだということを指摘しておく価値があるだろう｡
埋め込みはOpenAIの埋め込みに等しいと言ったとき､ すぐに埋め込みベクトルを計算するためのOpenAIのAPIにアクセスできるようになった｡
それから､ クロマ・データベースを作成する1行があった｡
クロマ・ドットと言ったのは書類からだ｡
そして､ 私たちが3つのもの､ 書類､ つまり私たちの場合は書類の塊でパスをしたことを覚えているだろう｡
EmbeddingsはOpenAIのエンベッディングで､ データベース名は使用したディレクトリです｡
それに､ どんな名前でも入れることができた｡
そして､ 私はベクターDBを選んだが､ 好きな名前を入れることができる｡
その
各チャンクのベクトルは､ 我々が読み込んだテキストから作成したものである｡
そこに文書を入れることも同じようにできた｡
その代わりに､ チャンクではなくドキュメント全体のベクターを作成することもできた｡
それを試してみるといい｡
単語のかたまりを文書に置き換えてみてください｡
もちろん､ その数は少なくなるだろうし､ 私が推測しているように､ 同じように分けられているかどうかを見ることができる｡
これでようやく､ これをまとめてラグ・パイプラインを構築する準備が整ったわけだ｡
ラグ・ソリューション
そしてこの時点で､ すべてのコンセプトがあなたの頭の中で明確になっていることを望んでいる｡
次回は､ 会話チェーンやメモリなど､ ラング・チェインが非常にうまく処理するものを含め､
数行のコードで完全なソリューションを組み立てることができるラング・チェインのパワーを再び見てみたいと思います｡
また､ スペースの専門的な知識を披露する質疑応答もできるだろう｡
だから､ 僕らにとっては大きな節目なんだ｡
ボロが出て､ 次のセッションで実現する｡