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｡
今週も興味深い仕事がいくつかあった｡
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､
しっかり挑戦してほしい｡
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｡
素晴らしいブログ記事になると思うよ｡
本当にクールで楽しいものになると思う｡
そこで挑戦だ｡
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｡
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｡
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｡
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､
あなたの情報について質問することができる｡
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､
それが頭の中に入っているわけがない｡
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､
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｡
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｡
驚くほどパワフルなアイデアだ｡
だから､ 私自身､ これをやるのがとても楽しみなんだ｡
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｡
そしてまた､ そうするつもりだ｡
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｡
私は簡単だと言っている｡
中々簡単だよ｡
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｡
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｡
だから､ メールの履歴もそこにあるはずだ｡
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｡
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｡
5フラッシュが使える｡
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､
それを提供することができる｡
だから､ Eメールの受信トレイにも同じことができる｡
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｡
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｡
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｡
繰り返すが､ 超簡単ではない｡
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｡
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？
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｡
ベクトル化は自分でできる｡
そしてまた､ それにはいくつかの方法がある｡
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､
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｡
それも一つの方法だね｡
それは非常に効果的だ｡
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､
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｡
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｡
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｡
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､
そのミニ・バージョンをやってみよう｡
せめてそれくらいはしてほしい｡
これが最低ラインだ｡
少なくとも私はそれを求めている｡
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｡
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｡
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｡
これで今週のラグは終了だ｡
そしてその時点で62歳になる｡ この旅の道程の5％｡
そして､ スキルアップの感覚を感じてほしい｡
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､
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｡
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､
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､
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､
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｡
だから大事な瞬間なんだ｡
とてもエキサイティングだよ｡
ええと､ でも来週はまったく新しいことを始めるんだ｡
新しいコマーシャル・プロジェクトを紹介しよう｡
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｡
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｡
待ちきれないよ｡