だから､ 今はビジネスの時間なんだ｡
我々は､ トレーニングデータセットにある類似商品のコンテキストを利用して､ 商品の価格を推定するRagパイプラインを構築しようとしている｡
それで､ 今ここにいる｡
2日目 3 GPT4ミニでラグ・パイプラインを構築する
ええと､ 今日はたくさんのコードを手短に説明します｡
だから我慢してくれ｡
コツは､ 戻って自分でコードを実行し､ 何が起こっているのかをよく理解することだ｡
インポートして､ いつものようにログインして､ OpenAIに接続する｡
OpenAIのAPIキーを設定したことを利用しています｡
テストデータセットをロードする｡
クロマ・データ・ストアを使うので､ トレーニング・データセットをロードする必要はない｡
分かった｡
そこで､ ファンクション・メイク・コンテクストだ｡
この関数を使い､ GPTに送る4つのミニのコンテキストを作成する｡
そこで､ 文脈を説明するために､ 見積もりが必要な項目と類似している可能性のある他の項目をいくつか挙げます｡
そして､ 2つの異なるリストを一緒に反復処理できるこのZIP構造を覚えているだろうか｡
そこで､ 渡された類似品と価格を反復処理することで､ 類似品と価格を収集することにする｡
そして､ この価格で似たような関連商品がある可能性があるというメッセージを追加します｡
すぐに実行する｡
だから､ 実際にどのように見えるかを見てほしい｡
しかし､ これまでと同じように､ この関数はアイテム､ それに似たもの､
価格を受け取り､ 私たちがよく知っているディクツの標準的なリストを構築します｡
システムメッセージはこれまでと同じものだ｡
あなたはアイテムの価格を見積もり､ 我々は文脈で追加しようとしている価格だけで答える｡
先ほど作ったものをここに追加していく｡
そして､ こう言うんだ｡
そして､ あなたへの質問だ｡
これは基本的に､ 6週目にGPT4と呼んでパイプラインを構築したときに使ったものとまったく同じだ｡
ここで注目すべきは､ ラング・チェーンを使わずにラグ・パイプラインを自前で行っていることだ｡
そして､ 実はそれほど難しくはない｡
ラング・チェーンは､ いくつかのシンプルなオブジェクトの上に､ ちょっとした抽象化を施してくれた｡
コード1行とかでできるけど､ 自分たちでやるのはもっと大変なんだ｡
特に今は､ フードの下で何が起こっているかを理解し､ llmsの呼び出し方や類似オブジェクトの検索方法などを知っている｡
それは比較的簡単なことだ｡
ええと､ だから､ ええと､ できれば､ あまり難しく考えないでほしいんだけど､ 続けよう｡
ええと､ だから私たちは､ ええと｡
クロマを集めよう｡
うーん､ またやってしまったね｡
DB変数を定義したセルを削除した｡
アンダースコアの製品であるべきだ｡
ベクターストア
スペルが難しいかもしれない｡
これでよし｡
そして今､ もう一度それを実行する｡
素晴らしい｡
ベクター・データ・ストアのproductsコレクションを見てみよう｡
うーん､ わかった｡
そして､ 我々は今､ 本題に入ろうとしている｡
そこで､ アイテムを受け取るメソッド､ 関数の説明を用意する｡
そして､ その項目から私たちが気にしないものを取り除くことになる｡
だから基本的には､ プロンプトを受け取って､ これを取り出そう｡
ドル単位でいくらですか｡
そして､ 価格の後に来るものはすべて無視することになる｡
ここで何が起こっているのか､ 具体的にお見せしよう｡
最初のトレーニングデータを見てみよう｡
おっと｡
申し訳ない｡
私が何をしたというのか？
最初のテストデータ点をテストする｡
もうトレーニングデータは見ていない｡
最初のテストデータは､ フォードの修理キットで､ 値段が書いてある｡
そのプロンプトを見ると､ 価格と質問がトップに表示されている｡
しかし､ 私ができることは､ テストゼロの説明を記述することだ｡
そして今､ 私たちが手に入れるべきものは､ この価格抜きの紹介文だけである｡
だから､ それは明らかだろう｡
分かった｡
それでは､ ハギング・フェイスのセンテンス・トランスフォームのモデルをロードする｡
これで単純なベクトル符号化ができた｡
ベクタライザーだ｡
そしてこのメソッド､ 実はこれがベクター・ライザー関数なのだ｡
アイテムが必要だ｡
これは､ そのアイテムの説明を呼び出してテキストに変換する｡
そしてそれをリストに入れ､ model dot encodeを呼び出す｡
単純なことだ｡
そして今､ 私たちは類似点を見つける機能にたどり着いた｡
アイテムが与えられ､ 似たようなアイテムを返す｡
これは､ 以前ラングがやってくれていた一番難しい部分なんだけど､ そんなに難しくはないんだ｡
コレクション（クロマDBコレクション）に対して､ このクエリーを実行する｡
これがクエリの埋め込みである｡
これは､ このベクトルに基づいているんだ｡
numpyの配列から浮動小数点数に変換する必要がある｡
それは､ numpyのfloat32だからだ｡
そしてそれをnumpyの配列ではなくリストにしなければならない｡
そして､ 単純に､ ええと､ 結果の数､ と言って､ その数だけ返してほしい｡
だから､ クエリーの埋め込みとしてベクトルを渡すと､ 5つの結果が返ってくる｡
それだけだ｡
そして返ってくるのは､ いくつかの類似点だ｡
では､ テスト1番のプロンプトを見てみよう｡
これがそのプロンプトだ｡
1ドル単位でいくらですか？
ファンクラッチパッケージだ｡
ええと､ モータークラフトの｡
いずれにせよ､ おわかりいただけたと思う｡
だから文書も価格も問題ないと言えるようになった｡
テスト1からシミラーレを探す｡
ここでこの関数を呼び出して､ 似たような結果を5つ見つける｡
そうしよう｡
そして今､ 考えている｡
それを印刷しよう｡
そしてここで､ 5つの関連結果が潜在的な関連商品であることがわかります｡
そして､ それらはすべて関連商品である可能性がある｡
どれもファンのクラッチ的なもので､ 値段も様々だ｡
ええと､ 一見すると似たような製品に見えるけど｡
もっとテストして､ クロマー・コレクションにクエリーを呼び出すだけで､
似たような関数を見つけることができることを確認してください｡
そして､ クロマーのデータベースから類似商品を集めることができるようになる｡
簡単なことだ｡
そうしたら､ ラグ・パイプラインのラグ・データ・フローの最終仕上げをして､ それを使ってGPT
four zeroを呼び出すことができる｡
それは次のビデオで｡