GenAI Processorsは、Googleによるオープンソースフレームワークであり、生成AIアプリケーションの作成を促進します。データ取り込み、テキストのチャンク化、埋め込み生成、ベクトル検索、プロンプトテンプレート、LLMのオーケストレーションなどのモジュールを提供し、開発者がRAGパイプラインを迅速かつ柔軟に組み立てられるようにします。
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GenAI Processors
GenAI Processorsは、Googleによるオープンソースフレームワークであり、生成AIアプリケーションの作成を促進します。データ取り込み、テキストのチャンク化、埋め込み生成、ベクトル検索、プロンプトテンプレート、LLMのオーケストレーションなどのモジュールを提供し、開発者がRAGパイプラインを迅速かつ柔軟に組み立てられるようにします。
フィーチャー
GenAI Processorsとは？
GenAI Processorsは、再利用可能で構成可能なプロセッサライブラリを提供し、エンドツーエンドの生成AIワークフローを構築します。文書の取り込み、意味的なチャンクへの分割、埋め込みの生成、ベクトルの保存とクエリ、検索戦略の適用、大規模言語モデル呼び出しのための動的プロンプトの構築が可能です。そのプラグアンドプレイ設計により、カスタム処理ステップの拡張やGoogle Cloudサービスまたは外部ベクトルストアとのシームレスな統合、質問応答、要約、知識検索などの複雑なRAGパイプラインのオーケストレーションが容易になります。
誰がGenAI Processorsを使うの？
- AI開発者
- MLエンジニア
- データサイエンティスト
- ソフトウェアアーキテクト
- エンタープライズ統合チーム
GenAI Processorsの使い方は？
- ステップ1：`pip install genai-processors`を使用してライブラリをインストールします。
- ステップ2：Pythonスクリプトで`genai_processors`のコアモジュールをインポートします。
- ステップ3：ソース文書を読み込み解析するためのデータ取り込みプロセッサを定義します。
- ステップ4：テキストのセグメント化とベクトル生成のためにチャンク化と埋め込みプロセッサを設定します。
- ステップ5：インデックス作成と検索のためにベクトルストアプロセッサを統合します。
- ステップ6：動的クエリ実行のためにプロンプトテンプレートとLLMプロセッサを構築します。
- ステップ7：`Pipeline`クラスを使用してパイプラインをオーケストレーションし、データ上で実行します。
プラットフォーム
- mac
- windows
- linux
GenAI Processorsの主な特長・利点
コア機能
- 文書の取り込みと解析
- テキストのチャンク化と意味的セグメンテーション
- 構成可能なモデルによる埋め込み生成
- ベクトルストアの統合（例：FAISS、Vertex AI Matching Engine）
- 検索戦略と類似検索
- プロンプトテンプレートと動的プロンプト構築
- LLMのオーケストレーションとAPI呼び出し
- カスタムプロセッサの作成と拡張
- パイプラインのオーケストレーションと監視
利点
- 生成AIパイプライン開発を加速
- モジュール式で拡張可能なアーキテクチャ
- Google Cloudサービスとのシームレスな連携
- スケーラブルなベクトルインデックスと検索
- オープンソースでコミュニティ主導
- 簡単なカスタマイズとプラグアンドプレイコンポーネント
GenAI Processorsの主な使用ケース・アプリケーション
- 検索強化型生成（RAG）アプリケーションの構築
- 大量文書コレクションに対する質問応答
- 自動文書要約パイプライン
- ナレッジベースの構築と検索
- コンテキストに基づく応答を用いたカスタマーサポートの自動化
- カスタムドメイン特化型AIアシスタント
- 大規模テキストコーパスのバッチ処理
GenAI ProcessorsのFAQs
GenAI Processors会社情報
GenAI Processors のレビュー
5/5
GenAI Processorsの主な競合と代替品は？
- LangChain
- LlamaIndex
- Haystack
- Vertex AI Pipelines
- Apache Airflow with custom operators
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