- ChatGPTは2022年11月以来、急速に成長しており、1か月に15億回の訪問を記録。
- Generative AIに対する関心と投資が拡大し、CB Insightsによると2023年上半期には約146億ドルのベンチャーキャピタルがこの分野に投資された。
- Generative AIによって約40％の労働時間が影響を受け、98％のグローバルエグゼクティブがAIが企業戦略に不可欠であると予想。
- Generative AIを実装するには、大量のデータが必要で、LLM（Large Language Model）がユーザーの要求に応じて応答を生成。
- LLMはOpenAI、Google、Metaなどの有名な企業によって作成され、多額の投資とデータが必要。
- ベクトルデータを使用してGenerative AIシステムにデータを供給し、よりパーソナライズされた応答を生成。
- ベクトルデータベースのインスタンスを所有することで、ユーザーへの正確な応答を向上させることができる。
- Retrieval augmented generation（RAG）などの技術を使用して、追加のデータを取得して応答を改善。
- LangChainなどのツールを使用して、LLMを統合し、応答を簡単に異なる形式に出力。
- CassIOなどのオープンソースプロジェクトを使用し、異なるコンポーネントを統合してGenerative AIシステムを実行。
Generative AIの成長は驚異的であり、企業はデータを使用してユーザー要求に応答するためのサービスを構築する際に、適切な戦略を選択する必要がある。オープンソースプロジェクトやテクノロジーの統合は、Generative AIを導入し、運用を管理する際に開発者にとって貴重な支援となる。
元記事: https://technative.io/building-generative-ai-what-do-you-need-to-know/