- Grabが開発したSpellvaultというツールは、従業員がコーディングせずに大規模言語モデル（LLM）アプリを構築できるようにする。
- Spellvaultは、会社内の誰もが「Grabの豊富なデータにアクセスできるLLMアプリを作成する」ことができると述べている。
- カスタムアプリは5分で構築可能であり、例として保険部門が情報提供、問い合わせ、請求手続きに関するチャットボットを作成し、ローカライゼーショングループが翻訳アプリを開発したことが挙げられている。
- Spellvaultは、モデルのタスクを定義し、関連データをKnowledge Vaultにアップロードし、必要に応じてAPIを指定するという3段階のプロセスを前段階で操作する。
- Grab内での共有ツールとしても使用され、同僚が既存のコードにアクセスできる。
- バックエンドでは、RAG（retrieval-augmented generation）を使用し、リトリーバルステップを統合して応答を生成することにより、LLMの精度と関連性を向上させる。
- Grabは、ChatGPTなどのLLMが一般的に公開情報を訓練データとして使用しているため、Grabの内部データと統合することで、Grab固有のタスクを実行する高度にカスタマイズされたツールを開発できると述べている。
- Grabはまた、「GPT-4oなどのLLMに画像を提供するためにData-Arksを利用する計画を立てている」と述べている。
この記事では、Grabが非コーダーでもLLMアプリを構築できるSpellvaultというツールを開発したことが紹介されています。Grabは内部データを活用し、高度にカスタマイズされたツールを開発することでGrab固有のタスクを実行することができると述べています。さらに、Grabは画像を提供するためにData-Arksを活用する計画を立てています。
元記事: https://www.theregister.com/2024/11/06/grab_coding_llm/