要約：
- AIパワードの知識ベースを構築するためには、正しいタイプのAIモデルを選択することが重要。
- LLM（Large Language Model）よりも適切な選択肢は、文の変換にベクトルを使用するセンテンス・トランスフォーマーモデル。
- センテンス・トランスフォーマーモデルでは、文をベクトルに変換し、それらをベクターデータベースに保存して検索を行う。
- コサイン類似度を使用してベクトルを比較し、文脈に基づいて類似した文を検索する。
- AIモデルを実行するには、CUDA対応のNVIDIAグラフィックスカードが必要。
感想：
AIパワードの知識ベースを構築する際には、正しいAIモデルの選択が重要であることが強調されています。LLMよりも文脈を考慮したセンテンス・トランスフォーマーモデルが効果的であり、ベクトル化された文を比較することで検索が可能となります。コサイン類似度を利用したベクトル比較や、Webフロントエンドとバックエンドの統合によって、使いやすい知識ベースを構築できることが示唆されています。
元記事: https://www.dice.com/career-advice/building-an-ai-powered-knowledge-base