- ChatGPTは、大規模言語モデル（LLM）の簡単なデモンストレーションであり、以前の応答とやり取りを繰り返す
- Retrieval Augmented Generation（RAG）はLLMの知識を補完する方法であり、情報源を取得し、正確な回答を生成する
- DataStaxは、RAGアプリケーション開発を100倍速くし、RAGStackを導入している
- LangflowはRAGアプリケーションのビジュアルフレームワークであり、LangChainを活用して開発者がデザイン、実験、テストできる
- Vectorizeはデータベースレベルで埋め込み生成を処理し、意味のあるコンテンツを検索できる
- DataStaxはUnstructured.ioと提携し、Astra DB Vectorデータベースにデータを格納してLLMベースのアプリケーションを強化する
この記事では、大規模言語モデルを活用したアプリケーション開発に関する新しい手法や技術について詳しく説明されています。RAGやLangflowなどのツールを使用することで、開発者はより効率的にAIアプリケーションを構築し、高度な情報検索や生成を実現できると感じました。
元記事: https://thenewstack.io/datastax-aims-to-simplify-building-ai-apps-with-ragstack/