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オープン・ニューラル・ネットワーク・エクスチェンジ・モデルの活用によるPDFでのコンテンツのベクトル化

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概要

外部の大規模言語モデル(LLM)に質問に対する回答を問い合せると、多くの場合、問題が解決されますが、そのための要件は、社内のナレッジ・リポジトリやデータ・セットの検索とわずかに異なる場合があります。

内部調査を実施している組織に、関連する回答について公開LLMではなく、AI検索エンジンで検索する必要がある複数のPDFがあるとします。従来のリレーショナル・データベース管理システム・クエリと生成AIクエリを使用して、検索をより強力にすることもできます。

このソリューションは、Open Neural Network Exchange (ONNX)の概念の使用方法、独自のONNXモデルの作成方法、およびこれらのモデルを使用してPDFを読み取ってコンテンツをベクトル化する方法を示しており、最終的には、内部ナレッジ・リポジトリを問い合せることができる(場合によっては外部LLMを問い合せる)Oracle APEXベクトルベースの検索エンジンを開発しています。

デモ

デモ: オープン・ニューラル・ネットワーク・エクスチェンジ・モデルの活用によるPDFでのコンテンツのベクトル化(1:57)

前提条件および設定

  1. Oracle Cloudアカウント—サインアップ・ページ
  2. Oracle Database 23ai—ドキュメント
  3. Oracle Machine Learning for Python - ドキュメント
  4. ONNX—ドキュメント
  5. Oracle APEX - ドキュメント

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