マニュアルができてました。
注意
本機能はベータ版です。
AI Builderとは
マニュアルにも記載がありますが、あるユースケース向けのAIエージェントを構築、最適化できるノーコードソリューションです。
AI Builderのウォークスルー
ベータ版時点では情報抽出のみがサポートされています。構造化されていないテキストから指定された情報を抽出するエージェントを構築することができます。
準備
使うには以下の準備が必要です。
- 情報を抽出するファイル。サポートされている形式はこちら。今回は自分のQiita記事をAPIで取得して、マークダウン形式でボリュームに保存しています。
今回は動かすのが目的なので100文書にしています。
エージェントの構築
(ベータ版を利用できる場合、)機械学習セクションにAI Builderが表示されます。
Information Extractionのみ利用できるのでこちらを選択します。
設定画面に遷移します。ここでは、情報を抽出するドキュメントを格納しているボリューム、抽出する情報を指定するJSON文字列、エージェントの名前を指定します。
Show an exampleをクリックするとタスクや入出力の例を確認できます。
以下のように設定します。
構築画面に移動します。ここでも出力スキーマを指定できます。あと、指示が指定できるので、ここでプロンプトを調整する感じですね。
このまま抽出に進むこともできるのですが、ファインチューンを通じて最適化を行うこともできます。最適化してみます。
エージェントの最適化
最適化を選択すると、ハイパーパラメータ含めたチューニングが実行されます。1時間くらいかかります。
最適化が完了するとメトリクスや評価結果を確認できます。
エージェントの利用
エージェントはモデルサービングエンドポイントにデプロイされるので、ai_queryなどから利用できます。
%sql
WITH query_results AS (
SELECT
value AS input,
ai_query(
'qiita-info-extractor',
input,
failOnError => false
) AS response
FROM (
SELECT value
FROM read_files('/Volumes/taka_yayoi_catalog/ai_builder/articles/', wholeText => true, format => 'text') -- Customize the path to your text corpus
LIMIT 20
)
)
SELECT
input,
response.result AS response,
response.errorMessage AS error
FROM query_results
今後のアップデートをお待ちください！