はじめに
Pythonのエキスパートでブロガーでもある私は、ミストラルAIの魅力的な世界と、その強力な機能を活用してインテリジェントなアプリケーションを構築する方法をお伝えできることを嬉しく思います。この記事では、ミストラルのエコシステムを探り、さまざまなモデルを調査し、リトリーバル拡張生成(RAG)や関数呼び出しといった高度なAI手法を実装する方法を学びます。また、Ollamaツールを使ってミストラルをローカルで実行する利点についても説明します。JavaScriptのスキルを高め、変革的なAI駆動型の体験を作り出す準備をしてください。
Mistral AIを始める
Mistral AIは、ソフィア・ヤンと彼女のチームが共同創設したAI研究開発のリーディング企業です。オープンソースおよび企業向けのさまざまなモデルを提供し、多様なユースケースに対応しています。Mistralを始めるには、La Plateforme(ラプラトフォーム)プラットフォームに登録し、APIキーを取得する必要があります。これにより、Mistral SDKを使ってJavaScriptアプリケーションにMistralのパワフルなチャット完了APIを統合できるようになります。
Mistralのモデルエコシステム
Mistral 7Bやミストラル8x7Bなどのオープンソースモデルは、AIプロジェクトの堅実な基盤を提供します。これらのモデルは徹底的にテストされ、MMLU(Multitask Minimal Benchmark)データセットでも優れたパフォーマンスを示しています。より高度なユースケースを探求する際は、Mistral Small、Medium、Largeなどの商用モデルも活用できます。アプリケーションの複雑さ、必要なパフォーマンスレベル、予算などを考慮してMistralモデルを選択しましょう。
リトリーバル拡張生成(RAG)
リトリーバル拡張生成(RAG)は、テキストの検索と言語生成を組み合わせた強力なAI手法です。このセクションでは、LangChainとベクトルデータベース(Superbase)を使ってRAGを実装する過程を説明します。まず、テキストドキュメントを小さな塊に分割し、コンテンツを表すエンベディングを生成する方法を学びます。次に、これらのエンベディングをベクトルデータベースに格納し、生成タスクに関連する情報を効率的に検索する方法を説明します。最後に、検索と生成の工程を統合し、RAGベースのアプリケーションを完成させます。
関数呼び出しによるAIエージェントの構築
単純なチャット完了を超えて、Mistral AIには「関数呼び出し」という独自の機能があります。これにより、モデルがアプリケーション内の関数と対話できるようになり、ユーザーが具体的な行動を指示できる新しいレベルの対話型ユーザー体験を実現できます。ツールスキーマの設定、利用可能な関数の説明、関数呼び出しと会話の一貫性を維持するための必要な仕組みについて学びます。
Ollamaを使ったローカルでのミストラル実行
特定のアプリケーションでは、クラウドベースの推論ではなく、自分のコンピューターでミストラルモデルを直接実行したい場合があります。そこでOllamaツールが役立ちます。Ollamaを使うと、自分のハードウェアでミストラルモデルを簡単に実行でき、コスト削減や高いプライバシーなどの利点が得られます。Ollamaのインストールと使用方法、そしてWebアプリケーションからミストラルモデルを操作する方法を説明します。
まとめ
この記事では、ミストラルAIの世界、さまざまなモデル、強力なAI手法、ローカルでのミストラル実行について深く掘り下げました。ここで紹介した技術を習得すれば、ミストラルAIの最先端の機能を活用して、知的で対話型のアプリケーションを構築できるようになります。JavaScriptとAIの可能性を最大限に引き出す準備ができましょう!
Key Takeaways:
- Mistral AIは、オープンソースおよび企業向けのモデルを提供する先進的なAI研究開発企業です。
- La Plateforme(ラプラトフォーム)に登録してAPIキーを取得すれば、Mistralのチャット完了APIとAI機能全般にアクセスできます。
- Mistralのモデルエコシステムには、オープンソースのMistral 7BやMistral 8x7B、および商用のMistral Small、Medium、Largeモデルが含まれます。
- リトリーバル拡張生成(RAG)は、テキスト検索と言語生成を組み合わせ、より文脈に沿った有意義な回答を生成できます。
- 関数呼び出し機能により、Mistralモデルがアプリケーション内の関数と対話できるようになり、新しいレベルの対話型ユーザー体験を実現できます。
- Ollamaを使えば、ミストラルモデルをローカルで実行でき、特定のユースケースではコスト削減とプライバシーの向上が期待できます。