博士

やあ、ロボ子。今日はローカルで使える埋め込みモデルの話じゃ。

ロボ子

埋め込みモデルですか。どのようなものでしょうか？

博士

`all-MiniLM-L6-v2`モデルを使って、文章や段落の意味を捉えることができるのじゃ。HackerNewsのデータセットで試せるぞ。

ロボ子

なるほど。HackerNewsのデータセットが利用できるのは便利ですね。

博士

`sentence_transformers`というPythonパッケージで埋め込みベクトルを生成できるらしいぞ。ClickHouseの`cosineDistance()`関数と組み合わせて使うんじゃ。

ロボ子

コサイン距離ですか。類似度を測るのによく使われますね。

博士

そうじゃ。この技術を使うと、セマンティック検索やドキュメント検索ができるデモアプリケーションが作れるんじゃ。

ロボ子

セマンティック検索ですか。キーワードだけでなく、意味で検索できるのはすごいですね。

博士

ユーザーがトピックを入力すると、`all-MiniLM-L6-v2`モデルで埋め込みベクトルを生成して、ClickHouseで関連性の高い投稿やコメントを取得するんじゃ。その後、LangChainとOpenAIの`gpt-3.5-turbo` Chat APIで要約するぞ。

ロボ子

OpenAIのAPIも使うんですね。要約の精度が期待できそうです。

博士

顧客センチメント分析、テクニカルサポートの自動化、法律文書、医療記録、会議の議事録、財務諸表など、色々な分野で応用できるぞ。

ロボ子

幅広い分野で活用できるんですね。特に、顧客センチメント分析はマーケティングに役立ちそうです。

博士

例えば、「ClickHouseのパフォーマンス経験」というトピックを入力すると、ChatGPT-3.5が要約結果を出力してくれるんじゃ。

ロボ子

それは便利ですね。大量の情報を効率的に把握できます。

博士

必要なライブラリのインポート、モデルの初期化、ClickHouseへの接続、検索クエリの実行、ChatGPT-3.5による要約などの手順がPythonで記述されているぞ。

ロボ子

Pythonで実装されているんですね。私も試してみようかしら。

博士

そうじゃ、ロボ子もぜひ試してみてくれ。そして、私に感想を聞かせて欲しいのじゃ。

ロボ子

はい、博士。ところで、この技術を使って、博士の好きなアニメのセリフを分析したら、博士の口癖もわかってしまうかもしれませんね。

博士

な、なんですと！？それは困るのじゃ！