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暗号研究のためのLLM

ドキュメント分析

CubeのAI APIは、LLMが生成したSQLからのテキストに対して、OpenAI GPT-4と統合するためのネイティブAPIであり、テキストからセマンティックレイヤークエリのためのオールインワンソリューションです。

あなたのデータベースをRAG-対応にしましょう RAG（Retrieval-Augmented Generation）とは、生成とリカバリを組み合わせたディーラーニング技術であり、大量のデータから知識を抽出し、それに基づいて文を作成することができます。これにより、データベースに格納されている情報をより理解しやすくし、ユーザーが効率的に検索と操作を行う支援をします。 RAG-対応データベースを作成するには、以下の手順に従ってください： 1. WrenAIを統合する：WrenAIは、データベースの検索と操作を支援するAI技術です。これを使用すると、データベースに保存されている情報がより理解しやすくなり、ユーザーが効率的に検索と操作を行うことができます。 2. データベースを準備する：データベースに保存されているデータに対して、適切なインデックスを作成し、クエリの効率性を確保してください。また、データの整合性やセキュリティも確認してください。 3. クエリを作成する：ユーザーがデータベースを操作する際に使用するクエリを作成します。これにより、データベース内の情報をより効率的に検索と操作することができるようになります。 4. RAGモデルをトレーニングする：データベースに保存されているデータに基づいて、RAGモデルをトレーニングします。これにより、データベース内の情報をより理解しやすくし、ユーザーが効率的に検索と操作を行う支援をします。 5. アプリケーションを開発する：データベースにアクセスして操作するアプリケーションを開発します。これにより、ユーザーはデータベースの情報をより理解しやすくなり、効率的に検索と操作を行うことができます。 これらの手順に従って、データベースをRAG対応にすることができます。これにより、データベースに格納されている情報がより理解しやすくなり、ユーザーが効率的に検索と操作を行うサポートをします。また、RAG技術を利用することで、データベースの情報をより豊富な文脈で表現し、ユーザーのニーズに応えるためのインサイトを提供することもできます。 データベースをRAG対応にすることで、次のような利点が期待できます： - データベース内の情報をより理解しやすくする - ユーザーが効率的に検索と操作を行うサポートを提供する - データベースの情報をより豊富な文脈で表現する - ユーザーのニーズに応えるためのインサイトを提供する RAG技術を活用し、データベースをより高度で効率的なプラットフォームに変えましょう。これにより、ユーザーはデータベースの情報をより理解しやすくなり、効率的に検索と操作を行うことができます。