「Ollamaを使用してDBRS Instructを実行し、Anakin AIを使ってAIアプリを構築する方法」

Ollamaを使用してDBRX Instructを実行する

DBRXは、Databricksが作成したオープンな汎用言語モデル（LLM）です。Fine-grained mixture-of-experts（MoE）アーキテクチャと1320億の合計パラメーターを使用してトレーニングされた、トランスフォーマーベースのデコーダーモデルであり、そのうち360億のパラメーターは入力に対してアクティブです。

ステップ1：Ollamaをインストールする（未インストールの場合）

Ollamaをまだインストールしていない場合は、公式のOllamaのウェブサイト（https://ollama.com/download）のオペレーティングシステム（macOS、Linux、またはWindows）の手順に従ってください。

ステップ2：DBRX Instructを実行する

Ollamaがインストールされたら、ターミナルまたはコマンドプロンプトを開き、次のコマンドを実行してDBRX Instructを開始します：

ollama run dbrx:instruct

このコマンドはDBRX Instructモデルをダウンロードして読み込みます。モデルのダウンロードと読み込みが行われる間、数分待機し、その後、次のようなチャットプロンプトが表示されます：

ollama run dbrx:instruct

>>> フランスの首都は何ですか？

フランスの首都はパリです。

>>> 機械学習の概念を説明してください。

もちろん、機械学習は人工知能の分野で、コンピュータシステムにプログラムされているわけではないのにもかかわらず、特定のタスクを効果的に実行するためのアルゴリズムや統計モデルを開発することを目的としています。機械学習のアルゴリズムは、予め定義された一連のルールに従うのではなく、データを使用してパターンを学習し、意思決定や予測を行います。

このプロセスは通常、アルゴリズムに大量のトレーニングデータを提供し、それを分析してパターンや関係性を特定することから始まります。この分析に基づいて、アルゴリズムは新しい、未知のデータに対して予測や意思決定を行うために使用できるモデルを構築します。

>>> /bye

これで、クエリやプロンプトを入力してDBRX Instructと対話することができます。モデルはトレーニングに基づいて応答を生成します。

ステップ3：DBRX Instructの機能を探索する

DBRX Instructは、さまざまなタスクで優れた性能を発揮するパワフルなLLMです。これには、次のようなタスクが含まれます：

質問応答：DBRX Instructにさまざまなトピックの質問をすると、トレーニングデータに基づいて正確で詳細な回答が提供されます。

テキスト生成：DBRX Instructは、プロンプトや指示に基づいて記事、物語、またはスクリプトなどの高品質なテキストコンテンツを生成できます。

コード生成：DBRX Instructは、コードスニペットを生成したり、プログラミングの概念を説明したりすることで、プログラミングタスクをサポートする能力を持っています。

データ分析：DBRX Instructは、入力に基づいてインサイト、サマリー、および視覚化を提供することで、データの分析と解釈をサポートできます。

タスクアシスタンス：DBRX Instructをバーチャルアシスタントとして使用して、調査、計画、意思決定などのさまざまなタスクをサポートできます。

DBRX Instructは汎用のLLMですので、上記の例に限定されず、さまざまなプロンプトとタスクを試して、その本当の潜在能力を発見することができます。

Anakin AIのAPI統合を使用したAIアプリの構築

Anakin AIは、すべてのアプリケーションに対して包括的なAPIサービスを提供しており、開発者や組織がAnakin AIのAPIを使用してプロジェクトをシームレスに統合し、強化することができます。これらのAPIを活用することで、ユーザーは自分自身のアプリケーション内でAnakin AIの堅牢な製品機能に簡単にアクセスできる柔軟性を得ることができます。

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API統合の利点

迅速な開発: Anakin AIの直感的なビジュアルインターフェースを使用して、ビジネスニーズに合わせたAIアプリケーションを迅速に開発し、リアルタイムですべてのクライアントに実装することができます。

モデルの柔軟性: 複数のAIモデルプロバイダーのサポートにより、必要に応じてプロバイダーを切り替える柔軟性があります。

スムーズなアクセス: AIモデルの主要な機能への事前パッケージ化されたアクセスにより、開発のオーバーヘッドを削減できます。

将来に対応: APIを介して提供される上級機能により、最新の機能に対応し、将来に対して備えることができます。

APIの使用方法

ステップ1：プランをアップグレードし、アカウントのクレジットを確認する

Anakin AIのAPIサービスは現在、サブスクライバーにのみ利用可能です。APIコールを介してAIモデルを使用する間に、アカウントのクレジットが消費されます。

サブスクリプションの状態を確認したり、プランをアップグレードしたりするには、Anakin AI Webアプリに移動し、左下隅にあるアバターをクリックしてアップグレードページにアクセスしてください。現在のアカウントに十分なクレジットがあることを確認してください。

ステップ2：アプリをテストする

さて、アプリをテストするために、アプリを選択し、「Generate」ボタンをクリックします。正常に実行され、期待される出力を生成することを確認してから、次に進んでください。

ステップ3：APIドキュメントを表示し、APIアクセストークンを管理する

次に、トップの「Integration」セクションにあるアプリケーションの統合セクションに移動します。このセクションでは、「View Details」をクリックしてAnakin AIが提供するAPIドキュメントを表示したり、アクセストークンを管理したり、App IDを表示したりすることができます。

ステップ4：APIアクセストークンを生成する

「Manage Token」ボタンをクリックしてAPIアクセストークンを管理し、「New Token」を選択してAPIアクセストークンを生成します。

以下のトークン構成を完了し、「Save and generate token」をクリックしてAPIアクセストークンをコピーして安全に保存します。

注意：生成されたAPIアクセストークンは一度だけ表示されます。すぐにコピーして安全に保存してください。ベストプラクティスとして、APIキーを直接フロントエンドのコードやリクエストではなく、バックエンドの呼び出しを介して平文で公開することが推奨されます。これにより、アプリに対する乱用や攻撃を防ぐことができます。

アプリには複数のAPIアクセストークンを作成して、異なるユーザーや開発者に配布することができます。これにより、APIのユーザーはアプリ開発者が提供するAIの機能にアクセスできる一方で、プロンプトエンジニアリングやその他のツールの機能はそのまま保たれます。

クイックApp APIの例

クイックAppを使用すると、ブログ投稿や翻訳、その他のクリエイティブコンテンツなどの高品質なテキストコンテンツを生成することができます。"Run a Quick App API"を呼び出すことで、ユーザーの入力コンテンツが送信され、生成されたテキスト結果が取得されます。

生成するテキストに使用されるモデルパラメーターやプロンプトテンプレートは、Anakin AIアプリの入力設定に依存します。

アプリ内のApp -> Manage -> Design Pageの入力設定で詳細なAPIドキュメントとリクエストの例を見つけることができます。

次の例は、テキスト補完情報を作成するためのAPIコールの例です：

curl --location --request POST 'https://api.anakin.ai/v1/quickapps/{{appId}}/runs' \
--header 'Authorization: Bearer ANAKINAI_API_ACCESS_TOKEN' \
--header 'X-Anakin-Api-Version: 2024-05-06' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data-raw '{
    "inputs": {
        "Product/Service": "Cloud Service",
        "Features": "Reliability and performance.",
        "Advantages": "Efficiency",
        "Framework": "Attention-Interest-Desire-Action"
    },
    "stream": true
}'

ヒント：変数{{appId}}をリクエストしたいappIdで置き換え、ANAKINAI_API_ACCESS_TOKENをステップ4で生成したAPIアクセストークンで置き換えてください。

API ReferenceでクイックApp APIの詳細を確認してください。

チャットボットアプリのAPI例

チャットボットアプリを使用すると、自然な質問応答形式でユーザーと対話するチャットボットを作成することができます。"Conversation with Chatbot API"を呼び出して会話を開始し、返されたパラメータ名を引き続き渡すことで会話を継続します。

アプリ内のApp -> Integration -> API List -> View Detailsに、APIドキュメントとサンプルリクエストを見つけることができます。

次の例は、会話メッセージを送信するためのAPIコールの例です：

curl --location --request POST 'https://api.anakin.ai/v1/chatbots/{{appId}}/messages' \
--header 'Authorization: Bearer ANAKINAI_API_ACCESS_TOKEN' \
--header 'X-Anakin-Api-Version: 2024-05-06' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data-raw '{
    "content": "What'\''s your name? Are you the clever one?",
    "stream": true
}'

API ReferenceでチャットボットAPIの詳細を確認してください。

Anakin AIのAPI統合を活用することで、高度なAIの機能をプロジェクトにシームレスに組み込み、複雑なバックエンドアーキテクチャやデプロイプロセスの管理に伴うコストを削減することができます。

この包括的なガイドでは、Ollamaを使用して強力なDBRX Instruct言語モデルをローカルで実行する方法、Anakin AIのノーコードプラットフォームを使用してコーディングの知識なしでカスタムAIアプリケーションを構築する方法、さらにAnakin AIのAPI統合について説明しました。これにより、開発者、ビジネスオーナー、個人のユーザーが、プロジェクトで高度な自然言語処理とAI技術を活用し、ワークフローを効率化し、生産性を向上させるための知識とリソースを提供しました。

これらのツールの機能を組み合わせることで、プロジェクトで高度な自然言語処理とAI技術を活用し、ワークフローを効率化し、生産性を向上させるための世界を開放することができます。開発者、ビジネスオーナー、個人のユーザーにとって、このガイドは、常に変化する技術的な環境でAIの力を活用し、常に最先端を進むための知識とリソースを提供します。

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