クイック・スタート: 取得拡張された生成パターンを使用して基盤モデルにプロンプトを出す

サンプル・ノートブックを保管するには、プロジェクトが必要です。

ビデオを視聴して、サンドボックス・プロジェクトを作成し、サービスを関連付ける方法を確認してください。 次に、ステップに従って、既存のプロジェクトがあることを確認するか、サンドボックス・プロジェクトを作成します。

ステップに従って、既存のプロジェクトがあることを確認するか、プロジェクトを作成します。

1. watsonx のホーム画面で、 「プロジェクト」 セクションまでスクロールします。 プロジェクトがリストされている場合は、 Watson Machine Learning サービスの関連付けにスキップしてください。 プロジェクトが表示されない場合は、以下の手順に従ってプロジェクトを作成します。

2. 「サンドボックス・プロジェクトの作成」をクリックします。 プロジェクトが作成されると、 「プロジェクト」 セクションにサンドボックスが表示されます。

3. 既存のプロジェクトまたは新規サンドボックス・プロジェクトを開きます。

サンプル・ノートブックでは、小さな知識ベースと単純な検索コンポーネントを使用して、基本的なパターンを示します。 このノートブックで使用されるシナリオは、庭に植えるための種子を販売する会社のためのものです。 オンライン・シード・カタログの Web サイトには、お客様が庭の計画を立て、最終的に購入するシードを選択するのに役立つ多くの記事が掲載されています。 記事の内容に関するお客様の質問に答えるために、新しいウィッジが Web サイトに追加されます。

このビデオを視聴して、サンプル・ノートブックをプロジェクトに追加する方法を確認し、そのノートブックをプロジェクトに追加する手順に従います。

1. リソース・ハブの「 watsonx.aiによる検索拡張世代の簡単な概要 」にアクセスします。

2. プロジェクトに追加をクリックしてください。

3. リストからプロジェクトを選択し、 「追加」をクリックします。

4. ノートブックの名前と説明を入力します (オプション)。

5. このノートブックのランタイム環境を選択してください。

6. 「作成」 をクリックします。 ノートブック・エディターがロードされるまで待ちます。

7. メニューから、 「カーネル」>「再始動」&「出力のクリア」をクリックしてから、 「再始動してすべての出力をクリア」 をクリックして確認し、最後に保存した実行の出力をクリアします。

関連付けられたサービスについて詳しくは、 関連付けられたサービスの追加を参照してください。

このタスクをプレビューするには、 00:57から始まるビデオをご覧ください。

ノートブックを実行する前に、環境をセットアップする必要があります。 ノートブックの前提条件を確認するには、以下の手順を実行します。

1. ノートブックの For IBM watsonx on IBM Cloud セクションまでスクロールして、ノートブックを実行するための 2 つの前提条件を確認します。

2. 「 IBM Cloud API キーの作成」 セクションで、API キーを使用して資格情報を Watson Machine Learning API に渡す必要があります。 保存された API キーがまだない場合は、以下の手順に従って API キーを作成します。
   

   1. IBM Cloud コンソールの API キー・ページにアクセスします。

   2. 「IBM Cloud API キーの作成」をクリックします。 既存の API キーがある場合は、このボタンに 「作成」というラベルを付けることができます。

   3. 名前および説明を入力します。

   4. 「作成」 をクリックします。

   5. API キーをコピーします 。

   6. 将来使用するために API キーをダウンロードします。

3. Watson Machine Learning サービスのインスタンスを現在のプロジェクトに関連付ける セクションを確認します。 この前提条件は、 タスク 1で完了しました。

4. 「セルを実行して、 IBM Cloud API キー ・セクションを指定する」までスクロールします。

   1. 「実行」 アイコン をクリックしてセルを実行します。

   2. API キーを貼り付けて、 Enterを押します。

5. 「セルを実行して IBM watsonx on IBM Cloud」の資格情報を設定し、 「実行」 アイコン をクリックしてセルを実行し、資格情報を設定します。

このタスクをプレビューするには、 01:03から始まるビデオをご覧ください。

サンプル・ノートブックには、取得拡張世代に関する情報と、特定のユース・ケースに合わせてノートブックを調整する方法に関する情報が含まれています。 ノートブックを実行して出力を確認するには、以下の手順を実行します。

1. ノートブックの 「ステップ 2: 知識ベースの作成 (Step 2: Create a Knowledge Base)」 セクションまでスクロールします。

   1. そのセクション内の 3 つのセルのそれぞれについて、 「実行」 アイコン をクリックします。

   2. セクション内の 3 つのセルの出力を確認します。 これらのセルのコードは、知識ベースを 2 つの記事のコレクションとしてセットアップします。 これらの記事は、 watsonx.aiのサンプルとして作成されており、他の場所で公開されている実際の記事ではありません。 作成者と公開日は架空のものです。

2. ノートブックの 「ステップ 3: 単純検索コンポーネントの作成 (Step 3: Build a simple search component)」 セクションまでスクロールします。

   1. そのセクション内の 2 つのセルのそれぞれについて、 「実行」 アイコン をクリックします。

   2. セクション内の 2 つのセルの出力を確認します。 これらのセル内のコードは、単純な検索コンポーネントを作成します。 検索拡張世代について説明する多くの記事では、検索コンポーネントがベクトル・データベースを使用することを前提としています。 ただし、一般的な取得拡張生成パターンを実行するには、知識ベースから確実に関連コンテンツを返すことができる検索および取得メソッドが実行されます。 このノートブックでは、検索コンポーネントは、単純な正規表現の一致に基づいて、知識ベース内の 2 つの記事の一方または他方の索引を返す単純検索機能です。

3. ノートブックの 「ステップ 4: 現場のプロンプト・テキスト (Step 4: Craft prompt text)」 セクションまでスクロールします。

   1. そのセクション内の 2 つのセルのそれぞれについて、 「実行」 アイコン をクリックします。

   2. セクション内の 2 つのセルの出力を確認します。 これらのセルのコードは、プロンプト・テキストを作成します。 特定のタスクに最適なプロンプトは誰にも表示されません。 ただし、 bigscience/mt0-xxl-13b、 google/flan-t5-xxl-11b、 google/flan-ul2-20bなど、命令調整されたモデルは、通常、サンプル・プロンプトを使用してこのタスクを実行できます。 保守的なデコード方法では、簡潔な回答が得られる傾向があります。 プロンプトで、生成時に置換される 2 つの文字列プレースホルダー ( %sのマークが付いている) に注目してください。

      • 最初のプレースホルダーは、知識ベースからの関連記事のテキストに置き換えられます。
      • 2 番目のプレースホルダーは、回答される質問で置き換えられます。

4. ノートブックの 「ステップ 5: ファウンデーション・モデルを使用して出力を生成する」 Python ライブラリー」 セクションにスクロールします。

   1. そのセクション内の 3 つのセルのそれぞれについて、 「実行」 アイコン をクリックします。

   2. セクション内の 3 つのセルの出力を確認します。 これらのセル内のコードは、 Python ライブラリーを使用して出力を生成します。 Python ライブラリーを使用して、 watsonx.ai で基盤モデルのプロンプトをプログラマチックに出すことができます。 ライブラリーについて詳しくは、以下のトピックを参照してください。

   • 基盤モデルの概要 Python ライブラリー
   • ファウンデーション・モデル Python ライブラリー・リファレンス

5. ノートブックの 「ステップ 6: すべてをまとめてプルし、検索拡張された生成を実行する」 セクションまでスクロールします。

   1. そのセクション内の 2 つのセルのそれぞれについて、 「実行」 アイコン をクリックします。 このコードは、すべてをまとめて取り出し、拡張された生成を実行します。

   2. セクション内の最初のセルの出力を確認します。 このセル内のコードは、ユーザー入力エレメントをセットアップします。

   3. セクションの 2 番目のセルに、トマトまたはキュウリに関連する質問を入力して、回答とソースを表示します。 例えば、Do I use mulch with tomatoes? などです。

   4. 質問に対する回答を確認します。