Superpipe

Superpipeは、ユーザーが構造化データ向けのLLM（言語モデル）パイプラインを構築、評価、最適化できる軽量フレームワークです。Superpipeを使用すると、モデルとパラメータを精度、費用効率、速度の点で最適化しながら、データを簡単にラベル付け、抽出、分類、タグ付けできます。ユーザーは独自のデータセットでパイプラインを評価し、さまざまなモデルやプロンプトを試すことができるため、柔軟性があります。

主な機能:

1️⃣ ビルド: langchainやLlamaIndexなどの一般的なライブラリから構築ブロックを使用して、複数ステップのLLMワークフローをSuperpipeパイプラインに変換します。

2️⃣ 評価: 出力をグランドトゥルースのラベルと比較する評価関数を定義して、パイプラインのパフォーマンスを測定します。

3️⃣ 最適化: モデル（例：GPT-4対Mixtral）、検索チャンク（例：3、5、7）、プロンプティング方法（例：思考の連鎖対直接プロンプティング）などのさまざまな組み合わせを試して、パイプラインに最適な構成を見つけます。

ユースケース:

1️⃣ 文書抽出: PDF、電子メール、Webサイトからエンティティと事実を抽出して、情報抽出タスクを自動化します。

2️⃣ 製品カタログのタグ付け: 検索機能の向上とパーソナライズされたレコメンデーションのために、AIが生成したタグを使用して製品カタログを強化します。

3️⃣ クエリ分析: 自然言語検索クエリからフィルタ引数を抽出して、検索精度を向上させます。

結論:

Superpipeは、構造化出力が求められるデータラベル付け、抽出、分類、タグ付けタスクでユーザーを支援します。特定のニーズに合わせたパイプラインを構築するための直感的なフレームワークを提供することで、ワークフローを合理化し、最適化機能を提供します。ユーザーは、文書抽出、カタログタグ付け、クエリ分析などのさまざまなドメインでSuperpipeの機能を活用できます。さまざまな構成を試す機能により、精度を損なうことなく効率が確保されます。Superpipeの威力を今すぐ体験してください！