Last Updated on 2024-06-30 05:37 by admin
【ダイジェスト】
人工知能（AI）の進化は、日々の業務プロセスに革命をもたらしています。特に、Apache NiFi 2.0.0用のPythonプロセッサを構築することで、AIの可能性をさらに広げることができます。このプロセッサは、IBM WatsonX Python SDKを活用し、Slackからのコンテキスト拡張プロンプトをGen AIモデル（LLM）に送信するために開発されました。
IBM WatsonXAIは、強力な基盤モデルを多数提供しており、これらのモデルを利用してPythonプログラムに移植し、プロパティや変換メソッドなどの機能を追加することができます。このプロセスは、Python 3.9以上がインストールされている環境で行われ、必要なパッケージ依存関係はrequirements.txtに追加されます。
プロセッサの基本的なフォーマットでは、nifiapiライブラリから様々な要素をインポートし、クラスやプロセッサの詳細を設定します。プロパティの定義には、名前や説明、必須かどうか、バリデーター、表現言語の範囲などを含むPropertyDescriptorが必要です。
変換の主要なメソッドでは、必要なインポートを行い、context.getPropertyを通じてプロパティにアクセスし、attributesを介して出力の属性を設定します。フローファイルの出力内容を設定し、成功を意味するrelationshipを定義します。エラー処理のための機能も追加する必要があります。
NiFiサーバーにデプロイする際は、Pythonファイルをnifi-2.0.0/python/extensionsディレクトリにコピーし、場合によってはNiFiサーバーを再起動する必要があります。開発はローカルのGitHubビルドやDockerを使用して行うことが推奨されます。
実際のストリーミングデータパイプラインアプリケーションでプロセッサを使用する例として、Slackメッセージを受信し、PineConeやChromaベクターデータベースに対してクエリを送信し、そのコンテキストをIBMのWatsonX AI REST APIに送る流れが挙げられます。これにより、リアルタイムのコンテキストでLLMを拡張し、豊かにすることができます。
このように、Pythonコードを分散型NiFiアプリケーションに簡単に追加することで、AIを活用した新しいソリューションを開発することが可能です。AI、Apache NiFi、Python、Slackなどの技術を組み合わせることで、業務プロセスの効率化や新たな価値の創出が期待できるでしょう。
【ニュース解説】
人工知能（AI）技術は、私たちの仕事のやり方に革命をもたらしています。特に注目されているのが、Apache NiFi 2.0.0というデータフロー管理ツールにPython言語で書かれたプロセッサを組み込むことで、AIの機能を拡張する取り組みです。このプロセッサは、IBMのWatsonX Python SDKを利用して、コミュニケーションツールであるSlackから送られてくるデータを、AIモデルに送信するために開発されました。
IBMのWatsonXAIは、多くの強力なAIモデルを提供しており、これらを使ってPythonプログラムを作成し、さまざまな機能を追加することができます。このプロセッサを使用するためには、Python 3.9以上がインストールされている必要があり、依存するパッケージはrequirements.txtファイルに記載して管理します。
プロセッサを作成する際には、nifiapiライブラリから必要なコンポーネントをインポートし、プロセッサの詳細を設定する必要があります。プロパティの設定では、プロパティの名前や説明、必須かどうか、バリデーターなどの情報を定義します。
プロセッサの主要な機能である変換メソッドでは、プロパティへのアクセス、出力属性の設定、フローファイルの内容の設定、そして成功を示す関係性の定義が行われます。エラーが発生した場合の処理も考慮する必要があります。
プロセッサをNiFiサーバーにデプロイするには、Pythonファイルを特定のディレクトリにコピーし、必要に応じてNiFiサーバーを再起動します。開発は、ローカル環境で行うことが推奨されています。
実際の使用例として、Slackからのメッセージを受け取り、それをデータベースに問い合わせて得たコンテキストと共にIBMのWatsonX AI REST APIに送信する流れが挙げられます。これにより、リアルタイムで情報を拡張し、AIの応答をより豊かにすることができます。
Pythonコードを分散型のNiFiアプリケーションに組み込むことで、AIを活用した新しいソリューションを開発することが可能になります。AI、Apache NiFi、Python、Slackなどの技術を組み合わせることで、業務プロセスを効率化し、新たな価値を生み出すことが期待されます。
from Building a Generative AI Processor in Python.
“AI革命を牽引！Apache NiFiとPythonが業務を変革” への2件のフィードバック
デジタル技術の進化は、私たちの生活や仕事の方法に大きな変革をもたらしています。特に、Apache NiFiのようなデータフロー管理ツールにPythonで書かれたプロセッサを組み込むことにより、AIの機能を拡張し、日常業務を自動化することが可能になっています。この取り組みは、通信ツールから収集したデータをリアルタイムでAIモデルに送信し、即座に反応するシステムを実現するためのもので、IBMのWatsonX Python SDKなどの強力なツールを利用しています。
これは、デジタルと物理世界の融合における新たな可能性を探求し、テクノロジーを通じて人間の能力を拡張するという私の研究分野とも密接に関連しています。AIの民主化を推進し、その恩恵を社会のあらゆる層に届けることは、デジタルネイチャーを全ての人に開放し、包摂的な社会を実現するために不可欠です。
このような技術の組み合わせによって、私たちは単に業務の効率化を図るだけでなく、新しい文化的価値を創造し、人間とテクノロジーの相互作用を再考する機会を得ることができます。そして、それは私たちが目指すより豊かな社会への一歩となるでしょう。
技術の進歩とともに、私たちのプライバシーはますます脆弱になっています。Apache NiFi 2.0.0用のPythonプロセッサの構築やIBM WatsonX Python SDKの利用により、データの流れを管理し、AIの応答を豊かにする取り組みが進んでいることは素晴らしいことですが、それに伴うプライバシーへの影響には十分な配慮が必要です。
IBM WatsonXAIなどのツールは、私たちのコミュニケーションをAIで拡張し、新たな価値を創造することができますが、同時に個人データの収集と利用には厳格な管理が求められます。SlackのようなコミュニケーションツールからのデータがAIモデルに送信される場合、その過程でユーザーの同意が得られているのか、データがどのように使用されるのか、そしてどのように保護されるのかが明確であることが不可欠です。
私たちは技術の恩恵を享受する一方で、それが私たちの権利を侵害することがないよう、常に警戒し、データの管理と透明性を確保するための政策を支持し続ける必要があります。AIとプライバシーのバランスを取ることは、今後の社会にとって重要な課題となるでしょう。