Getting started with Pipelines

Getting started with Pipelines#

どこから始めるべきか#

AI Accelerator Pipelines overview から始めて、パイプラインとは何か、それがどのように動作するかを理解するのが最適です。

インストール#

Pipelinesは、EDB Postgres AI - AI Acceleratorツールスイートに含まれています。 Pipelinesをインストールするには、 AI Accelerator Installation Guide の指示に従ってください。

パイプラインを使用する#

Pipelinesをインストールしたら、それを使用してデータを操作できます。

Postgresサーバーにログインし、Pipelines拡張機能がインストールされていることを確認します。

CREATE EXTENSION aidb CASCADE;

この例はPostgresテーブルデータでのみ動作するため、pgfs拡張機能をインストールする必要はありません。

例では、作業するテーブルを作成します。

CREATE TABLE products (
   id SERIAL PRIMARY KEY,
   product_name TEXT NOT NULL,
   description TEXT,
   last_updated_at TIMESTAMP WITH TIME ZONE DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
);
__OUTPUT__
CREATE TABLE

次に、それにいくつかのデータを挿入します。

INSERT INTO products (product_name, description) VALUES
      (Hamburger, A delicious combination of bread and meat),
      (Cheesburger, Improving on a classic, the cheese brings favorite flavors),
      (Fish n Chips, The fish is a little greasy and the chips do not help),
      (Fries, Never sure about these on their own, needs seasoning),
      (Burrito, Always ready for this parcel of edible wonder),
      (Pizza, It is very much a staple, but the rolled dough with toppings does not inspire),
      (Sandwich, The blandest of offerings, the sandwich is predominantly boring bread),
      (Veggie Burger, The ultra-processed vegetable product in this is neither healthy nor delicious),
      (Kebab, Maybe one of the great edible treats, sliced lamb, salad and crisp pitta);
__OUTPUT__
INSERT 0 9

結果は、いくつかのデータを含むテーブルです。食品とそれに関する非常に個人的な意見。

!!!注

この例では、単純な処理されたデータを使用します。パイプラインは、 Pipelines reference - Preparers を介して複数の前処理ステップを処理することもできます。

Pipelinesのコアは ナレッジベース です。ナレッジベースは、テーブル内のデータにアクセスし、AIワークフローで使用する方法です。

Getting started with Pipelines#

関連項目#

Pipelines models reference では、OpenAI API互換サービスからの外部モデルを含む、パイプラインを使用してより多くのモデルを作成する方法を学習できます。

Pipelines reference - Preparers では、エンベディングが計算される前にデータの前処理ステップを実行するプリペアラーを作成する方法の詳細を学習できます。

Knowledge Bases では、外部データソース、ローカルファイル、またはS3ストレージでナレッジベースを使用する方法、およびナレッジベース機能を使用して必要なデータを取得する方法について詳しく学ぶことができます。

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