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お客様のデータは当社で安全に保護されます

データセキュリティとプライバシーへの取り組み ChatGPTは人工知能の代名詞となり、これまでAIになじみのなかった人たちでさえ、AIについての知識を得るようになった。 その人気は急上昇し、企業や個人はChatGPTに似ているが自社のデータに合わせたAIボットを求めるようになった。 Cody AIでは、このプロセスを簡素化し、合理化することで、AIの複雑な技術的問題を掘り下げる必要をなくすとともに、最新のイノベーションに対応することを目指しています。 カスタムユースケースでAIを使用する個人や企業の間で大きな懸念となっているのが、データの完全性とセキュリティだ。 GPTのような言語モデルを構築するには、膨大なトレーニングデータセットを使用する必要がある。 Cody AIでは、このような懸念を理解し尊重し、お客様のデータとプライバシーの保護を優先しています。 Codyがどのようにプロセス全体を通してデータのセキュリティを確保するのかを理解するために、その道のりを3つのセクションに分けてみよう:ドキュメント、エンベッディング、モデルです。 書類 Codyは安全でプライベートなAmazon Simple Storage Service (S3)を利用し、処理前の初期段階でドキュメントを保存します。 S3は全てのバケットへの全てのオブジェクトのアップロードの暗号化を保証し、PCI-DSS、HIPAA/HITECH、FedRAMP、EUデータ保護指令、FISMAのような様々なプログラムへのコンプライアンスを維持する。 これにより、お客様のデータは確実に保護され、規制要件に準拠します。 Codyにアップロードされたドキュメントは、SSE-S3(Server-Side Encryption)プロトコルに従い、あなたとあなたのチームメンバーだけがアクセスでき、データの機密性とプライバシーが保証されます。 埋め込み エンベッディングは基本的に、データをベクトル(数値のリスト)の形で表現したものです。 コーディに提供されるデータは構造化されていないため、埋め込みデータに変換することで、より高速な検索と意味検索が可能になる。 Codyがどのように文書から回答を生成するかについては、こちらの記事をご覧ください。 これらのベクトルや埋め込みを保存するために、CodyはPineconeという大企業から信頼されているセキュアなベクトルデータベースに依存している。 Pineconeは、以下のような強固なセキュリティ機能を提供している: SOC2 Type II 認証 GDPR対応 脆弱性をチェックするための定期的な侵入テスト。 完全に管理されたセキュアなAWSインフラ上でKubernetesコンテナを分離し、データを保存。 モデル Cody AIはOpenAIのGPTモデル(GPT-3.5、GPT-3.5 16K、GPT-4を含む)を活用して応答を生成します。 リソースの制限のため、これらのモデルはコーディのネイティブサーバーではホスティングされていません。 その代わりに、OpenAIが提供するAPI(ドキュメントやクエリのエンベッディングの作成にも使用される)を利用する。 回答を生成する際には、すべての文書を送信するのではなく、質問されたことに関連するデータの特定の部分のみをリクエストで送信する。 このアプローチは、効率的な処理、データの完全性を保証し、不必要なデータ転送を最小限に抑える。 APIによって提供される追加のセキュリティメカニズムは、あなたのデータが既存または新しい言語モデルの学習に使用されないことです。 これにより、お客様のデータはお客様のボットに限定され、モデルのトレーニング目的には使用されません。 2023年3月1日より、データの使用および保持に関するポリシーを2点変更いたします: 1.OpenAIは、お客様が明示的にこの目的のためにお客様のデータを弊社と共有することを決定しない限り、弊社のモデルを訓練または改善するために、弊社のAPIを介してお客様から提出されたデータを使用しません。 データ共有のオプトインが可能です。 2.APIを通じて送信されたデータは、不正使用および誤用監視の目的で最大30日間保持され、その後削除されます(法律で義務付けられている場合を除く)。 ソースオープンAI このコミットメントにより、機密性のレイヤーが追加され、お客様のデータのプライバシーとセキュリティが保証されます。 詳しくはこちらの記事をご覧いただきたい。 結論 これら3つの要素を総合的に考慮すると、Cody AIはデータ・セキュリティとコンプライアンスに対してきちんと構築されたアプローチを示し、お客様のデータの99%のセキュリティを保証します。 データ・プライバシーが最も重要視される時代において、私たちはお客様のデータの完全なセキュリティを確保するために、それ以上の努力を惜しみません。 Cody… Read more »

によって Om Kamath1 最小読み取り
お客様のデータは当社で安全に保護されます

データセキュリティとプライバシーへの取り組み

ChatGPTは人工知能の代名詞となり、これまでAIになじみのなかった人たちでさえ、AIについての知識を得るようになった。 その人気は急上昇し、企業や個人はChatGPTに似ているが自社のデータに合わせたAIボットを求めるようになった。 Cody AIでは、このプロセスを簡素化し、合理化することで、AIの複雑な技術的問題を掘り下げる必要をなくすとともに、最新のイノベーションに対応することを目指しています。

カスタムユースケースでAIを使用する個人や企業の間で大きな懸念となっているのが、データの完全性とセキュリティだ。 GPTのような言語モデルを構築するには、膨大なトレーニングデータセットを使用する必要がある。 Cody AIでは、このような懸念を理解し尊重し、お客様のデータとプライバシーの保護を優先しています。

Codyがどのようにプロセス全体を通してデータのセキュリティを確保するのかを理解するために、その道のりを3つのセクションに分けてみよう:ドキュメントエンベッディングモデルです。

書類

Codyは安全でプライベートなAmazon Simple Storage Service (S3)を利用し、処理前の初期段階でドキュメントを保存します。 S3は全てのバケットへの全てのオブジェクトのアップロードの暗号化を保証し、PCI-DSSHIPAA/HITECHFedRAMPEUデータ保護指令FISMAのような様々なプログラムへのコンプライアンスを維持する。 これにより、お客様のデータは確実に保護され、規制要件に準拠します。 Codyにアップロードされたドキュメントは、SSE-S3(Server-Side Encryption)プロトコルに従い、あなたとあなたのチームメンバーだけがアクセスでき、データの機密性とプライバシーが保証されます。

埋め込み

エンベッディングは基本的に、データをベクトル(数値のリスト)の形で表現したものです。 コーディに提供されるデータは構造化されていないため、埋め込みデータに変換することで、より高速な検索と意味検索が可能になる。 Codyがどのように文書から回答を生成するかについては、こちらの記事をご覧ください。

これらのベクトルや埋め込みを保存するために、CodyはPineconeという大企業から信頼されているセキュアなベクトルデータベースに依存している。

Pineconeは、以下のような強固なセキュリティ機能を提供している:

  1. SOC2 Type II 認証
  2. GDPR対応
  3. 脆弱性をチェックするための定期的な侵入テスト。
  4. 完全に管理されたセキュアなAWSインフラ上でKubernetesコンテナを分離し、データを保存。

モデル

Cody AIはOpenAIのGPTモデル(GPT-3.5、GPT-3.5 16K、GPT-4を含む)を活用して応答を生成します。 リソースの制限のため、これらのモデルはコーディのネイティブサーバーではホスティングされていません。 その代わりに、OpenAIが提供するAPI(ドキュメントやクエリのエンベッディングの作成にも使用される)を利用する。 回答を生成する際には、すべての文書を送信するのではなく、質問されたことに関連するデータの特定の部分のみをリクエストで送信する。 このアプローチは、効率的な処理、データの完全性を保証し、不必要なデータ転送を最小限に抑える。 APIによって提供される追加のセキュリティメカニズムは、あなたのデータが既存または新しい言語モデルの学習に使用されないことです。 これにより、お客様のデータはお客様のボットに限定され、モデルのトレーニング目的には使用されません。

2023年3月1日より、データの使用および保持に関するポリシーを2点変更いたします:
1.OpenAIは、お客様が明示的にこの目的のためにお客様のデータを弊社と共有することを決定しない限り、弊社のモデルを訓練または改善するために、弊社のAPIを介してお客様から提出されたデータを使用しません。 データ共有のオプトインが可能です。
2.APIを通じて送信されたデータは、不正使用および誤用監視の目的で最大30日間保持され、その後削除されます(法律で義務付けられている場合を除く)。

ソースオープンAI

このコミットメントにより、機密性のレイヤーが追加され、お客様のデータのプライバシーとセキュリティが保証されます。 詳しくはこちらの記事をご覧いただきたい。

結論

これら3つの要素を総合的に考慮すると、Cody AIはデータ・セキュリティとコンプライアンスに対してきちんと構築されたアプローチを示し、お客様のデータの99%のセキュリティを保証します。 データ・プライバシーが最も重要視される時代において、私たちはお客様のデータの完全なセキュリティを確保するために、それ以上の努力を惜しみません。

Cody AIとそのデータセキュリティに関するご意見やご質問は、ヘルプをご覧ください。 また、Discordコミュニティへの参加も大歓迎です。貴重な意見を提供したり、ディスカッションに参加したりすることができます。

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GPT-4oミニ:知っておくべきこと
アーティフィシャル・インテリジェンス

GPT-4oミニ:知っておくべきこと

GPT-4oミニの紹介 2024年7月18日、オープンアイは、堅牢なGPT-4oモデルのコンパクトでコスト効率に優れたGPT4o Miniを発表した。 この新しいAIモデルは、効率的で経済的なAIソリューションを必要とする開発者や消費者をターゲットに、スピードと価格の向上を実現するよう設計されている。 GPT4o Miniは、顧客サービスのチャットボットやリアルタイムのテキスト応答など、より幅広い用途でより身近で手頃なものにすることで、高度なAI技術へのアクセスを民主化することを目指している。 OpenAIのGPT4o Mini APIを通じて利用可能なGPT4o Miniは、ChatGPTのウェブとモバイルアプリにも統合されており、翌週には企業向けアクセスも開始される予定です。 このモデルの主な特徴は、テキストとビジョンの入出力のサポート、128,000トークンのコンテキストウィンドウ、2023年10月の知識カットオフなどである。 この汎用性の高いAIモデルは、GPT-3.5ターボに取って代わる態勢を整えており、大量かつ単純なAI駆動タスクに適した選択肢として位置づけられている。 パフォーマンスとベンチマーク達成 GPT4oミニは、文字と視覚の両方を含む推論タスクで卓越した性能を発揮します。 このコンパクトなモデルは、既存の小型AIモデルの能力を凌駕するよう綿密に設計されている。 例えば、Gemini 1.5 FlashとClaude 3 Haikuがそれぞれ79%と75%であったのに対し、GPT4o MiniはMassive Multitask Language Understanding (MMLU)ベンチマークで82%という驚異的なスコアを達成した。 GPT4o Miniは、テキストや視覚のタスクだけでなく、数学的推論にも優れています。 MGSMベンチマークでは87%という驚異的なスコアを記録し、小型AIモデルの領域での優位性をさらに確立した。 これらの成果は、このモデルの堅牢性と、AI主導のアプリケーションにおける新たな基準を打ち立てる可能性を強調している。 GPT-4oミニのコスト効率と価格 GPT4oミニの最も魅力的な特徴の一つは、そのコスト効率である。 価格は入力トークン100万個あたり15セント、出力トークン100万個あたり60セントで、前身のGPT-3.5ターボより60%以上安い。 この大幅なコスト削減は、AIソリューションへの支出の最適化を目指す開発者や企業にとって魅力的な選択肢となる。 GPT4o Miniの手頃な価格は、様々なAIアプリケーションに大きな影響を与える。 カスタマー・サポートのチャットボットからリアルタイムのテキスト応答まで、コストの障壁を下げることで、既存プロジェクトと新規プロジェクトの両方で幅広い導入が可能になる。 これにより、中小企業や新興企業は、従来はコスト的に困難であった高度なAI技術を活用できるようになり、最先端のAIへのアクセスが民主化される。 こうしたコスト削減の恩恵を大きく受ける可能性のあるユースケースには、自動化されたカスタマーサービス、ダイナミックなコンテンツ生成、リアルタイムのデータ分析などがある。 高度なAIをより身近なものにすることで、OpenAIはAIが様々なアプリケーションやデジタル体験のシームレスな一部となる未来への道を切り開こうとしている。 技術仕様と能力 GPT4oミニは、テキストやビジョンを含む幅広い入出力をサポートしています。 この汎用性により、開発者は複数の種類のデータを扱うことができる多様なアプリケーションを作成することができる。 さらに、OpenAIは将来のアップデートで、これらの機能をビデオやオーディオの入出力に拡張し、マルチメディア文脈でのモデルの使い勝手を向上させる予定です。 GPT4oミニのもう一つの主な特徴は、最大128,000トークンをサポートする広範なコンテキストウィンドウです。 これにより、このモデルは大規模なデータセットを効率的に管理することができ、包括的なデータ分析を必要とするアプリケーションに最適です。 さらに、このモデルの知識のカットオフは2023年10月に設定されており、世界の比較的最近の理解で動作するようになっている。 これらの技術仕様により、GPT4o Miniは高度なAIアプリケーションのための堅牢なツールとなっている。 安全・セキュリティ対策 OpenAIはGPT4o Miniに強固な安全・セキュリティ対策を導入し、保護と信頼性を強化している。… Read more »

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プライベートクラウド用のラグ
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プライベート・クラウド向けRAG:どのように機能するのか?

プライベート・クラウドがどのようにすべての情報を管理し、賢い意思決定をしているのか不思議に思ったことはないだろうか。 そこでRAG(Retrieval-Augmented Generation)の出番だ。 これは、プライベートクラウドが適切な情報を見つけ、そこから有用なものを生成するのを助ける、超スマートなツールだ。 このブログでは、RAGがプライベート・クラウドでどのように魔法をかけるか、簡単なツールと巧妙なトリックを使って、すべてをよりスムーズにより良くする方法について紹介する。 飛び込む。 RAGを理解する:RAGとは何か? 検索補強世代(RAG)は、自然言語処理(NLP)や情報検索システムで使われる最先端技術である。 検索と生成という2つの基本的なプロセスを組み合わせたものだ。 検索:RAGの検索プロセスでは、ドキュメント・リポジトリ、データベース、APIなど、さまざまな外部ソースから関連データを取得する。 この外部データは多様で、さまざまなソースやフォーマットからの情報を含んでいる。 世代:関連データが検索されると、生成プロセスでは、検索された情報に基づいて新しいコンテンツ、洞察、または応答を作成または生成する。 このように生成されたコンテンツは、既存のデータを補完し、意思決定や正確な回答の提供に役立つ。 RAGはどのように機能するのか? では、RAGの仕組みを理解しよう。 データ準備 最初のステップでは、コレクションに格納された文書とユーザーからのクエリの両方を同等のフォーマットに変換する。 このステップは、類似検索を行う上で非常に重要である。 数値表現(エンベッディング) 類似検索のために、文書とユーザークエリを比較可能にするために、それらはエンベッディングと呼ばれる数値表現に変換される。 これらの埋め込みは、洗練された埋め込み言語モデルを使用して作成され、基本的にテキスト内の概念を表す数値ベクトルとして機能する。 ベクトルデータベース テキストの数値表現である文書埋め込みは、ChromaやWeaviateのようなベクトルデータベースに格納することができる。 これらのデータベースは、類似検索のための埋め込みデータの効率的な保存と検索を可能にする。 類似検索 ユーザクエリから生成された埋め込みに基づき、埋め込み空間内で類似検索が行われる。 この検索は、埋め込み値の数値的な類似性に基づいて、コレクションから類似のテキストや文書を特定することを目的としている。 コンテキストの追加 類似のテキストを特定した後、検索されたコンテンツ(プロンプト+入力されたテキスト)がコンテキストに追加される。 元のプロンプトと関連する外部データの両方で構成されるこの拡張コンテキストは、次に言語モデル(LLM)に入力される。 モデル出力 言語モデルは、関連する外部データを使ってコンテキストを処理し、より正確でコンテキストに関連した出力や応答を生成できるようにする。 続きを読むRAG APIフレームワークとは? プライベート・クラウド環境にRAGを導入する5つのステップ 以下は、プライベート・クラウドにRAGを実装するための包括的なガイドである: 1.インフラ準備アセスメント まず、既存のプライベート・クラウド・インフラを評価することから始める。 ハードウェア、ソフトウェア、ネットワーク機能を評価し、RAGの実装との互換性を確保する。 シームレスな統合のための潜在的な制約や要件を特定する。 2.データ収集と準備 プライベートクラウド環境内の多様なソースから関連データを収集する。 これには、文書リポジトリ、データベース、API、その他の内部データソースが含まれる。 収集されたデータが整理され、洗浄され、さらなる処理のために準備されていることを確認する。 データは、検索や生成処理のためにRAGシステムに簡単に入力できる形式でなければならない。 3.適切な埋め込み言語モデルの選択 プライベート・クラウド環境の要件と規模に合わせて、適切なエンベッディング言語モデルを選択します。 BERT、GPT、またはその他の高度な言語モデルのようなモデルは、その互換性と性能指標に基づいて検討することができる。 4.埋め込みシステムの統合 ドキュメントやユーザークエリを数値表現(エンベッディング)に変換できるシステムやフレームワークを実装する。 これらの埋め込みが、テキストデータの意味と文脈を正確に捉えていることを確認する。 ベクターデータベース(例:Chroma、Weaviate)をセットアップして、これらの埋め込みを効率的に保存・管理し、迅速な検索や類似検索を可能にする。 5.テストと最適化 プライベートクラウド環境内に実装されたRAGシステムの機能性、正確性、効率性を検証するための厳格なテストを実施する。 さまざまなシナリオをテストし、潜在的な限界や改善点を特定する。… Read more »

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