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材料開発でLLMを活用する場合において、どれほどRAGが重要なのか？ - LLaMPに基づく事例紹介

はじめにこんにちは。株式会社QunaSys CRSチームの大西です。 今回は、弊社CRSチームが気になった論文の内容を紹介しながら、化学系出身である大西目線で、材料開発におけるLLM活用についてまとめていきたいと考えています。 読者のみなさまは、材料開発や化学分野の研究で、ChatGPTをはじめとするLLM(大規模言語モデル)を活用されたこと・活用しようと考えていたことはありますか？LLMは、もっともらしいように間違った内容を出力したり、専門分野における質問をするとイマイ

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    • LLMエージェントでDemand-Drivenな量子化学計算を実現

      はじめにCRSチームでソフトウェアエンジニアをやっている山口です！ こちらの記事は以下の記事の続きです。以下の記事からお読みいただくことをおすすめしますが知らなくても読めます。 前回は、Agentを利用してやりたいことベースで量子化学計算ができる「Demand-Drivenな量子化学計算」の全体像を解説しました。 今回は、どのようにしてやりたいことベースで量子化学計算するのかについて解説していきたいと思います。 やりたいことベースで量子化学計算を実行させるならAgen

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      • （概要編）生成AIが拓く新たな可能性：自然言語でDemand-Drivenな量子化学計算

        はじめにQunaSysのCRSチームでエンジニアをやっている山口です。 私は学生時代、分子動力学を用いた研究に従事していました。 現在、QunaSysには量子化学計算に精通しているメンバーが多数在籍していますが、私自身は量子化学計算について多少心得てはいるものの、リサーチチームでもないため、本業としては取り組んでいません。 しかし、QunaSysの一員である以上、量子化学計算に対する理解は不可欠だと考えています。 ただ量子化学計算は非常に複雑で、理解を深めながら計算を進める

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        • LangChainを使って自然言語でRDBからデータを取得する

          はじめにこんにちは。CRSチームの小澤です。 先日LangChainのブログで、LangChainを使って自然言語でRDBに問い合わせるチュートリアルが紹介されていました。 自然言語を使ってRDBからデータを取得できるようになると、SQLに精通していない方でもデータを手軽に扱えるようになって、より多くの人がデータを活用できるようになるかもしれません。 今回はこちらを検証していきます。 元記事ではMySQLを使って、音楽関連のデータを使っていますが、今回はSQLiteを

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        • LLMエージェントでDemand-Drivenな量子化学計算を実現

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        • （概要編）生成AIが拓く新たな可能性：自然言語でDemand-Drivenな量子化学計算

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          退屈な論文調査はAIにやらせよう ― arXivとChemRxivからの論文自動抽出&要約LLM: PaperBot君の紹介

          はじめにこんにちは。株式会社QunaSys CRSチームの大西です。 今回は、弊社エンジニアが開発した論文調査&要約LLMであるPaperBot君の紹介と、PaperBot君による論文要約の精度についてまとめていきます。最後までお読み頂ければ幸いです！ PaperBot君の機能1. arXivおよびChemRxivからの論文自動抽出 PaperBot君は、arXivおよびChemRxivから論文の抽出と要約を自動的に行ってくるbotで、弊社Slackチャンネルで日々活躍

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          Table TransformerとGPT-4Vを用いたPDF内の表の解析

          こんにちは。QunaSysの小澤です。 先日弊社山口のRAG紹介の記事が公開されました。 RAGは非常に有用なツールですが、PDFの論文などを扱う際には、表データを正しく読み取れない場合があります。 表の構造を適切に処理することは難しく、いくつかの改善策が提案されています。 例えば、RAGを構築するのに使われるライブラリであるLlamaIndexのドキュメントに以下のような情報があります。 このドキュメントでは表を含むデータを扱う方法として、PDFを一旦すべて画像データ

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          今からでもRAG入門 ~ Hello, RAG ~

          はじめにどうも、山口です。 みなさん、LLMを使ったアプリを作ったことはありますか？ 今回はLLMアプリの登竜門であるRAGへ入門することを目指して書いていき たいと思います。 話す内容はざっくり以下の通りです。 RAGの仕組み RAGの実装 「RAGあり」と「RAGなし」の回答を弊社のリサーチャーの方々にどちらが回答として正しそうか判断してもらいました！ RAGのユースケース RAGの評価(分量少なめ) RAGのセキュリティ(分量少なめ) RAGについて知っ

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          GPT-4とClaude3(Opus)で特許の請求項を比較

          はじめにこんにちは、QunaSysの吉海です。今回、特許調査という膨大な時間と労力を要する作業を大規模言語モデル（LLM）で補助できないかを検証してみました。提案する特許の請求項を作成し、ChatGPT(GPT-4)とClaude3を用いて既存の特許請求項との比較を行いました。類似性の確認と文言による潜在的な特許侵害リスクの検証に重点を置き、LLMを活用することで、より効率的かつ網羅的な特許調査が可能となるか検討しました。本取り組みが特許調査業務の効率化と品質向上に寄与する

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          社内Slack Botを改善するためにRagasでRAGを評価する

          はじめにはじめましてQunaSys、CRSチームの山口です。 みなさん、業務でRAGを使用していますか？ 論文探し効率化のためのSlack BotであるPaperBotくんではRAGを使用しています。 PaperBotくんの要約機能であまりいい回答が返ってこなくて、いくつかのテクニックを使ってRAGの精度を上げようとしました。が、いまいち良くなったのかどうかいまいち評価できませんでした。 この課題を解決するために、今回の記事では「論文探し効率化のためのBotであるPape

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          化学系問題解決ツールChemCrowを試してみる

          こんにちは。QunaSys CRSチームでソフトウェアエンジニアをしている小澤です。 QunaSys（キュナシス）は量子コンピュータのアルゴリズムの研究開発から実用レベルのエンジニアリングまで、一貫して取り組んでいる東京のスタートアップです！ 素材、化学、製薬など 様々な分野で産業活用できるよう、量子コンピュータのパワーを最大限引き出すための研究開発を進めています。 その中でCRS(Chemical Research Solution)チームでは化学の研究活動をサポートす

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