「テクノロジー」Web3+AIのFlerkenS：パーソナルベクトルデータベースによるパーソナライズされたAI利用シーンの実現

序章

人工知能 (AI) テクノロジーの開発と普及に伴い、生活や仕事を支援または改善するために AI を使用する人が増えています。たとえば、AI を使用して、情報の取得、通信、タスクの完了、コンテンツの作成などを行うことができます。しかし、現状のAIサービスは標準化・集中化されたモデル、つまりプラットフォームやサービスプロバイダーが統一されたAI機能やインターフェースを提供し、ユーザーは限られた範囲内でしか選択して利用できないことが多い。このモデルには次の問題があります。

- 個別化と知性の欠如。プラットフォームやサービスプロバイダーは各ユーザーのニーズ、好み、興味を完全には理解できないため、提供される AI サービスは多くの場合、ユーザーの個別のニーズを満たすことができず、ユーザーのフィードバックや行動に基づいてインテリジェントに調整および最適化することもできません。

- セキュリティと信頼性の欠如。プラットフォームまたはサービスプロバイダーは、ユーザーの行動データ、個人情報、プライバシーデータなどを含むユーザーデータを収集して保存する必要があるため、これらのデータは漏洩、改ざん、悪用、または第三者によって取得される可能性があり、それによって安全性やセキュリティが危険にさらされる可能性があります。ユーザーの利益。

- 柔軟性と互換性の欠如。プラットフォームまたはサービスプロバイダーは AI の機能とインターフェイスを維持および更新する必要があるため、ユーザーはプラットフォームまたはサービスプロバイダーが提供する技術サポートとリソースにのみ依存することができ、さまざまなデータソース、機器、モデル、フレームワークを自由に選択して使用することはできません。また、他の AI プラットフォームやサービスと統合したり連携したりすることもできません。

これらの問題を解決するために、私たちは分散型ネットワーク (Web3) とベクトルデータベース (Vector Database) 技術に基づいた新しい AI サービスモデル、つまり Web3+AI FlerkenS (Web3+AI Shiyuanshou) を提案します。パーソナライズ AI サービスプラットフォーム。個人の行動データの収集を通じて個人のベクトルデータベースを形成し、カスタマイズされたプロンプトを通じてさまざまなパーソナライズされた AI 使用シナリオを出力できます。次のような特徴があります。

- 個性的でインテリジェント。ユーザーの行動特性やセマンティクスに基づいて、推奨、検索、質問と回答、作成などの最適化など、ユーザーのニーズ、好み、興味をより適切に満たす AI サービスをユーザーに提供できます。

- 安全性と信頼性。分散型ネットワーク技術を使用して、ユーザーが制御するデバイスにユーザーデータを保存することで、ユーザーデータのセキュリティとプライバシーを保護できます。また、ベクトルデータベーステクノロジーを使用して、ユーザーデータを効率的かつ安全に保存および分析し、データの可用性と整合性を向上させることができます。

- 柔軟性と互換性。ベクトルデータベーステクノロジーを使用して、ブラウザ、携帯電話、IoT デバイスなどの複数のデータソースアクセスをサポートし、クロスデバイスおよびクロスモーダルのデータ共有とコラボレーションを実現できます。また、プロンプトテクノロジーを使用して複数の AI 機能をサポートできます。 GPT ラージモデルなどのインターフェイスは、他の AI プラットフォームまたはサービスとの統合または連携を実現します。

この記事では、Web3+AI の FlerkenS の技術原理と利点、および人々の AI シーンベースのアプリケーションの普及に対するそのプラスの影響を紹介します。

技術原理

Web3+AI の FlerkenS は主に、分散型ネットワーク (Web3)、ベクトルデータベース (Vector Database)、プロンプトテクノロジー (Prompt Technology) の 3 つの部分で構成されます。以下に、これら 3 つの部分の技術原理をそれぞれ紹介します。

分散型ネットワーク

分散型ネットワーク (Web3) は、ブロックチェーン (Blockchain)、ピアツーピア (Peer-to-Peer) ネットワーク、暗号化アルゴリズムなどのテクノロジーに基づいたネットワークアーキテクチャです。従来の集中型ネットワーク (Web2) と比較して、次のような特徴があります。

- 仲介の排除。ネットワークサービスやリソースを提供するために中央機関やプラットフォームに依存する必要はなく、ネットワーク参加者によって自律的に組織され、協力します。

- 不信感。ネットワークトランザクションやアクティビティの有効性やセキュリティを検証または保証するために第三者に依存する必要はありませんが、コンセンサスメカニズムを通じてネットワーク参加者間の信頼を実現します。

- 検閲の解除。政府や組織によって管理されたり干渉されたりすることはありませんが、代わりにネットワーク参加者間の自由なコミュニケーションと表現が保証されます。

分散型ネットワークは、次の側面で Web3+AI の FlerkenS のサポートを提供できます。

- データストレージ。 IPFS などの分散ファイルシステムを使用して、ユーザーが制御するデバイスにユーザーデータを保存することで、ユーザーデータのセキュリティとプライバシーを保護できます。また、Filecoin などの分散ストレージネットワークを使用して、ユーザーにデータバックアップとインセンティブメカニズムを提供できます。

- データ送信。 Libp2p などのポイントツーポイント通信プロトコルを使用してユーザー間のデータ送信と共有を実現し、それによってデータの可用性と効率を向上させることができます。また、OrbitDB などの分散データベースを使用してユーザーにデータの同期とコラボレーション機能を提供できます。

- データの検証。イーサリアムなどのスマートコントラクトプラットフォームを使用してユーザー間のデータ検証とトランザクションを実現し、それによってデータの完全性と信頼性を確保できます。また、オーシャンプロトコルなどのデータマーケットを使用してユーザーにデータ交換と価値ベースのメカニズムを提供できます。

ベクトルデータベース

ベクトルデータベースは、特徴または属性の数学的表現である高次元ベクトルとしてデータを保存するデータベースです。従来のリレーショナルデータベースやドキュメントデータベースと比較して、ベクトルデータベースには次の特徴があります。

- 効率。近似最近傍 (ANN) 検索テクノロジーを使用して、ベクトルデータの高速かつ正確な類似検索と取得を実現し、クエリの効率と品質を向上させることができます。

- 多用途性。テキスト、画像、音声、ビデオなど、さまざまな機械学習アルゴリズムによって生成されたベクトルデータをサポートできるため、データの汎用性と互換性が向上します。

- スケーラビリティ。あらゆるサイズのデータセットをサポートし、高可用性、高スケーラビリティ、高パフォーマンスのサービスを提供できるため、データのスケーラビリティと安定性が向上します。

ベクトルデータベースは、次の側面で Web3+AI の FlerkenS のサポートを提供できます。

- データ変換。埋め込みモデル (埋め込みモデル) を使用して、さまざまなタイプのユーザー行動データ (テキスト、画像、オーディオ、ビデオなど) をベクトルに変換でき、いくつかのプリセット埋め込みモデルとインターフェイスを提供します。

- データストレージ。 Milvus や Milvus Edge などの軽量ベクトルデータベースを使用して、ユーザーベクトルデータをクライアント側またはクラウドに保存でき、シャーディング、圧縮、暗号化などの高度なストレージ機能を提供します。

- データ分析。ベクトルデータベースを使用して、類似性検索、クラスタリング、分類などのユーザーのベクトルデータを分析および処理することができ、フィルタリング、ソート、集計などの高度な分析機能を提供します。

迅速な技術

プロンプトテクノロジ (プロンプトテクノロジ) は、言語モデル (言語モデル) とプロンプト単語 (プロンプト) に基づいてテキストまたはその他の種類の出力を生成するテクノロジです。従来の自然言語生成 (NLG) テクノロジーと比較して、次のような特徴があります。

- シンプルさ。複雑なモデルのトレーニングや調整は必要ありません。ターゲットタスクに応じて適切なプロンプトワードを設計し、言語モデルに入力するだけで、対応する出力が得られます。

- 柔軟性。テキスト、画像、オーディオ、ビデオなど、さまざまなプロンプトワードに応じてさまざまなタイプまたはスタイルの出力を生成でき、さまざまな言語モデルに応じてさまざまな品質または複雑さの出力を生成できます。

- クリエイティブに。言語モデルに含まれる知識とロジックを使用して、新規または興味深い出力を生成したり、プロンプトの単語に含まれる感情や意図を使用して、ユーザーの期待やニーズを満たす出力を生成したりできます。

プロンプトテクノロジーは、次の側面で Web3+AI の FlerkenS のサポートを提供できます。

- 出力の生成。 GPTなどの大規模な言語モデルを使用して、ユーザーが入力または選択したプロンプトワードに従って、推奨、検索、質問と回答、作成などのさまざまなタイプの出力を生成でき、ユーザーのベクトルデータを使用できます。よりパーソナライズされたインテリジェントな出力を生成します。

- 出力評価。言語モデルを使用して、精度、可読性、多様性などのさまざまな評価指標に従って出力を評価および最適化できます。また、ユーザーのフィードバックと行動を使用して出力を評価および最適化できます。

- 出力インタラクション。言語モデルを使用して、テキスト、画像、オーディオ、ビデオなどのさまざまな対話方法に従って出力を対話および表示できます。また、ユーザーの行動データを使用して出力を対話および表示できます。

アドバンテージ

従来のAIサービスモデルと比較して、Web3+AIのFlerkenSには以下のようなメリットがあります。

- よりユーザーのニーズに沿ったものになります。ユーザーの行動特性とセマンティクスに基づいて、よりパーソナライズされたインテリジェントな AI サービスを提供できるため、ユーザーの満足度とロイヤルティが向上します。

- ユーザーの利益をさらに保護します。分散型ネットワーク技術を使用して、ユーザーが制御するデバイスにユーザーデータを保存することで、ユーザーのデータセキュリティとプライバシーを保護できます。また、データマーケットテクノロジーを使用して、ユーザーにデータ価値メカニズムを提供できます。

- ユーザーのシナリオにより適応可能。ベクトルデータベーステクノロジーを使用して、ブラウザ、携帯電話、IoT デバイスなどの複数のデータソースアクセスをサポートし、クロスデバイスおよびクロスモーダルのデータ共有とコラボレーションを実現できます。また、プロンプトテクノロジーを使用して複数の AI 機能をサポートできます。 GPT ラージモデルなどのインターフェイスは、他の AI プラットフォームまたはサービスとの統合または連携を実現します。

プラスの影響

Web3+AI の FlerkenS は、次の側面で AI シーンベースのアプリケーションの普及にプラスの影響を与えます。

- AIのアクセシビリティが向上しました。これにより、より多くの人が AI サービスを簡単に利用できるようになり、より多くの人が自分のデータを自律的に制御および管理できるようになります。

- AI の信頼性が向上しました。それにより、人々は AI サービスに対してより信頼と自信を持つことができ、人々はより AI サービスに関与し、貢献することができます。

- AI の創造性が向上しました。 AI サービスを通じて人々はより多くの情報や知識を得ることができ、人々は AI サービスを通じてより多くの感情や意味を表現できるようになります。

結論は

Web3+AI の FlerkenS は、分散型ネットワーク (Web3) とベクトルデータベース (Vector Database) 技術に基づいたパーソナライズされた AI サービスプラットフォームです。個人の行動データの収集を通じて個人のベクトルデータベースを形成し、カスタマイズされたプロンプトを通じてさまざまなパーソナライズされた AI 使用シナリオを出力できます。パーソナライゼーション、インテリジェンス、セキュリティ、信頼性、柔軟性、互換性という特徴があります。従来の AI サービスモデルと比較して、明らかな利点があり、AI シーンベースのアプリケーションの普及にプラスの影響を与えます。 Web3+AIのFlerkenSが人々により良いAI体験を提供し、人とAIの協働開発を促進できることを願っています。