OGAI Embedder

🚀 OGAI-Embedder

OGAI-Embedderは、石油・ガス産業における掘削工学アプリケーション向けに特化して微調整されたsentence-transformersモデルです。文章や段落を384次元の密ベクトル空間にマッピングし、掘削関連データセット内での技術文書検索、自動レポート分析、インテリジェント検索などのタスクに利用できます。

🚀 クイックスタート

📦 インストール

sentence-transformersをインストールすると、このモデルを簡単に使用できます。

pip install -U sentence-transformers

💻 使用例

基本的な使用法

from sentence_transformers import SentenceTransformer
sentences = ["What is the optimal mud weight for a high-angle well?", "How does managed pressure drilling improve well control?"]

model = SentenceTransformer('OGAI-Embedder')
embeddings = model.encode(sentences)
print(embeddings)

✨ 主な機能

掘削特化の検索と取得

OGAI-Embedderは、掘削作業の文書検索エンジンで使用でき、以下のような文書に対する意味検索を可能にします。

• 掘削レポート
• ケーシング設計マニュアル
• マッドロギングデータ
• 方向掘削調査
• 機器仕様
• 坑井制御手順

掘削工学のためのトレーニングデータ

このモデルは、掘削工学の文書、マニュアル、現場レポートからなる精選されたデータセットを使用して微調整されています。

使用された主要なデータセット

AI駆動の掘削工学支援のためのデプロイ

OGAI-Embedderは、石油・ガスプラットフォームへのリアルタイムAI統合を目的として設計されています。これにより、以下のことが可能になります。

• 掘削エンジニアのための自動レポート分析
• 大規模な掘削知識ベースからのインテリジェント文書検索
• 坑井計画と実行のためのコンテキスト認識型AIアシスタント
• 過去の坑井性能データに基づく高度な意思決定支援

モデルのデプロイ

このモデルは、掘削工学アプリケーションでの効率的な推論のためにllama.cppとともに使用できます。

brew install llama.cpp
llama-cli --hf-repo OGAI-Embedder --hf-file ogai-embedder-q5_0.gguf -p "What are the key challenges in managed pressure drilling?"

サーバーを実行するには、以下のコマンドを使用します。

llama-server --hf-repo OGAI-Embedder --hf-file ogai-embedder-q5_0.gguf -c 2048

このモデルは、Apache 2.0ライセンスの下で、研究および商用利用のためにHugging Faceで利用可能です。

📄 ライセンス

このモデルはApache 2.0ライセンスの下で提供されています。