embedding-pipelines

embedding-pipelines

目的

このスキルは、AI/ML モデルの埋め込みパイプラインを管理し、NLP やレコメンデーションシステムなどのタスクでベクトル埋め込みを扱うパイプラインの作成、最適化、デプロイを可能にします。Hugging Face や TensorFlow などのフレームワークと連携し、ワークフローを効率化します。

使用する場面

類似検索のためにテキストをベクトルに変換する場合など、埋め込みモデルの生成、ファインチューニング、デプロイが必要なときにこのスキルを使用します。大規模なデータセットを扱う場合、推論速度を高めるためにモデルを最適化する場合、本番環境の ML パイプラインに埋め込みを統合する場合に適用してください。

主な機能

• カスタムモデル（例：BERT、Word2Vec）とデータソースを使用して埋め込みパイプラインを作成します。
• PCA や量子化による次元削減など、パフォーマンスのためにパイプラインを最適化します。
• AWS Sagemaker などのクラウド環境やローカルサーバーにパイプラインをデプロイします。
• 埋め込み品質やレイテンシなどのパイプラインメトリクスを監視します。
• 設定可能な入力形式（例：JSON、CSV）で、バッチ処理とリアルタイム処理に対応します。

使用パターン

環境変数 $EMBEDDING_API_KEY による認証を必ず初期化してください。簡単なタスクには CLI を、プログラムからの連携には API を使用します。まずパイプライン設定ファイル（YAML または JSON）を定義し、次にコマンドを実行してビルドとデプロイを行います。ループやスクリプトでは、API 呼び出しをエラーチェック付きの関数でラップしてください。使用例：設定を読み込み、パイプラインを作成し、最適化してからデプロイします。

主なコマンド/API

embedding-pipelines サブコマンドで OpenClaw CLI を使用します。認証には、コマンドの実行前に $EMBEDDING_API_KEY を設定する必要があります。

• パイプラインを作成する：
  openclaw embedding-pipelines create --config pipeline.yaml --model bert
  （設定ファイルの例：{"model": "bert", "data_path": "data.csv"}）

• パイプラインを最適化する：
  openclaw embedding-pipelines optimize --pipeline-id 123 --method pca --dimensions 128
  （API エンドポイント：POST /api/embedding-pipelines/123/optimize、リクエスト本文：{"method": "pca", "dimensions": 128}）

• パイプラインをデプロイする：
  openclaw embedding-pipelines deploy --pipeline-id 123 --endpoint http://my-server:8080
  （コードスニペット：
  import requests
  response = requests.post('http://api.openclaw.com/api/embedding-pipelines/deploy', json={"id": 123, "endpoint": "http://my-server:8080"}, headers={"Authorization": f"Bearer {os.environ['EMBEDDING_API_KEY']}"}
  )

• パイプラインを一覧表示する：
  openclaw embedding-pipelines list --filter active
  （API：GET /api/embedding-pipelines?filter=active）

設定形式は JSON または YAML です。例：
{
"model": "bert",
"input_type": "text",
"output_dim": 768
}

連携に関する注意事項

環境変数に $EMBEDDING_API_KEY を設定して連携します。Python スクリプトでは OpenClaw SDK を使用します。pip install openclaw-sdk でインストールしてから、インポートして認証してください。例：from openclaw import EmbeddingPipelines; client = EmbeddingPipelines(api_key=os.environ['EMBEDDING_API_KEY'])。長時間実行されるタスクでは、アプリケーションが非同期レスポンスを処理できるようにしてください。Kubernetes では、設定ファイルをシークレットとしてマウントし、デプロイ YAML で参照してください。

エラー処理

CLI の終了コード（例：失敗時はゼロ以外）と API のレスポンスステータスコード（例：不正なリクエストの場合は 400、認証エラーの場合は 401）を確認してください。不正な設定などの特定のエラーは、レスポンス JSON を解析して処理します（例：{"error": "Invalid model type"}）。コードでは try-except ブロックを使用します：
try:
response = client.create_pipeline(config)
except Exception as e:
if "Invalid config" in str(e):
print("設定を修正して再試行してください")

デバッグのため、パイプライン ID などの詳細とともにエラーをログに記録してください。ネットワークの問題などの一時的なエラーは、指数バックオフを使用して再試行します。

使用例

1. テキストデータ向けのシンプルな埋め込みパイプラインを作成して最適化する：
   まず、次の内容で設定ファイル pipeline.yaml を作成します：{"model": "bert", "data_path": "text_data.csv"}。次に実行します：
   export EMBEDDING_API_KEY=your_key_here
openclaw embedding-pipelines create --config pipeline.yaml
   続けて、次を実行します：openclaw embedding-pipelines optimize --pipeline-id 456 --method quantization

2. 最適化したパイプラインをクラウドエンドポイントにデプロイする：
   最適化後、次のコマンドでデプロイします：
   openclaw embedding-pipelines deploy --pipeline-id 456 --endpoint https://sagemaker-endpoint.aws.com
   スクリプトでは次のようにします：
   client = EmbeddingPipelines(api_key=os.environ['EMBEDDING_API_KEY'])
   client.deploy(456, "https://sagemaker-endpoint.aws.com")

グラフの関係

• 関連先：「model-training」（最適化した埋め込みをトレーニングループに渡すため）
• 依存先：「data-preprocessing」（入力データのクリーニングを処理するため）
• 統合先：「inference-serving」（パイプラインを本番サーバーにデプロイするため）
• 競合：直接的な競合はありませんが、パイプラインが重複する場合は「vector-search」との同時使用を避けてください