第3章タクソノミーツリーへのスキルの追加

スターターモデルは、ドメイン固有のスキルを qna.yaml ファイルに入力することでカスタムスキルを学習できます。スキルの各 qna.yaml ファイルには、次のキーを持つキー値エントリーのセットが含まれています。

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表3.1 Red Hat Enterprise Linux AI
フィールド	説明	制限
`version`	`qna.yaml` ファイルのバージョン。これは、SDG に使用されるファイルの形式です。	このパラメーターで現在サポートされている値は 2 です。
`created_by`	Git ユーザー名またはコントリビューター名。	なし
`task_description`	スキルとその機能の説明。	なし
`seed_examples`	キーと値のエントリーのコレクションです。	各 `qna.yaml` ファイルには少なくとも 5 つのシード例が必要です。
`context`	グラウンディングスキルでは、モデルがスキルを実行するために知っておく必要のある情報など、追加のコンテキストをユーザーが提供する必要があります。	このフィールドは、グラウンディングスキルに必須です。各 `qna.yaml` には 5 つのコンテキストブロックが必要で、最大トークン数は 500 です。
`question`	モデルに対する質問を指定します。	各 `qna.yaml` ファイルには、少なくとも 5 つの質問と回答のペアが必要で、トークンの最大数は 250 です。
`answer`	モデルの回答を指定します。	各 `qna.yaml` ファイルには、少なくとも 5 つの質問と回答のペアが必要で、トークンの最大数は 250 です。

3.1. スキルの YAML ファイルの作成
リンクのコピー

タクソノミーツリーをカスタマイズして、モデルが目的のユースケースのスキルを新たに学習できるようにします。次の手順では、スキル qna.yaml ファイルを含むタクソノミーツリーを作成する方法を示します。

前提条件

手順

taxonomy ディレクトリーの compositional_skills フォルダーに移動します。
重要
基礎スキル、つまりコード作成を伴うスキルの作成は、現在 RHEL AI バージョン 1.5 ではサポートされていません。
ツリー内に存在するディレクトリーに基づいて、ツリー内で、スキルの qna.yaml ファイルの追加先を選択します。
タクソノミーツリー内のファイルパスの例
```
taxonomy/compositional_skills/grounded/<add_example>/qna.yaml
```
任意のテキストエディターを使用して、qna.yaml ファイルを作成します。
注記
SDG を適切に実行するには、qna.yaml ファイルに少なくとも 5 つの質問と回答のペアの例を含める必要があります。
必要なキーを qna.yaml ファイルに追加し、変更を保存します。qna.yaml ファイルのフォーマットの詳細は、「スキル YAML 仕様のサンプル」を参照してください。

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