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Vertex AI Vision + Google Custom Search API + ChatGPT で作るドラクエウォーク おすすめの宝の地図を教えてくれるチャットボット
ドラゴンクエストウォーク4周年おめでとうございます。リリース当初から楽しんでいます。
最近は娘もすっかりハマってしまい家にはスライムのぬぐるみがいくつも。冒頭の写真は娘が作った真鍮板のレリーフ。
今回は娘に負けじと僕もドラクエで工作してみます。
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(C) ARMOR
Claude on Amazon Bedroc
Claude使える！って喜んだものの
ChatGPT対抗のClaude、10万トークン扱えるということで楽しみにしていました。
申し込みをして待っていたら先日、通知が来て喜んでいたんだけど、UKまたはUSからのアクセスかつSMSが受信できる電話番号が必要ということで断念（VPN使ったりいろいろやってみたんだけどだめでした）。じゃあなんでこんな通知来たんだろう？申込みのときに国も聞かれて日本っ
ChatGPT + Embeddings + Google Custom Search APIで特定テーマをキュレーション「蒲蒲線」 - データ収集編
前回の続きやっていきます。
検索結果の収集
前回作った検索エンジンをつかってデータの収集をします。
Pythonで行いますが、以下のサービスを使うと環境構築を自力ですることなくコードの実行ができる上に、グーグルのサービスとの連携も簡単でおすすめです。
特定キーワードの検索結果について「タイトル」「URL」「スニペット」をcsvファイルに保存します。欲しいのはURLだけなんですが一応タイトルな
ChatGPT + Embeddings + Google Custom Search APIで特定テーマをキュレーション「蒲蒲線」 - 検索エンジン作成編
先日作った ChatGPT + Embeddings の派生形です。
この時は自分が管理している、かつ更新されることがないデータベースを取り扱いましたが、今回は市中のデータを元にすることを考えてみます。
ネット上のデータ収集にはやっぱりグーグル検索が強力です。
今回は以下の手順でデータ収集してみます。
「プログラム可能な検索エンジン」で検索エンジンを作成
Custom Search API
ChatGPTのデモアプリのモデルをGPT-4に変えてみたら その1
GPT-4が使えるようになったので試してみました。
クイズチャットボット
例えばこちらのやり取り。
答えは「お好み焼き」ですが"「自由に焼く」を意味します。"に感心してしまいました。いままで意識したことなかったですが確かに"自由に焼く"ですね。
ヒントの出し方が全体的にこなれている感じがします。
蜜源・花粉源に詳しいチャットボット
やたらソメイヨシノを推してくる現象がありました。冬の蜜
天気を教えてくれるチャットボット - Function calling を使って外部API呼び出し
ChatGPTのFunction callingを使って外部APIを安定して呼び出す事ができるかどうか試してみました。
Open-Meteo.com という天気APIを利用しました。
チャットボットすぐ試してみたい方はこちら。
前提
ChatGPTは天気のようなリアルタイムの情報は知らない。
Open-MetoroのAPIを呼び出すにはその地点の経度緯度が必須。
処理の流れ
質問の内容か
ChatGPT + Embeddings で蜜源・花粉源に詳しいチャットボットをつくる 後編
すぐにチャットボットに触りたい方はこちら。
中編でベクトルデータベースに格納するまでやりました。
引き続き説明していきます。
1,2: 問い合わせのembedding
質問を受け取ったらembeddingします。
//Node.jsimport {OpenAIApi} from 'openai'const configuration = new Configuration({ ap
ChatGPTごっこ - 1分でつくるクイズチャットボット
毎週毎週、娘に遊んでくれとせがまれますがそうそう良いネタがあるわけでもなく、放送作家でもついてほしいと思う今日このごろ。
思いつきましたよ！ChatGPTに相手をさせようと。
クイズチャットボットを作ってみました。
以下で試せます。
GPT-3.5を使っています。
GTP-4 も使えるようにしました。ヒントの出し方がより気が利くようになりました。GTP-3 のちょっと抜けてる感じも好きだったの
ChatGPT + Embeddings で蜜源・花粉源に詳しいチャットボットをつくる 前編
すぐにチャットボットに触ってみたい方はこちら。
ChatGPTは何を聞いても流暢に返事をしますが、間違ったことを答えることもしばしば。
そこで、あらかじめ情報を与えた上で質問することを考えます。
情報を与えた上で質問をすると回答の精度が良くなる
例えば以下のように太郎と花子の誕生日をrole: systemで与えておきます。
{ "花子": { "誕生日": "1977-12-15
ChatGPT + Embeddings で蜜源・花粉源に詳しいチャットボットをつくる 中編
すぐにチャットボットに触りたい方はこちら。
前編でembeddingの説明しています。
以下の図に全体のしくみをまとめました。順に説明します。
a: データベースのembedding
蜜源・花粉源 データベースは植物ごとに1ページになっています。
WordPressで作られているのでエクスポート機能でデータをxmlにエクスポート。その後、1アイテム(１ページ)ごと処理してcsv形式で保存。