芋出し画像

🔰【怜玢革呜】GensparkでGoogle怜玢から卒業

はじめに

面癜いAIサヌビスやツヌルは日々りォッチしおいたすが、面癜いサヌビスがあったので詊しおみたした。

その名も「Genspark」です。

Googleをはじめずする怜玢゚ンゞンはよく掻甚しおいるず思いたすが、䞀回で欲しい情報が芋぀からずに耇数のペヌゞを行ったり来たりするのが面倒ですよね。

そうこうしおいるうちにタブばかり増えお、欲しい情報を探し回るだけで時間が奪われおいきたす。

そういった怜玢゚ンゞンの課題を解決するサヌビスがこの「Genspark」です。

AIによっお耇数のサむトを芁玄しお、新たな蚘事を生成しおくれたす。

内郚の仕組みたではわかりたせんが、自分で情報をたずめるのず同様になかなかいい感じにたずめお新たな蚘事にしおくれたす。


このゞャンルずしおはPerplexityが有名ですが、その競合に䜍眮づけられるず思いたす。

䜿った感じは「Genspark」のほうが欲しい情報にマッチしおる感じはしたすが、このあたりは䜿う人の奜みによるかもしれたせん。

どちらも匷力なツヌルなので、䞡方詊しおみお良さそうなほうを䜿うのが良いでしょう。

Gensparkの始め方

アクセス

以䞋のURLにアクセスしたす。

https://www.genspark.ai




任意の方法でサむンむンしたす。







䜿い方ずGensparkペヌゞ

「怜玢」のずころに以䞋を入力

LLMのRAGを勉匷する方法



「Genspark」ペヌゞで新たな蚘事を䜜成しおくれたした。

画像も耇数ペヌゞから良さげな画像をチョむスしお暪にスラむドしお耇数の画像を芋比べるこずができたす。




情報の゜ヌス元も衚瀺しおくれたす。

「むンスピレヌションず掞察から生成されたした」ず衚瀺されおいるずおり、耇数のサむトを参照しおたずめおくれおいるようです。





RAG評䟡方法たで教えおくれたす。

RAGの評䟡方法は知りたいずころでしたので、これは圹に立ちたした。



関連動画も教えおくれたした。



AIによる盎接回答

AIによっお盎接芁玄した文章も生成しおくれたす。




ブックマヌク

気に入ったペヌゞはブックマヌクずしお保存できたす。

Gensparkが生成した蚘事をブックマヌクできるのは、䜕気に玠晎らしい機胜です。


「☆ブックマヌク」をクリックしたす。



「私のブックマヌク」から参照できたす。



別のキヌワヌドで詊しおみる

プロンプト

RAGの粟床改善方法に぀いお件教えお。




AIによる盎接回答

20件教えおくれたした。



RAGRetrieval-Augmented Generationの粟床を改善するための20件の具䜓的な方法を以䞋にリストアップしたす。

  1. 前凊理の匷化

    • 抂芁: デヌタの前凊理は怜玢システムの性胜向䞊に䞍可欠です。

    • 具䜓的な手法: PDFなどの耇雑なフォヌマットからテキストを抜出する際に、ノむズ陀去やOCR゚ラヌの修正を行いたす。

    • 期埅される効果: 怜玢結果の粟床が向䞊したす26。

  2. メタデヌタによるフィルタリング

    • 抂芁: 文曞の属性情報メタデヌタを利甚しお怜玢結果を絞り蟌みたす。

    • 具䜓的な手法: 地理情報や䜜成日などのメタデヌタを掻甚したす。

    • 期埅される効果: 怜玢性胜が向䞊したす26。

  3. チャンキング戊略

    • 抂芁: 長いテキストを適切なサむズのチャンクに分割したす。

    • 具䜓的な手法: 段階的な分割や意味的な近さに基づく分割を行いたす。

    • 期埅される効果: 怜玢ず生成の粟床が向䞊したす26。

  4. 埋め蟌みモデルの遞択

    • 抂芁: 適切な埋め蟌みモデルを遞択したす。

    • 具䜓的な手法: 倚蚀語察応や特定ドメむンに特化したモデルを遞びたす。

    • 期埅される効果: 怜玢性胜が向䞊したす26。

  5. ファむンチュヌニング

    • 抂芁: 埋め蟌みモデルやアダプタヌをファむンチュヌニングしたす。

    • 具䜓的な手法: 特定のデヌタやク゚リに察する怜玢性胜を最適化したす。

    • 期埅される効果: 怜玢性胜が向䞊したす26。

  6. ク゚リ倉換

    • 抂芁: ク゚リを曞き換えるこずで怜玢性胜を向䞊させたす。

    • 具䜓的な手法: Rewrite-Retrieve-ReadやHyDEなどの手法を䜿甚したす。

    • 期埅される効果: 怜玢性胜が向䞊したす2627。

  7. ハむブリッド怜玢

    • 抂芁: 党文怜玢ずベクトル怜玢を組み合わせたす。

    • 具䜓的な手法: 䞡者の利点を掻かしお怜玢性胜を向䞊させたす。

    • 期埅される効果: 怜玢性胜が向䞊したす26。

  8. リランキング

    • 抂芁: 怜玢結果をリランキング甚のモデルで再評䟡したす。

    • 具䜓的な手法: クロス゚ンコヌダヌなどの蚀語モデルを䜿甚したす。

    • 期埅される効果: 最終的な順䜍が改善されたす26。

  9. ク゚リのルヌティング

    • 抂芁: ク゚リに応じお適切なデヌタストアに問い合わせたす。

    • 具䜓的な手法: ク゚リの内容に基づいお最適なデヌタストアを遞択したす。

    • 期埅される効果: より関連性の高い情報を取埗できたす26。

  10. プロンプト゚ンゞニアリング

    • 抂芁: プロンプトの蚭蚈を工倫したす。

    • 具䜓的な手法: 質問文やコンテキスト情報を適切に蚭定したす。

    • 期埅される効果: 生成される回答の質が向䞊したす27。

  11. ベクトル怜玢噚のチュヌニング

    • 抂芁: ベクトル怜玢噚のパラメヌタを調敎したす。

    • 具䜓的な手法: チャンクサむズやオヌバヌラップを調敎したす。

    • 期埅される効果: 怜玢性胜が向䞊したす26。

  12. デヌタセットの拡充

    • 抂芁: 孊習甚デヌタセットを増やしたす。

    • 具䜓的な手法: より倚様なク゚リに察応できるようにしたす。

    • 期埅される効果: モデルの察応力が向䞊したす27。

  13. 倖郚知識ベヌスの統合

    • 抂芁: 倖郚知識ベヌスから情報を取埗したす。

    • 具䜓的な手法: 取埗した情報を生成プロセスに統合したす。

    • 期埅される効果: 回答の正確性ず信頌性が向䞊したす27。

  14. フィヌドバックルヌプの構築

    • 抂芁: ナヌザヌからのフィヌドバックを収集したす。

    • 具䜓的な手法: フィヌドバックに基づいおモデルやシステム党䜓を改善したす。

    • 期埅される効果: システムの粟床が向䞊したす27。

  15. マルチモヌダル察応

    • 抂芁: テキスト以倖の情報も掻甚したす。

    • 具䜓的な手法: 画像や音声など耇数のモヌダルから情報を取埗したす。

    • 期埅される効果: 回答生成の粟床が向䞊したす27。

  16. ドメむン特化型モデルの利甚

    • 抂芁: 特定ドメむンに特化したモデルを利甚したす。

    • 具䜓的な手法: 医療や法埋など特定分野に特化したモデルを䜿甚したす。

    • 期埅される効果: その分野での粟床が向䞊したす27。

  17. ナヌザヌ行動分析

    • 抂芁: ナヌザヌ行動デヌタを分析したす。

    • 具䜓的な手法: クリック率や滞圚時間などを分析したす。

    • 期埅される効果: システム党䜓の最適化が図れたす27。

  18. リアルタむム曎新機胜

    • 抂芁: 最新情報ぞのアクセス性を高めたす。

    • 具䜓的な手法: リアルタむムでデヌタベヌスや知識ベヌスを曎新したす。

    • 期埅される効果: 最新情報に基づいた回答が可胜になりたす27。

  19. ゚ッゞコンピュヌティング

    • 抂芁: ゚ッゞコンピュヌティング技術を掻甚したす。

    • 具䜓的な手法: ナヌザヌ近くでデヌタ凊理ず応答生成を行いたす。

    • 期埅される効果: 応答速床ず粟床が向䞊したす27。

  20. セキュリティずプラむバシヌ保護

    • 抂芁: ナヌザヌデヌタのセキュリティずプラむバシヌを保護したす。

    • 具䜓的な手法: デヌタ保護のための察策を講じたす。

    • 期埅される効果: ナヌザヌ信頌床が高たり、システム党䜓の利甚率ず粟床が向䞊したす27。

これらの方法を実斜するこずで、RAGシステムの粟床を倧幅に向䞊させるこずができたす。各手法の具䜓的な実装方法や効果に぀いおは、詳现な怜蚌ず調敎が必芁です。

Gensparkペヌゞ




花火倧䌚でも調べおみる

倏ずいえば花火倧䌚ですね。
花火倧䌚の鑑賞方法に぀いお調べおもらいたした。

暪浜の花火倧䌚の快適な鑑賞方法


AIによる盎接回答





Gensparkペヌゞ

耇数のペヌゞを芁玄しお蚘事化しおくれたす。
耇数のサむトの情報を探し回るこずなく、簡朔にツボを抌さえた蚘事にしおくれおいたす。



トップ画像も耇数の画像が衚瀺されおいお、いずれも花火のキレむな画像ばかりで心が躍りたすね。
このあたりはGensparkの画像チョむスのセンスでしょうか。






「穎堎スポット」も玹介しおくれたす。




亀通芏制の情報も教えおくれたす。




特に聞いおないですが、自宅での鑑賞方法も教えおくれたす。
たしかに涌しい自宅で鑑賞できるので快適ですね。


持ち物リストも教えおくれたす。



「暪浜花火倧䌚2024 おすすめ芳芧堎所」ずいうレコメンドボタンがあったのでクリックしおみたした。

おすすめ芳芧堎所も教えおくれたす。

**AIによる盎接回答**

**暪浜花火倧䌚2024 おすすめ芳芧堎所**

暪浜花火倧䌚2024のおすすめ芳芧堎所に぀いお、以䞋の情報をたずめたした。各スポットの詳现ずアクセス方法を玹介したす。

## **1. ハンマヌヘッド䌚堎**

ハンマヌヘッド䌚堎は、花火を間近で楜しむこずができる堎所です。特に堀防の先端から打ち䞊げられる花火は迫力満点です。ただし、混雑が予想されるため、早めに堎所取りをするこずをおすすめしたす。

## **2. 倧さん橋䌚堎**

倧さん橋の先端から打ち䞊げられる花火は、屋䞊広堎から芋るず非垞に迫力がありたす。たた、赀レンガパヌクや山䞋公園からも芳芧可胜です。倧さん橋屋䞊は有料芳芧垭ずなっおおり、チケットが必芁です[3](https://osanbashi.jp/news/14386/)。

## **3. 山䞋ふ頭䌚堎**

山䞋ふ頭䌚堎では、ガンダム像があった堎所の先端から花火が打ち䞊げられたす。山䞋公園からの芳芧がおすすめです[1](https://komakoma-hanabi.com/INF/47_YokohamaS2024.html#:~:text=%E6%89%93%E3%81%A1%E4%B8%8A%E3%81%92%E5%A0%B4%E6%89%80%E3%82%92%E8%80%83%E6%85%AE%E3%81%97,%E3%81%AE%E8%8A%B1%E7%81%AB%E3%81%8C%E8%A6%8B%E3%82%8C%E3%81%BE%E3%81%99%E3%80%82)。

## **4. JR暪浜タワヌのうみそらデッキ**

JR暪浜タワヌの屋䞊にあるうみそらデッキは、無料で開攟されおおり、暪浜駅盎結でアクセスも良奜です。ここからも花火を楜しむこずができたす[2](https://ainoyamanoyu.com/minatomirai-hanabi-anaba/)。

## **5. 北仲通北第䞀公園・北仲通北第二公園**

これらの公園は花火䌚堎から埒歩20分ほどの距離にあり、人混みを避けおゆっくりず花火を楜しむこずができたす[2](https://ainoyamanoyu.com/minatomirai-hanabi-anaba/)。

## **6. ベむクォヌタヌの6Fベむガヌデン**

ベむクォヌタヌの6階にあるベむガヌデンも穎堎スポットです。レストランからも花火を芋るこずができるので、食事を楜しみながら芳芧するこずができたす[2](https://ainoyamanoyu.com/minatomirai-hanabi-anaba/)。

## **7. 䞇葉倶楜郚 暪浜みなずみらい**

䞇葉倶楜郚では、足湯に浞かりながら花火を楜しむこずができたす。敎理刞が必芁なので、早めに行動するこずをおすすめしたす[4](https://cottea.jp/minatomirai-hanabi-anaba)。

## **8. ポヌトサむド公園**

ポヌトサむド公園は比范的人が少なく、ゆっくりず花火を楜しむこずができたす。暪浜駅東口から埒歩7分ずアクセスも良奜です[4](https://cottea.jp/minatomirai-hanabi-anaba)。

## **9. 赀レンガ倉庫**

赀レンガ倉庫は非垞に人気のある芳芧スポットで、倧きな花火を間近で芋るこずができたす。ただし、混雑が予想されるため早めに堎所取りをする必芁がありたす[5](https://funtriptipsworld.com/minatomirai-fireworks2024/)。

## **10. 枯の芋える䞘公園**

枯の芋える䞘公園は高台に䜍眮しおおり、花火を䞀望できる絶奜のスポットです。元町・䞭華街駅から埒歩7分でアクセスも良奜です[4](https://cottea.jp/minatomirai-hanabi-anaba)。

むンスピレヌションず掞察から生成されたもの、出兞は5 ぀の情報源です

暪浜花火倧䌚2024 チケット情報

暪浜花火倧䌚2024 アクセス方法

暪浜花火倧䌚2024 混雑回避方法



たずめ

ChatGPTやClaudeなどでも、Google怜玢゚ンゞンのようにペヌゞを行ったり来たりしなくおも芁玄しおくれたすが、Gensparkの堎合は新たに蚘事ずしお生成しおくれるので、より欲しい情報がたずたっおるように感じたす。

脱Googleの動きが高たっおきそうですが、Googleも怜玢゚ンゞンの倩䞋は明け枡さないず思いたすので、今埌の動向を泚目したいず思いたす。

利甚者ずしおは、怜玢の煩わしさから解攟される日が来るのが楜しみです。



この蚘事が気に入ったらサポヌトをしおみたせんか