ChatGPT 勉強日記｜mizutory

ChatGPT勉強日記(#13) LangChainの総復習-第4回

本日はGreg Kamradt氏のThe LangChain Cookbook 7 Coreconceptの残りの章を最後まで復習します…

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5日前

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ChatGPT勉強日記(#12) LangChainの総復習-第3回

本日もGreg Kamradt氏のYoutube Video、The LangChain Cookbook 7 Coreconceptの残りのレシピ…

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10日前

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ChatGPT勉強日記(#11) LangChainの総復習-第2回

今日もGreg Kamradt氏のYoutube Videoで出てくる、The LangChain Cookbook 7 Coreconceptの残…

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11日前

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ChatGPT勉強日記(#10) LangChainの総復習-第1回

Open AIにどっぷり浸かった案件が終わり、しばらく中規模のWebサービスやモバイルサービスを設…

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12日前

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ChatGPT勉強日記(#9) Pineconeの使用料が高いのでqdrantというベクターデータベースに…

前回、IDEOのHuman Centered Design (人間中心設計）の資料をベクターデータにしたものをPinec…

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8か月前

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ChatGPT勉強日記(#8) Pineconeの使用料が高いのでqdrantというベクターデータベースに…

勉強日記第５回でIDEOのHuman Centered Design (人間中心設計）の資料をベクターデータにし…

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8か月前

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ChatGPT勉強日記(#7) Embeddingsで生成したベクターデータの視覚化

某月某日、弊社のベトナムチームに、EmbeddingsなどのOpen AIの機能を説明しようと思ったのだが、ベクター化したデータが一体何なのか口で行ってもなかなか伝わらないかもしれないと思った。 word2vecなど元々自然言語処理や自然言語を扱うニューラルネットワークを扱ったことがある人であればすぐにしっくりくると思うが、そうではない人にはベクター化という行為はイメージがしづらい。少しでも伝わりやすい方法はないかと思っていたところ、OpenAI cookbookに以下