Jiriken

防大卒元航空自衛隊パイロット。今はコンサルタントとして活動中。ChatGPTをはじめ多…

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防大卒元航空自衛隊パイロット。今はコンサルタントとして活動中。ChatGPTをはじめ多くのAIツールで遊んでいます。よろしくお願いします。

最近の記事

LINE×ChatGPT の導入事例3選

はじめに最近、AIの技術が進歩してきたことで、人間に近い対話ができるチャットボットが登場し、ビジネスや顧客サービスの分野で新しい可能性が広がっています。 企業もAIチャットボットを使って顧客サービスの向上や業務効率化を行う例が増えています。特に、OpenAIのChatGPTは、LINEと組み合わせることでさまざまな分野で活用されています。今回は、ChatGPTをLINEで使っている企業の中で、実用的な3つの事例を紹介します。 「LINE友達登録リンクURL」と「QRコー

    • Langchain Agents機能について

      はじめに本日はLngchainの6つの機能のうちの1つであるChainsについて解説していきます。 Langchain AgentsとはLangchain Agentsは、言語モデルに渡されたツールを用いてモデル自体が次にどのようなアクションをとるかを徹底し、実行し、観察し、完了するまで繰り返す機能です。具体的な使用例としては、Google検索をするツールとPythonのコードを実行するツールを渡すことで、最新の情報に関する質問が来た時には検索をし、Pythonの実行結果

      • Langchain Memoly機能について

        はじめに本日はLngchainの6つの機能のうちの1つであるMemoryについて解説していきます。 MemoryとはMemoryは、チェインズやエージェントの内部における状態を保持する機能です。基本的に、チャットモデルの中でのチャットのやり取りは性的化されており、勝手にデータが保持されることはありません。チャットGPTのwebサービスのように、特定のチャット内での過去のチャットを引き継ぎたい場合は、Pythonの配列などに保存する必要があります。また、特定のチェーンの中で

        • Langchain Chain機能について

          はじめに本日はLngchainの6つの機能のうちの1つであるChainsについて解説していきます。 Langchain Chainsとはラングチェーンチェーンズは、複数のプロンプト入力を実行する機能で、複雑な問題を解く際に非常に有用です。中間的な回答を一度出力することでより正確な回答を得ることが可能です。このような中間的な推論ステップを踏むことで性能向上を測る手法を「CoTプロンプティング」と呼びます。 Langchain Chainsの利用例例えば、Aというプロンプトの

        LINE×ChatGPT の導入事例3選

          Langchain Indexes機能について

          始めに本日はLngchainの6つの機能のうちの1つであるIndexesについて解説していきます。 Langchain IndexesとはLangchain ③Indexesは、PDFやCSVなどの外部データを用いて回答を生成しています。例えば、ローカルにあるPDFを用いてチャットボットを作りたいときなどに利用できます。ローカル環境で作成することで、秘密情報をオープンAI以外のサーバーに送信しなくても使えるチャットボットの作成が可能となります。 Langchain In

          Langchain Indexes機能について

          LangChain Prompt機能について

          はじめに本日はLngchainの6つの機能のうちの1つであるPromptについて解説していきます。 LangChain Promptの概要LangChain Promptは、プロンプトの管理や最適化、シリアル化などを行う機能です。ラングチェインを使用すると、パッケージ化されているため少ないコードで記述でき、チームで開発している時に統一された記法でコーディングできるという利点があります。 LangChain Promptの主な機能ラングチェインプロンプトには主に3つの機能

          LangChain Prompt機能について

          LangChain Models機能について

          はじめに本日はLngchainの6つの機能のうちの1つであるModelsについて解説していきます。 Model機能とは様々なAIモデルを切り替えたり組み合わせたりできる機能で、現在、大規模言語モデル(LLMs)、チャットモデルズ、テキストエンベリングモデルズに対応しています。 LLMs LLMsはオープンAIのGPT-3.5テキストダヴィンチ003やGoogleのPlan T5、Plan T5XLなどのモデルが含まれます。 ↓以下対応モデル AI21 Aleph A

          LangChain Models機能について

          Langchain概要説明

          Langchainについて整理しました! Langchainnを使いこなせるようになると生成AIでできる幅がぐっと広がるので、自分専用のツールや生成AI領域で仕事をしていきたい方はキャッチアップ必須の分野となっております。 コーディング素人である私が学んでみての感想ですが、チャットボットを作成する際に行っていた0からコードを書く必要がなくなり、Langchainnのライブラリに格納されているコードをパズルのように組み合わるような感覚で作業できるようになりました。 その一方で

          Langchain概要説明

          GPT-enginnerとは

          はじめに 皆さん、GPT-enginnerについてご存じでしょうか? 僕自身、使ってみて感動したツールだったのでご紹介させて頂きます。 GPT-Engineerは何かと簡単に言いますと、「開発者が一つのプロンプトから全体のコードを生成することを可能にするツール」です。 これは、開発者が具体的な要求を指定し、AIがそれを解釈(AIから開発者に質問が作成されそれにこたえる形で解釈が行われる。)し、必要なコードを生成するというプロセスを通じて行われます。 つまり、GPT En

          GPT-enginnerとは

          ChatGPTにコーディングさせてみた⑨ チャットボット作成

          はじめに前回、ChatGPTのように会話の文脈を追って返答することができるチャットボットを作成しました。その後、英会話練習用にプロンプトをセッティングし直して英会話練習専用のチャットボットを作成しましたが、なかなかうまくいきませんでした。というのも、アレクサ自身の音声理解力がそこまで高くないみたいなのです。 基本的にアレクサに話すときは、簡単な指示のみであり、会話を前提としないことが多いです。例えば「アレクサ、音楽かけて」や「アレクサ、電気消して」など。なのでそこまで高い音声

          ChatGPTにコーディングさせてみた⑨ チャットボット作成

          ChatGPTにコーディングさせてみた⑧ チャットボット作成

          はじめに 前回アレクサで応答できるチャットボットを作成しましたが、ChatGPTのように会話の文脈を追って返答するといったことができませんでした。ですので、今回は会話の文脈を踏まえたうえで返答してくれるようなチャットボットに更新していこうかと思います。 chatGPTに質問 以前のボットでGPTの会話を担っていた箇所のコードをコピペし、会話の履歴をすべて学習するコードに更新するようにChatGPTにお願いします。 そしてこちらが返答です。 実装 ChatGPTで出

          ChatGPTにコーディングさせてみた⑧ チャットボット作成

          ChatGPTにコーディングさせてみた⑦ チャットボット作成

          新しい取り組み 今日はアレクサを通じてGPTを用いた対話をできるようにしていこうと思います。 はじめに まずアレクサの諸々の設定をするために「https://developer.amazon.com/ja-JP/alexa/alexa-skills-kit」を開き、アカウントを持っていいない場合は登録をします。 上の画面のコンソールを押して以下のページを開きます。 作成開始 コンソール画面でスキルを作成を押します。 1.命名 スキル(開発するアプリ)の名前を記

          ChatGPTにコーディングさせてみた⑦ チャットボット作成

          ChatGPTにコーディングさせてみた⑥ チャットボット作成

          UIデザインのアップデート 前回はWEB上でチャットできるところまで持っていきましたが、UIが味気ない感じだったのでそのところをアップデートしていきたいと思います。もちろんコードを生成するのはChatGPTです。 質問 さっそく綺麗似てもらえそうな質問を投げてみます。 回答がこちらです。 実行 さっそく上記コードを試してっ見ようと思います。 (CSSでと頼んだのに普通にhtmlで出力されてきた。。。とりあえず出力の通りにやってみる) チャンと綺麗になっている。。

          ChatGPTにコーディングさせてみた⑥ チャットボット作成

          ChatGPTにコーディングさせてみた⑤ チャットボット作成

          今回のトライ 実際にWEBアプリを作っていこうと思います。もちろん必要なコードは全てChatGPTに出力してもらう予定です。 ということで、前回はのコーディングの際はGoogle Colaboratoryを用いていましたが、今日はVisual Studio Code上で作業を実施していきます。 最初の質問 まずはChatGPTに質問し、Flaskローカル環境を構築していきます。 ちなみにFlaskとはPythonで作られたウェブフレームワークのことです。詳しくは僕もわ

          ChatGPTにコーディングさせてみた⑤ チャットボット作成

          ChatGPTにコーディングさせてみた④ チャットボット作成

          チャットボット チャットボットは休むことなく、24時間365日、ユーザーの質問に回答できます。それを作成する能力は今後役に立つと考えたので、今回からやってみようと思った次第です。 しかし、チャットボット作成に必要な知識はまったくゼロです。ChatGPTとのやりとりでまずはどこまでできるのか(どのくらいの精度でチャットボットを作成できるのか)を検証し、その後一般的な作成方法をキャッチアップしつつ質を高めていくといった感じで取り組んでいきます。 とりあえずChatGPTに質

          ChatGPTにコーディングさせてみた④ チャットボット作成

          ChatGPTにコーディングさせてみた③ ゲーム作成

          前回までのおさらい 前々回よりはそれっぽくなってはいるのですが、これはテトリスではないですよね。テトリスとは何かを再度定義してあげる必要がありそうです。 【前回のラスト】 テトリス再整理 以下にテトリスの要素を再定義しました。 日本語より英語の方が適しているとだろうとの判断のもと、以下のように整理しました。(ChatGPT活用) ChatGPTを用いたコードの作成 上記の条件のゲームができるように再度、コーディングさせました。 そして出来上がったコードがこちらです

          ChatGPTにコーディングさせてみた③ ゲーム作成