人間は AGI (汎用AI)だから、 AI が困っているときに助けるのは当然だよね。ということで、 LangChain の最新機能である、 human tool を触って見ます。 正直、ちょっと微妙です。これからの発展に
PC のターミナルや、Google Colab や Jupyter のノートブックで、GPT-3.5-turbo と対話するのもそれはそれで楽しいですが、やはり使いやすいフロント実装があった方が便利です。 自分用の場合は
今回は、 LangChain を使って SQLite を直接操作する方法を試してみます。 GPT-4 をはじめ、大規模言語モデル(LLM)は非常の強力なツールですが、事前に学習されたデータを元に回答を作成します。自社ドキ
HyDE (Hypothetical Document Embeddings: 仮説的なドキュメントの埋め込み)とは、通常の Embedding による文書検索よりも高い精度での検索を実現する vector index
参考：https://langchain.readthedocs.io/en/latest/modules/agents/examples/agent_vectorstore.html 独自の QA Bot を構築する場
元ネタになるようなテキスト、例えばプレスリリースのようなパブリックな文章を元にコンテンツを作成したい場合があると思います。あるいは、マニュアル・ドキュメントから使用例を考える、マーケティングやスピーチの原稿を作るといった
参考：https://langchain.readthedocs.io/en/latest/modules/agents/examples/chat_conversation_agent.html タイトルが長い。Goo
GPT-3.x または GPT-4 の Web 上の実装である ChatGPT には色々な追加の機能が備わっていますが、その中の一つがユーザーと会話した内容をメモリとして保持していることが挙げられます。 これによって、一
関連記事、元にするソース：https://ict-worker.com/ai/gpt35-with-smeca.html この記事の目的 API の上限回避 GPT-3.5-turbo や GPT-4 の OpenAI
LangChainを視覚的に設計できるLangflow LangChainとは？ Langchain は、話題の GPT-4, GPT-3.5-turbo などの LLM API と、その他の外部リソースと連携させたアプ
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