LangChain では、 EmbeddingAPI を使って vector search とその結果を LLM に与えて QA Bot を構築したり、あるいは ChatGPT のような記憶・履歴(Memory)を実装し
Android スマホを Wi-Fi に接続した際、回線速度は問題ないはずなのに特定のアプリケーションの読み込みに時間がかかる問題の対応方法 長い。 どういうことかと言いますと、 同じ wi-fi に接続している PC
なんだかんだと便利な、 Google Calendar. 筆者も使っています。タスク管理もいいのですが、どうしても上流工程になると、外せない「スケジュール」というのも多くなってきます。そうすると、タスクを管理していてもス
Python では Slack BOT の作成も簡単で、 LangChain を使用すれば OpenAI の API と接続して ChatBOT に LLM で応答させることも容易でした。また、Slack は、 Sock
ChatGPT PlugIn が発表され、その実体が見えてきて「そもそも自分たちで API を叩く必要なんてないんじゃないか……？」と思われてきているんじゃないかと思います。私もそう思います。 とはいえ、日本のローカルな
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
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