なんか、流行ってますね、 ChatGPTのプロンプトエンジニアリング（プロンプト芸）。ChatGPTなどのLLMを活用する技術として流行しているのがプロンプトエンジニアリングですが、日本語より英語の方が有利だったり、on
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
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
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
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
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
前回は一応、ChatGPT(GPT-3.5-turbo)にGoogle の検索結果を食べさせることは成功しました。 しかし、日本語で回答してもらえなかったり、パースエラーが出て最終回答がきちんと出力されなかったりしました
平日、ちょっと触れていない間にLangchain のバージョンが 0.0.101 から 0.0.104 に上がっていました。Langchain への ChatGPT(GTP-3.5)の API の影響も大きいみたいですね
OpenAI の API を使って、ChatGPT の中身（のようなもの）を小学生でも扱えるように解説する試みです。 ChatGPT の弱点としてテック系メディアもビジネス系メディアも、流行り物系メディアもこぞって挙げる
ChatGPT のお陰で毎日が楽しい楽介です。できるだけ仕事はいろいろな AI にお手伝いしてもらい、お仕事以外では AI の研究をするのが日常ですね。ちょっと何を言っているか分からないですね。 昨年は画像系のジェネレー
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