LLM の Stream って？ ChatGPTの、1文字ずつ（1単語ずつ）出力されるアレ。あれは別に、時間をかけてユーザーに出力を提供することで負荷分散を図っているのではなく（多分）、 もともと LLM 自体が tok
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
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
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
Python には組み込み型クラスで、特に複数の値を格納できるリストやタプルといった型が豊富に存在しています。 これらのデータ構造を順次処理したい場合には、 for … in … ループが便利です
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