前置き ChatGPT (GPT-3.5 or GPT-4) を仕事でも使いたいとなると、真っ先に出てくるのが QA Bot ではないでしょうか。筆者もシナリオ型の QA Bot を作ったことがありますが、細かな条件付け
忙しく仕事してるんだし、スケジュール管理とか秘書にやってほしいなぁと思ったことはないでしょうか。とはいえ、秘書のイメージはフィクションのそれで、実際にはどんなことをしてくれるのかもよく分かっていなかったりします。 そんな
前回：LangChain の Embedding と CustomAgent で発注書を作る 前回の最後で触れたように、（CustomAgentの実験としてはともかく）データベースから商品を引っ張ってきて発注書なり領収書
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
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
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