【Python】ChatGPT効率化の為に非同期処理を実装｜Clirea
非同期処理は、データ解析、APIリクエスト、ベクター化など多様なタスクにおいてパフォーマンスを向上させる鍵となる技術です。特に、待ち時間が発生しやすい多数のリクエストや処理を一度に効率よく処理したい場合、この技術は不可欠です。 非同期処理と並列処理の違い非同期処理と並列処理は、よく一緒に取り上げられることが多いですが、実はそれぞれ異なる目的と特性を持っています。 非同期処理非同期処理は、I/O待ち（ディスクへの読み書きやネットワーク通信など）といった待機時間を有効に使いながら、他のタスクを進める技術です。この方法で、全体のプログラムがスムーズに動作します。 並列処理一方で、並列処理は複数の処理を物理的に同時に行う技術です。簡単な例でいえば動画です。動画の再生と音声の再生を遅延が無いよう同時に行っています。 並列処理により、大量のデータ処理や高度な計算を高速に行えます。 まとめ簡単に言えば、
【ChatGPT関連】（Llama を使って）簡単Webページ要約 - Qiita
はじめに OpenAIのGPTを使ったチャットボットを簡単に作成できる「LlamaIndex」を用いて、 テンプレート（プロンプト）を使ったWebページの要約を簡単に生成する方法 を整理しました。 モチベーションとして、Webページを読み込んでindexを作成しQueryに直接文字列を指定するサンプルはネット上にありましたが、テンプレートを活用するサンプルがなかったため独自に作成して検証してみました。 この方法を使えばテンプレートに渡すキーワードを変えるだけで様々な処理ができるようになると思います。 なお、動作確認はGoogleコラボを使いGPT3.5で検証しました。 以下に順を追って説明します。 必要なライブラリィのインストール !pip install llama-index !pip install langchain !pip install openai
AIで入力した文章から人物や固有名詞間のつながりをナレッジグラフ化してくれる「GraphGPT」が登場
スタンフォード大学の研究者であるVarun Shenoy氏が、入力した文章に含まれる人物や固有名詞間のつながりをナレッジグラフ化するAI「GraphGPT」を開発しました。GraphGPTはOpenAIが開発した自然言語処理モデルのGPT-3を使用しており、構造化されていない自然言語をグラフに変換するとのことです。 GraphGPT https://graphgpt.vercel.app/ GitHub - varunshenoy/GraphGPT: Extrapolating knowledge graphs from unstructured text using GPT-3 https://github.com/varunshenoy/GraphGPT Can LLMs extract knowledge graphs from unstructured text? Introduc
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